مهندس ذكاء اصطناعي

"CoorB تبحث عن مهندس ذكاء اصطناعي أول لتصميم وبناء ونشر حلول الذكاء الاصطناعي للخدمات المصرفية الرقمية. ستقوم ببناء تطبيقات LLM جاهزة للإنتاج، بما في ذلك الأنظمة المعززة بالاسترجاع والرسوم البيانية المعرفية والنماذج المضبوطة بدقة، والتي تقدم قيمة تجارية قابلة للقياس لعملائنا المصرفيين في دول مجلس التعاون الخليجي.

المسؤوليات الرئيسية

• تصميم وبناء خطوط أنابيب RAG: استيعاب المستندات، والتقسيم، والتضمينات، والبحث الهجين، وإعادة الترتيب.
• بناء وصيانة قواعد المعرفة والرسوم البيانية المعرفية (على سبيل المثال Neo4j، أو نهج GraphRAG).
• ضبط نماذج LLM بدقة (LoRA/QLoRA، PEFT) على بيانات خاصة بالمجال، وتقييمها مقابل النماذج الأساسية.
• تطوير سير عمل الذكاء الاصطناعي الوكيلي، بما في ذلك استدعاء الأدوات والتنسيق متعدد الخطوات والذاكرة.
• إعداد أطر تقييم LLM لقياس الدقة ومعدل الهلوسة وزمن الاستجابة والتكلفة.
• نشر وتشغيل النماذج في بيئة الإنتاج (LLMOps/MLOps)، بما في ذلك المراقبة وإدارة الإصدارات والتكامل المستمر/النشر المستمر.
• تطبيق ممارسات الأمان وخصوصية البيانات والذكاء الاصطناعي المسؤول المناسبة للبيئات المصرفية الخاضعة للتنظيم.
• العمل مع المهندسين المعماريين والمطورين وأصحاب المصلحة من العملاء لتحويل احتياجات العمل إلى حلول ذكاء اصطناعي.

جميع ما يلي مطلوب:

• 5–7 سنوات في هندسة البرمجيات أو التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي، مع 2 سنة على الأقل في بناء تطبيقات قائمة على LLM.
• إتقان قوي لـ Python؛ خبرة عملية مع LangChain أو LlamaIndex أو أطر مشابهة.
• خبرة مثبتة في بناء أنظمة RAG في بيئة الإنتاج.
• خبرة عملية مع قواعد البيانات المتجهية (Pinecone، Weaviate، Milvus، pgvector، Azure AI Search أو ما شابه).
• خبرة مع الرسوم البيانية المعرفية وقواعد بيانات الرسوم البيانية.
• خبرة مثبتة في الضبط الدقيق لنماذج LLM مفتوحة المصدر (Llama، Mistral، Qwen أو ما شابه) باستخدام أدوات Hugging Face.
• خبرة مع واجهات برمجة تطبيقات LLM التجارية (OpenAI/Azure OpenAI، Anthropic، Google Gemini).
• خبرة في بناء الذكاء الاصطناعي الوكيلي والحلول متعددة الوكلاء، بما في ذلك MCP (بروتوكول سياق النموذج).
• خبرة في البيئات المحلية والسحابية على Azure أو AWS أو GCP، بالإضافة إلى Docker وKubernetes.
• فهم متين لهندسة الأوامر والتضمينات وأساليب تقييم LLM.
• خبرة في معالجة اللغة العربية الطبيعية أو النماذج متعددة اللغات.
• خبرة في القطاع المصرفي أو التكنولوجيا المالية أو الصناعات الخاضعة للتنظيم الأخرى.
• الإلمام بمتطلبات SAMA أو غيرها من المتطلبات التنظيمية ومتطلبات إقامة البيانات في دول مجلس التعاون الخليجي."