مهندس تعلم آلة أول

في هذا الدور، ستقود تصميم وتقديم أنظمة تعلم آلي وأنظمة ذكاء اصطناعي توليدي بمستوى إنتاجي تحل مشكلات منتج وأعمال معقدة على نطاق واسع. ستمتلك البنية والتنفيذ عبر خطوط البيانات، ومخازن الميزات، وسير عمل التدريب، والبنية التحتية لخدمة النماذج، والتجريب عبر الإنترنت، والمراقبة.

ستقود حالات استخدام متقدمة عبر التعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية، والترتيب، والتوصية، والتنبؤ، والاسترجاع الدلالي، وتطبيقات نماذج اللغة الكبيرة، بما في ذلك RAG، واستخدام الأدوات، وأطر التقييم، وضوابط السلامة. سيشكل عملك بشكل مباشر الأداء، والموثوقية، وزمن الاستجابة، وكفاءة التكلفة في البيئات المباشرة. ستوجه الاتجاه التقني في مواضيع مثل اختيار النماذج، والتدريب والاستدلال الموزعين، واستخدام وحدات معالجة الرسوميات، وضغط النماذج، وتحسين الاستعلام والاسترجاع، وكشف الانجراف، واستراتيجية إعادة التدريب، وضوابط الذكاء الاصطناعي المسؤول. ستقوم بتوجيه مهندسين آخرين وتحويل أفضل الممارسات إلى أنماط قابلة لإعادة الاستخدام وقدرات منصة.

ما الذي تقدمه:

• تمتلك مهارات برمجة على مستوى خبير في بايثون، إلى جانب خبرة قوية في هندسة البرمجيات بلغات مثل جافا أو جو، مما يمكنك من بناء أنظمة قابلة للتوسع بمستوى إنتاجي

• لديك معرفة عميقة بتقنيات التعلم الآلي، والتعلم العميق، والتحسين عبر البيانات المنظمة، ومعالجة اللغة الطبيعية، والبحث، والترتيب، ومشكلات التوصية

• لديك خبرة واسعة في تصميم وتشغيل أنظمة تعلم آلي شاملة من البداية إلى النهاية، من استيعاب البيانات والتجريب إلى النشر، والمراقبة، وإدارة دورة الحياة

• تقدم خبرة عملية قوية مع أدوات التعلم الآلي ونماذج اللغة الكبيرة الحديثة (مثل PyTorch وTensorFlow وscikit-learn)، بما في ذلك الضبط الدقيق، والتقييم، والتنسيق، وخدمة النماذج

• لديك خبرة عملية في بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام التضمينات، وقواعد بيانات المتجهات، وخطوط RAG، وسير عمل الوكلاء، وهندسة الاستعلامات، والحواجز الوقائية

• تقدم خبرة عميقة في MLOps وهندسة المنصات، بما في ذلك سجلات النماذج، ومخازن الميزات، وCI/CD، والبنية التحتية كرمز، وتتبع التجارب، والتحقق الآلي

• لديك فهم معماري قوي للأنظمة الموزعة، والخدمات الموجهة بالأحداث، والبيانات المتدفقة، ومنصات التعلم الآلي السحابية الأصلية، مع القدرة على التحسين للأداء، وقابلية التوسع، والموثوقية، والتكلفة

• تحدد استراتيجيات تقييم وحوكمة قوية، بما في ذلك المقارنة المرجعية دون اتصال، والتجريب عبر الإنترنت، وتحليل الهلوسة، وتقييم مخاطر النماذج، وممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤول

• تقدم 7-9+ سنوات من الخبرة في هندسة البرمجيات والتعلم الآلي، مع سجل حافل في قيادة وتقديم أنظمة ذكاء اصطناعي معقدة بمستوى إنتاجي

• تجمع بين الحكم القوي على المنتج والعمق التقني، محولًا المشكلات التجارية الغامضة إلى حلول ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع وعالية التأثير

• تزدهر في البيئات المعقدة سريعة الحركة وتجلب الوضوح، والمسؤولية، والتفكير الاستراتيجي لدفع نجاح المنصة على المدى الطويل