مهندس ذكاء اصطناعي / تعلم آلة

الوصف

وصف الوظيفة: مهندس ذكاء اصطناعي / تعلم آلة المسمى الوظيفي: مهندس ذكاء اصطناعي / تعلم آلة الخبرة: 3-11 سنة الموقع: الرياض (حضوري) نوع التوظيف: دوام كامل نظرة عامة على الوظيفة نحن نبحث عن مهندس ذكاء اصطناعي / تعلم آلة ماهر يتمتع بخبرة تتراوح من 3 إلى 11 عامًا لتصميم وتطوير ونشر وتحسين حلول التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي. يجب أن يتمتع المرشح المثالي بخبرة عملية في بناء نماذج الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي القابلة للتطوير، والعمل مع منصات الذكاء الاصطناعي السحابية الأصلية، وتنفيذ مسارات عمل التعلم الآلي الجاهزة للإنتاج. الخبرة في أطر عمل الذكاء الاصطناعي الحديثة، ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وممارسات MLOps مرغوبة للغاية. المسؤوليات الرئيسية - تصميم وتطوير وتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق لتطبيقات المؤسسات. - بناء وتحسين مسارات عمل التعلم الآلي الشاملة لاستيعاب البيانات، وتدريب النماذج، والتقييم، والنشر. - تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي وتطبيقات LLM باستخدام أطر عمل الذكاء الاصطناعي الحديثة. - التعاون مع مهندسي البيانات ومطوري البرمجيات وأصحاب المصلحة التجاريين لتقديم حلول تعتمد على الذكاء الاصطناعي. - نشر ومراقبة نماذج التعلم الآلي على المنصات السحابية مع ضمان قابلية التوسع والموثوقية والأمان. - تحسين أداء النموذج من خلال هندسة الميزات، وضبط المعلمات الفائقة، والتقييم المستمر. - تنفيذ أفضل ممارسات MLOps بما في ذلك إصدار النماذج، والمراقبة، وأتمتة CI/CD. - البقاء على اطلاع دائم بالتقدم في الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، وخدمات الذكاء الاصطناعي السحابية. المهارات التقنية المطلوبة منصات الذكاء الاصطناعي السحابية - خبرة عملية مع GCP Vertex AI أو Azure Machine Learning أو AWS SageMaker. - خبرة مع Azure OpenAI أو AWS Bedrock لحلول الذكاء الاصطناعي التوليدي. - خبرة مع BigQuery ML و Dataflow لمعالجة البيانات وسير عمل التعلم الآلي. البرمجة والتعلم الآلي - إتقان قوي للغة بايثون (Python). - خبرة في تطوير حلول التعلم الآلي باستخدام TensorFlow أو PyTorch. - فهم قوي لمفاهيم التعلم الخاضع للإشراف، وغير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز، والتعلم العميق. أطر عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة (LLM) - خبرة مع Hugging Face و LangChain لبناء تطبيقات تعتمد على LLM. - معرفة بهندسة الأوامر (prompt engineering)، والتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، والتضمينات (embeddings)، وقواعد البيانات المتجهة (vector databases) مفضلة. هندسة البيانات والتحليلات - خبرة مع Databricks لهندسة البيانات، وتطوير النماذج، وسير عمل التحليلات. - فهم قوي لمعالجة البيانات الأولية، وهندسة الميزات، ومعالجة البيانات على نطاق واسع. MLOps والنشر - خبرة في نشر نماذج التعلم الآلي في الإنتاج. - معرفة بـ Docker، Kubernetes، مسارات CI/CD، ومراقبة النماذج ميزة إضافية. المؤهلات - درجة البكالوريوس في علوم الحاسب، الذكاء الاصطناعي، علم البيانات، هندسة البرمجيات، أو مجال ذي صلة. - 3-11 سنوات من الخبرة المهنية في الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، أو علم البيانات. - مهارات تحليلية ورياضية وحل المشكلات قوية. - خبرة في العمل في بيئات تطوير Agile. - مهارات اتصال وتعاون ممتازة. المهارات المفضلة - خبرة في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي. - معرفة بالتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، وقواعد البيانات المتجهة، ووكلاء الذكاء الاصطناعي. - خبرة في تدريب النماذج الموزعة وهندسة الذكاء الاصطناعي السحابية الأصلية. - شهادات سحابية في AWS، Azure، أو Google Cloud ميزة إضافية. مجموعة التقنيات الرئيسية - الذكاء الاصطناعي السحابي: GCP Vertex AI أو Azure Machine Learning أو AWS SageMaker - الذكاء الاصطناعي التوليدي: Azure OpenAI أو AWS Bedrock ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) - معالجة البيانات: BigQuery ML و Dataflow و Databricks - البرمجة: Python - أطر عمل التعلم الآلي: TensorFlow أو PyTorch - أطر عمل LLM: Hugging Face أو LangChain - MLOps: Docker و Kubernetes و CI/CD (مفضل)

ما ستقوم به

• • - تصميم وتطوير ونشر حلول التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي القابلة للتطوير لتطبيقات المؤسسات. بناء مسارات عمل التعلم الآلي الشاملة وتطبيق أفضل ممارسات MLOps لمراقبة النماذج وأتمتة CI/CD.

المتطلبات

يتطلب 3-11 سنوات من الخبرة في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي ودرجة البكالوريوس في علوم الحاسب أو مجال ذي صلة. إتقان Python والخبرة في منصات الذكاء الاصطناعي السحابية مثل GCP أو Azure أو AWS أمر ضروري.

الأسئلة الشائعة