نبحث عن مهندس ذكاء اصطناعي أول ذي مهارات عالية (متحدث بالعربية) للانضمام إلى فريق الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات المتنامي لدينا في الرياض. يجب أن يمتلك المرشح المثالي خبرة قوية في الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، وعمليات تعلم الآلة (MLOps)، ومنصات الذكاء الاصطناعي السحابية، مع خبرة مثبتة في تصميم وتطوير ونشر وإدارة حلول الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات. سيلعب المرشح الناجح دورًا رئيسيًا في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع، وتنفيذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، وتشغيل نماذج تعلم الآلة، والتعاون مع أصحاب المصلحة في الأعمال لتقديم حلول مبتكرة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تحقق تأثيرًا تجاريًا قابلًا للقياس.
المسؤوليات الرئيسية
تطوير الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
- تصميم وتطوير وتدريب ونشر نماذج تعلم الآلة والتعلم العميق لحالات الاستخدام المؤسسية.
- بناء وتحسين التحليلات التنبؤية ومعالجة اللغة الطبيعية وأنظمة التوصية وحلول الأتمتة الذكية.
- تطوير تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تستفيد من النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وتقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي.
- ضبط النماذج الأساسية وتنفيذ معماريات التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG).
- تقييم وقياس أداء نماذج الذكاء الاصطناعي لضمان الأداء وقابلية التوسع والموثوقية.
هندسة الذكاء الاصطناعي التوليدي
- تصميم وتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي المؤسسية باستخدام OpenAI وAzure OpenAI وClaude وGemini وLlama وMistral ومنصات LLM الأخرى.
- تطوير حلول الذكاء الاصطناعي الحواري والمساعدين الأذكياء وأنظمة إدارة المعرفة.
- بناء أطر هندسة الأوامر وتحسين الأوامر لحالات الاستخدام التجارية.
- تنفيذ قواعد البيانات المتجهة وحلول البحث الدلالي.
- تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي وسير العمل المستقل باستخدام أطر تنسيق الذكاء الاصطناعي الحديثة.
عمليات تعلم الآلة وعمليات الذكاء الاصطناعي
- تصميم وتنفيذ خطوط أنابيب MLOps من البداية إلى النهاية لتدريب النماذج ونشرها ومراقبتها وإدارة دورة حياتها.
- أتمتة نشر النماذج باستخدام خطوط أنابيب CI/CD وممارسات البنية التحتية ككود.
- مراقبة أداء النماذج واكتشاف الانحراف واستراتيجيات إعادة التدريب ومؤشرات الأداء التشغيلية الرئيسية.
- إنشاء حوكمة الذكاء الاصطناعي وإصدارات النماذج وقابلية التكرار ومعايير الامتثال.
- تنفيذ منصات ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع تدعم وحدات أعمال متعددة.
هندسة السحابة والمنصات
- نشر أحمال عمل الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة على منصات سحابية مثل Azure أو AWS أو GCP أو OCI.
- إدارة بيئات الذكاء الاصطناعي المعبأة باستخدام Docker وKubernetes.
- تصميم بنية تحتية قابلة للتوسع للذكاء الاصطناعي تدعم أحمال العمل المؤسسية عالية الحجم.
- تحسين موارد السحابة والأداء والتكاليف التشغيلية.
هندسة البيانات والتكامل
- التعاون مع فرق هندسة البيانات لبناء خطوط أنابيب بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي.
- دمج حلول الذكاء الاصطناعي مع تطبيقات المؤسسة وواجهات برمجة التطبيقات وقواعد البيانات ومنصات الأعمال.
- ضمان جودة البيانات وأمنها وخصوصيتها والامتثال لمعايير المؤسسة.
إدارة أصحاب المصلحة
- التفاعل مع أصحاب المصلحة في الأعمال لتحديد فرص الذكاء الاصطناعي وترجمة متطلبات الأعمال إلى حلول تقنية.
- تقديم معماريات حلول الذكاء الاصطناعي والتوصيات ونتائج المشاريع للجماهير التقنية وغير التقنية.
- إرشاد مهندسي الذكاء الاصطناعي المبتدئين وعلماء البيانات ومهندسي المنصات.
المهارات التقنية المطلوبة
الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
- تعلم الآلة
- التعلم العميق
- معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
- التحليلات التنبؤية
- الرؤية الحاسوبية (مفضلة)
- التعلم المعزز (مفضل)
- الذكاء الاصطناعي التوليدي
- النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)
- التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)
- هندسة الأوامر
- وكلاء الذكاء الاصطناعي والأنظمة متعددة الوكلاء
- الضبط الدقيق وتحسين النماذج
- قواعد البيانات المتجهة (Pinecone، Weaviate، ChromaDB، FAISS)
- LangChain، LlamaIndex، Semantic Kernel، CrewAI، AutoGen
عمليات تعلم الآلة
- MLflow
- Kubeflow
- Airflow
- مراقبة النماذج والرصد
- CI/CD لتعلم الآلة
- مخازن الميزات
- سجل النماذج
- تتبع التجارب
- حوكمة النماذج
المنصات السحابية
- Microsoft Azure
- AWS
- Google Cloud Platform (GCP)
- Oracle Cloud Infrastructure (OCI)
المفضلة
الحاويات وDevOps
- Docker
- Kubernetes
- Git
- GitHub Actions
- Jenkins
- Terraform
- البنية التحتية ككود
لغات البرمجة
- Python (إلزامية)
- SQL
- Bash/Shell Scripting
- Java أو C# (مفضلة)
المؤهلات
درجة البكالوريوس في علوم الحاسوب أو الذكاء الاصطناعي أو علوم البيانات أو الهندسة أو تخصص ذي صلة.
درجة الماجستير في الذكاء الاصطناعي أو تعلم الآلة أو علوم البيانات أو مجال ذي صلة مفضلة بشدة.
متطلبات الخبرة
- 6 – 8 سنوات من الخبرة في هندسة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة أو علوم البيانات أو هندسة منصات الذكاء الاصطناعي.
- حد أدنى 3+ سنوات من الخبرة العملية في تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي.
- خبرة مثبتة في بناء وتشغيل نماذج تعلم الآلة في بيئات الإنتاج.
- خبرة قوية في تنفيذ أطر وممارسات MLOps المؤسسية.
- خبرة في العمل مع خدمات الذكاء الاصطناعي السحابية الأصلية ومنصات الذكاء الاصطناعي الحديثة.
الشهادات المفضلة
- Microsoft Azure AI Engineer Associate
- AWS Machine Learning Specialty
- Google Professional Machine Learning Engineer
- OCI AI Foundations Associate
- شهادات Kubernetes (CKA/CKAD)
- Databricks Machine Learning Professional
المهارات الشخصية
- مهارات تحليلية قوية في حل المشكلات.
- قدرات ممتازة في التواصل وإدارة أصحاب المصلحة.
- القدرة على العمل بفعالية في بيئات متعددة الوظائف ومتعددة الثقافات.
- روح قوية للملكية والمساءلة والقيادة.
- شغف بالابتكار والتعلم المستمر.
- القدرة على التواصل بطلاقة باللغتين العربية والإنجليزية.
المتطلبات الإلزامية
متحدث أصلي أو طليق باللغة العربية.
6 – 8 سنوات من الخبرة ذات الصلة في هندسة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة.
خبرة عملية في الذكاء الاصطناعي التوليدي وMLOps.
مهارات قوية في برمجة Python.
خبرة في نشر حلول الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج المؤسسية.
الاستعداد للعمل حضوريًا في الرياض، المملكة العربية السعودية.
درجة البكالوريوس في علوم الحاسوب أو الذكاء الاصطناعي أو علوم البيانات أو الهندسة أو تخصص ذي صلة.
درجة الماجستير في الذكاء الاصطناعي أو تعلم الآلة أو علوم البيانات أو مجال ذي صلة مفضلة بشدة.
6 – 8 سنوات من الخبرة في هندسة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة أو علوم البيانات أو هندسة منصات الذكاء الاصطناعي.
حد أدنى 3+ سنوات من الخبرة العملية في تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي.
خبرة مثبتة في بناء وتشغيل نماذج تعلم الآلة في بيئات الإنتاج.
خبرة قوية في تنفيذ أطر وممارسات MLOps المؤسسية.
خبرة في العمل مع خدمات الذكاء الاصطناعي السحابية الأصلية ومنصات الذكاء الاصطناعي الحديثة.
مهارات تحليلية قوية في حل المشكلات.
قدرات ممتازة في التواصل وإدارة أصحاب المصلحة.
القدرة على العمل بفعالية في بيئات متعددة الوظائف ومتعددة الثقافات.
روح قوية للملكية والمساءلة والقيادة.
شغف بالابتكار والتعلم المستمر.
القدرة على التواصل بطلاقة باللغتين العربية والإنجليزية.
متحدث أصلي أو طليق باللغة العربية.
خبرة عملية في الذكاء الاصطناعي التوليدي وMLOps.
مهارات قوية في برمجة Python.
خبرة في نشر حلول الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج المؤسسية.
الاستعداد للعمل حضوريًا في الرياض، المملكة العربية السعودية.
