وظائف بلس — مهندس منصة AI/ML (Kubernetes & MLOps)
وظيفة منشورة على وظائف بلس، مع تفاصيل المتطلبات والمزايا ورابط التقديم المباشر.
مهندس منصة AI/ML (Kubernetes & MLOps)
تتقدّم باسم
الإعلان الأصلي للوظيفة
AI/ML Platform Engineer (Kubernetes & MLOps) Jobs for Humanity
الوصف
وصف الشركة تتعاون Jobs for Humanity مع Kanz 30 لبناء نظام بيئي توظيفي شامل وعادل. لذلك، نمنح الأولوية للأفراد من جميع مناحي الحياة. اسم الشركة: Kanz 30 وصف الوظيفة نحن نبحث عن مهندس منصة MLOps/AI لبناء ونشر وتوسيع خدمات AI/ML الإنتاجية على Kubernetes. ستتعاون مع مهندسي التعلم الآلي وفرق البرمجيات لتشغيل النماذج بموثوقية عالية وأداء وكفاءة في التكلفة باستخدام خطوط أنابيب مؤتمتة ومراقبة وممارسات MLOps الشاملة. الغرض من الوظيفة امتلاك نشر وتميز تشغيل خدمات AI/ML من خلال إنشاء CI/CD قوي، وتقديم النماذج، وإمكانية الملاحظة، وإدارة دورة الحياة على Kubernetes — تحسين أداء الاستدلال (الكمون/الإنتاجية)، وضمان الإصدارات الموثوقة، وتقليل تكاليف البنية التحتية والتشغيل. الواجبات والمسؤوليات الوظيفية Kubernetes Docker CI/CD (GitHub Actions/Jenkins) Python تقديم نماذج REST/gRPC MLflow TensorFlow أو PyTorch Prometheus/Grafana Kafka/RabbitMQ المراقبة والتنبيه ممارسات MLOps المؤتمتة تحسين أداء النموذج تحسين التكلفة المؤهلات المؤهلات المطلوبة Kubernetes Docker Python MLflow TensorFlow أو PyTorch تقديم نماذج REST/gRPC CI/CD (GitHub Actions/Jenkins) Prometheus/Grafana Kafka/RabbitMQ أساسيات AWS/GCP/Azure المراقبة والاستجابة للحوادث خبرة في MLOps/الذكاء الاصطناعي الإنتاجي
ما ستقوم به
- • - ستمتلك نشر وتميز تشغيل خدمات AI/ML من خلال إنشاء CI/CD قوي، وتقديم النماذج، وإدارة دورة الحياة على Kubernetes. يركز الدور على تحسين أداء الاستدلال وضمان الإصدارات الموثوقة مع تقليل تكاليف البنية التحتية.
المتطلبات
يجب أن يتمتع المرشح المثالي بخبرة إنتاجية في MLOps والذكاء الاصطناعي، مع إتقان قوي لـ Kubernetes و Docker و Python. من المتوقع أن تكون ماهرًا في تقديم النماذج وأدوات المراقبة وتطوير خطوط الأنابيب المؤتمتة.
نسبة التوافق13%
نصائح المقابلة
استعد لمناقشة خبرتك في بناء ونشر خدمات AI/ML على Kubernetes، مع التركيز على مشاريعك السابقة.
كن مستعدًا لشرح فهمك لممارسات MLOps، بما في ذلك CI/CD، وتقديم النماذج، والمراقبة، وتحسين الأداء.
سلط الضوء على قدرتك على التعاون مع مهندسي التعلم الآلي وفرق البرمجيات لضمان الموثوقية والأداء وكفاءة التكلفة.
أظهر معرفتك بأدوات مثل Docker، Python، MLflow، TensorFlow/PyTorch، Prometheus/Grafana، و Kafka/RabbitMQ.
اقتراح آلي للمسار الوظيفي، وليس توصية رسمية من صاحب العمل.
المسار الوظيفي
مهندس تعلم آلي أول
مهندس منصة AI/ML (Kubernetes & MLOps)
مهندس حلول AI/ML
مهندس بنية تحتية سحابية
الأسئلة الشائعة
ما هو الدور الوظيفي الرئيسي؟
الدور الوظيفي الرئيسي هو مهندس منصة AI/ML، مسؤول عن بناء ونشر وتوسيع خدمات AI/ML الإنتاجية على Kubernetes.
ما هي المؤهلات المطلوبة لهذه الوظيفة؟
المؤهلات المطلوبة تشمل الخبرة في Kubernetes، Docker، Python، MLflow، TensorFlow أو PyTorch، تقديم نماذج REST/gRPC، CI/CD (GitHub Actions/Jenkins)، Prometheus/Grafana، Kafka/RabbitMQ، أساسيات AWS/GCP/Azure، المراقبة والاستجابة للحوادث، وخبرة في MLOps/الذكاء الاصطناعي الإنتاجي.
ما هو نطاق الراتب الشهري لهذه الوظيفة؟
نطاق الراتب الشهري لهذه الوظيفة هو SAR 0 - SAR 15000.
ما هي الشركة التي تقدم هذه الوظيفة؟
الشركة التي تقدم هذه الوظيفة هي Kanz 30، بالشراكة مع Jobs for Humanity.
العمل في الرياض
تُعد الرياض، عاصمة المملكة العربية السعودية، مركزًا اقتصاديًا حيويًا يجذب المهنيين من مختلف أنحاء العالم. تتميز المدينة بسوق عمل ديناميكي يدعمه قطاعات رئيسية مثل النفط والغاز، التمويل، التكنولوجيا، والإنشاءات، مما يوفر فرصًا وظيفية متنوعة. تعكس ثقافة العمل في الرياض مزيجًا من التقاليد المحلية والمعايير الدولية، مع التركيز على الاحترافية والتفاني. يمكن للموظفين أن يتوقعوا بيئة عمل منظمة، حيث تُقدر العلاقات المهنية القوية. يمثل التنقل في الرياض جزءًا أساسيًا من الحياة اليومية، وتوفر المدينة خيارات سكنية متنوعة تناسب مختلف أنماط الحياة. غالبًا ما تبحث الشركات الكبرى، سواء كانت محلية أو عالمية، عن الكفاءات في الرياض، مما يساهم في تعزيز التنافسية والابتكار في سوق العمل.
موقع تجميع وظائف من جهات خارجية. الحقول المنظَّمة (المهام، المتطلبات، المزايا، التعليم، الراتب، الأسئلة) مُستنبَطة آلياً من الإعلان الأصلي وقد تكون غير دقيقة. يُرجى التحقّق عبر الموقع الرسمي لصاحب العمل قبل التقديم.