مهندس ذكاء اصطناعي (م/ف/د) - تطبيقات LLM، RAG، وأنظمة Agentic (متحدث ألماني)

الوصف

الموقع: عن بعد (المنطقة الزمنية DACH)، مكتب برلين اختياري التوظيف: دوام كامل، غير محدد المدة البدء: فوري اللغة: الألمانية C2، الإنجليزية بحد أدنى C1 عن SANDAN AI sandan AI هي شركة ناشئة متخصصة في الذكاء الاصطناعي للعملاء من الشركات في منطقة DACH، ومقرها برلين. نحن نشكل كيف يبدو التسويق في اقتصاد قائم على الوكلاء – ونبني المنصة التي تعمل عليها هذه الأجيال الجديدة من سير عمل التسويق. هدفنا: تطوير البرمجيات بالطريقة التي يجب أن يتم بها تطوير البرمجيات في عام 2026 – وكيلية، تكرارية، مع الذكاء الاصطناعي كجزء لا يتجزأ من سير عمل الهندسة. طريقة عملنا نحن نطور بطريقة وكيلية. Claude Code و Codex هما جوهر سير عملنا الهندسي – وليسا مجرد لعبة. أي شخص ينضم إلينا إما يعمل بالفعل بشكل منتج مع هذه الأدوات أو يرغب في التعمق فيها بنشاط. المهام أنت تبني الذكاء الذي يعمل في ArcGEN. أنت مسؤول عن خطوط أنابيب LLM الخاصة بنا، وهياكل الوكلاء، وأطر التقييم – من النموذج الأولي في دفتر الملاحظات إلى خط الأنابيب الإنتاجي بجودة مثبتة. - تصميم وتشغيل خطوط أنابيب RAG (التعميق، مخازن المتجهات، إعادة الترتيب) - هندسة الأنظمة الوكيلية – استدعاء الأدوات، MCP، تنسيق الوكلاء الفرعيين - بناء وصيانة أطر تقييم LLM: المقاييس، المعايير، اختبار A/B، بوابات الجودة - هندسة المطالبات والتحسين المنهجي للمطالبات - تطوير نماذج التعلم الآلي لحالات استخدام التسويق (الإسناد، الاستهداف، التنبؤ، اكتشاف الشذوذ) - تحويل استكشافات دفتر الملاحظات إلى خطوط أنابيب جاهزة للإنتاج - التعاون الوثيق مع مهندسينا المتكاملين في تكامل المنصة المؤهلات متطلبات أساسية: - خبرة عملية في سير عمل LLM الحديثة في الإنتاج: RAG، التعميق، قواعد بيانات المتجهات (Pinecone، Weaviate، pgvector) - مهارات Python قوية بما في ذلك pandas، NumPy، scikit-learn بالإضافة إلى PyTorch أو TensorFlow - خبرة في دورة حياة التعلم الآلي الشاملة: إعداد البيانات، التدريب، التقييم، النشر، المراقبة - خبرة في التقييم المنهجي للنماذج: المقاييس، المعايير، أطر التقييم - الألمانية C2 والإنجليزية C1 - عقلية البناء: أنت تقدم أنظمة إنتاج، وليس مجرد دفاتر ملاحظات نقاط إضافية: - التطوير الذاتي للوكلاء المخصصين، الوكلاء الفرعيين، أو سير عمل الترميز المتخصص - خبرة في MCP (بروتوكول سياق النموذج) وهياكل استدعاء الأدوات - خبرة عملية مع أطر عمل الوكلاء (Mastra، LangGraph، Vercel AI SDK) - خبرة في الضبط الدقيق، محولات LoRA، أو التقطير - أدوات MLOps (MLflow، Weights & Biases، DVC) - خلفية في تحليلات التسويق، نماذج الإسناد، أو بيانات تسويق الأداء - Kaggle، مساهمات مفتوحة المصدر، أو منشورات في مجال التعلم الآلي/الذكاء الاصطناعي المزايا - راتب تنافسي مع تعديل سنوي - وصول ممول بالكامل إلى Claude Max، Codex، GitHub Copilot، واجهات برمجة تطبيقات OpenAI و Anthropic، وجميع أدوات LLM ذات الصلة - ميزانية حوسبة للتجارب، تدريب النماذج، وأعباء عمل التعلم الآلي - جهاز MacBook Pro حسب الاختيار - العمل عن بعد أولاً، ساعات عمل مرنة - لقاءات فريق ربع سنوية في برلين أو دبي (DIFC AI Campus، اختياري) - تأثير مباشر على هندسة المنتج في مرحلة مبكرة - منحنى تعلم حاد في الذكاء الاصطناعي الوكيلي، تنسيق LLM، وهندسة الذكاء الاصطناعي الأصلية السيرة الذاتية كافية. إذا كان لديك GitHub، أو محفظة أعمال، أو Kaggle، أو مشروع مفتوح المصدر – يرجى تضمينه.

ما ستقوم به

• • تطوير وإدارة خطوط أنابيب LLM، وهياكل الوكلاء، وأطر التقييم لحالات استخدام التسويق.
• • تحويل استكشافات دفتر الملاحظات إلى خطوط أنابيب جاهزة للإنتاج والتعاون مع مهندسي الواجهة الخلفية لتكامل المنصة.

المتطلبات

يتطلب خبرة عملية في سير عمل LLM الإنتاجية، RAG، ومهارات Python قوية. يجب أن يكون المرشحون يجيدون الألمانية (C2) والإنجليزية (C1) ولديهم عقلية بناء لتقديم أنظمة إنتاجية.

المزايا

• • راتب تنافسي مع تعديل سنوي
• • وصول ممول بالكامل إلى Claude Max، Codex، GitHub Copilot، واجهات برمجة تطبيقات OpenAI و Anthropic
• • ميزانية حوسبة للتجارب، تدريب النماذج، وأعباء عمل التعلم الآلي
• • جهاز MacBook Pro حسب الاختيار
• • العمل عن بعد أولاً مع ساعات عمل مرنة
• • لقاءات فريق ربع سنوية في برلين أو دبي

الأسئلة الشائعة