لقد خاض شهريار رحلة واسعة في هندسة البرمجيات، عمل خلالها في تطوير الواجهات الأمامية والخلفية، ومنتجات البرمجيات كخدمة (SaaS)، وأنظمة إنترنت الأشياء، والأتمتة، وقواعد البيانات، والنشر السحابي، والتطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يركز عمله الأساسي اليوم على أنظمة البنية الخلفية باستخدام تقنيات مثل جافاسكريبت وتايب سكريبت وبايثون. لقد أظهر له عمله في أجزاء مختلفة من البرمجيات أن أن تصبح مهندس برمجيات لا يعني فقط تعلم المزيد من لغات البرمجة، بل فهم الصورة الأكبر.
يشرح شهريار لماذا يستمتع بهندسة البنية الخلفية: فعندما ينقر المستخدم زرًا واحدًا، يمكن أن يؤدي هذا الإجراء إلى سلسلة من العمليات مثل المصادقة، والتحقق، ومنطق العمل، والاستعلامات من قاعدة البيانات، واستدعاء واجهات برمجية خارجية، وتسجيل الأحداث، ومعالجة الأخطاء، وإنشاء استجابة منظمة. هو يستمتع بتصميم واجهات برمجة التطبيقات، وتنظيم الوحدات الخلفية، ونمذجة البيانات، وتصحيح الأخطاء غير المتوقعة، والتحقيق في سبب اختلاف سلوك النظام في بيئات الإنتاج.
لقد عمل على منصة لمراقبة مزارع الأسماك، حيث تعامل مع تدفقات عمل البنية الخلفية التي تتضمن بيانات مستشعر إنترنت الأشياء الحية واتصالات MQTT. علمه هذا المشروع أن البنية الخلفية الجاهزة للإنتاج تحتاج إلى أكثر من مجرد استجابات ناجحة؛ إنها تحتاج أيضًا إلى معالجة اتصالات موثوقة. غالبًا ما تبدو هندسة البنية الخلفية وكأنها عمل تحريّ، حيث تتبع الأدلة عبر منطق التطبيق، وسجلات قاعدة البيانات، والشبكات، والتكاملات حتى تفهم السبب الجذري للمشكلة.
يشير شهريار أيضًا إلى كيف يغير الذكاء الاصطناعي تطوير البرمجيات. إنه يستخدم أدوات مثل ChatGPT وCodex وClaude Code وCursor وGitHub Copilot لدعم البحث والتنفيذ وتصحيح الأخطاء ومراجعة الكود وإعادة هيكلته وتوثيقه. هذه الأدوات تساعد على العمل بشكل أسرع، لكنه يشدد على أن السرعة وحدها لا تجعل البرمجيات أفضل. هذا يعني أن مهندسي البرمجيات يحتاجون إلى فهم أعمق لما يقومون ببنائه، حتى مع مساعدة الذكاء الاصطناعي، لضمان جودة الحلول التي يقدمونها للمستخدمين.