وظائف بلس — مهندس حلول الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة (MLOps)
وظيفة منشورة على وظائف بلس، مع تفاصيل المتطلبات والمزايا ورابط التقديم المباشر.
مهندس حلول الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة (MLOps)
تتقدّم باسم
الإعلان الأصلي للوظيفة
AI/ML Solutions Engineer (MLOps) Jobs for Humanity
الوصف
وصف الشركة كنز وصف الوظيفة تصميم وبناء ونشر حلول الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة التي تحقق قيمة تجارية قابلة للقياس، باستخدام النمذجة الحديثة وخطوط أنابيب البيانات وممارسات MLOps، مع التعاون مع أصحاب المصلحة لإنتاج الذكاء الاصطناعي بمسؤولية في الرياض. مؤشرات الأداء الرئيسية: - تطوير ونشر نماذج التعلم الآلي بشكل موثوق - تحسين دقة وأداء النموذج - بناء خطوط أنابيب بيانات وتدريب قابلة للتطوير - امتلاك مراقبة MLOps والتسليم المستمر - تقديم حلول الذكاء الاصطناعي التي تلبي مؤشرات الأداء الرئيسية للأعمال المؤهلات: - 4-5 سنوات خبرة في هندسة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة - خبرة مثبتة في نشر نماذج التعلم الآلي في الإنتاج - خلفية قوية في Python وأطر عمل التعلم الآلي - خبرة في خطوط أنابيب البيانات وهندسة الميزات - درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر أو مجال ذي صلة المؤهلات المطلوبة - 4-5 سنوات خبرة في هندسة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة - خبرة مثبتة في نشر نماذج التعلم الآلي في الإنتاج - خلفية قوية في Python وأطر عمل التعلم الآلي - خبرة في خطوط أنابيب البيانات وهندسة الميزات - درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر أو مجال ذي صلة - Python - تعلم الآلة - التعلم العميق - PyTorch أو TensorFlow - SQL ونمذجة البيانات - MLOps (Docker, CI/CD) - مراقبة وتقييم النموذج - عقلية حل المشكلات - التعاون متعدد الوظائف - التواصل مع أصحاب المصلحة
ما ستقوم به
- • تصميم وبناء ونشر حلول الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة مع إدارة خطوط أنابيب البيانات وممارسات MLOps. التعاون مع أصحاب المصلحة لضمان إنتاج نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل موثوق وتلبية مؤشرات الأداء الرئيسية للأعمال.
المتطلبات
يتطلب 4-5 سنوات من الخبرة في هندسة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة مع خلفية قوية في Python وأطر عمل التعلم الآلي. يجب أن يحمل المرشحون درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر أو مجال ذي صلة ولديهم خبرة مثبتة في نشر النماذج في الإنتاج.
نسبة التوافق13%
نصائح المقابلة
استعد لمناقشة خبرتك في تصميم ونشر حلول الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة، مع التركيز على مشاريع MLOps.
كن مستعدًا لعرض معرفتك العميقة بـ Python وأطر عمل التعلم الآلي مثل PyTorch أو TensorFlow.
سلط الضوء على قدرتك على التعاون مع أصحاب المصلحة وتحويل متطلبات العمل إلى حلول ذكاء اصطناعي قابلة للتطبيق.
أظهر فهمك لمؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) وكيف تساهم حلولك في تحقيقها.
اقتراح آلي للمسار الوظيفي، وليس توصية رسمية من صاحب العمل.
المسار الوظيفي
مهندس تعلم آلة أول
مهندس حلول الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة (MLOps)
مهندس بيانات أول
مهندس MLOps رئيسي
الأسئلة الشائعة
ما هو الدور الوظيفي المعلن عنه؟
الدور الوظيفي المعلن عنه هو مهندس حلول الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة (MLOps).
ما هي الشركة التي تقدم هذه الوظيفة؟
الشركة التي تقدم هذه الوظيفة هي Jobs for Humanity، والشركة المذكورة في الوصف هي Kanz.
أين يقع مقر هذه الوظيفة؟
مقر هذه الوظيفة في الرياض، المملكة العربية السعودية.
ما هي الخبرة المطلوبة لهذه الوظيفة؟
تتطلب الوظيفة 4-5 سنوات من الخبرة في هندسة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة.
ما هو المؤهل التعليمي المطلوب؟
المؤهل التعليمي المطلوب هو درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر أو مجال ذي صلة.
ما هو نطاق الراتب الشهري لهذه الوظيفة؟
نطاق الراتب الشهري لهذه الوظيفة هو من 0 إلى 20000 ريال سعودي.
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.