مهندس تعلم الآلة (ML Engineer)

الوصف

تبحث Master Works عن مهندس تعلم آلة ذو مهارات عالية لتصميم وبناء ونشر وتوسيع نماذج التعلم الآلي التي تدعم المنتجات المعتمدة على البيانات والأنظمة الذكية. يقع هذا الدور عند تقاطع علم البيانات وهندسة البرمجيات وعمليات التعلم الآلي (MLOps)، ويتطلب خبرة عملية قوية في تحويل النماذج إلى حلول جاهزة للإنتاج. سيعمل مهندس التعلم الآلي بشكل وثيق مع علماء البيانات ومديري المنتجات ومهندسي البرمجيات وفرق هندسة البيانات لتطوير حلول ذكاء اصطناعي قابلة للتطوير، وتحسين أداء النموذج، ودعم مبادرات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات بما يتماشى مع أفضل ممارسات الهندسة. المسؤوليات الرئيسية - تصميم وتطوير وتدريب وتحسين ونشر نماذج التعلم الآلي لحالات الاستخدام التجارية الواقعية. - ترجمة متطلبات العمل والمنتج إلى حلول تعلم آلي وذكاء اصطناعي قابلة للتطوير. - تنفيذ هندسة الميزات، واختيار النماذج، والضبط، والتحقق، وتقنيات التقييم. - تطوير ونشر نماذج التعلم الآلي في بيئات الإنتاج مع توفر عالٍ وقابلية للتوسع وأداء ممتاز. - بناء وصيانة مسارات التعلم الآلي بما في ذلك تدريب النماذج والتحقق منها ونشرها ومراقبة سير العمل. - مراقبة أداء النموذج، وانجراف البيانات، وتدهور النموذج، ودعم أنشطة إعادة التدريب والتحسين. - ضمان تلبية حلول التعلم الآلي لمعايير الموثوقية وقابلية التوسع والحوكمة والأمان. - التعاون مع علماء البيانات ومديري المنتجات ومهندسي البرمجيات ومهندسي البيانات عبر فرق متعددة الوظائف. - دعم تطوير وصيانة مسارات بيانات عالية الجودة وموثوقة. - المشاركة في مناقشات الهندسة، ومراجعات التصميم، ومراجعات الكود باتباع أفضل ممارسات الهندسة. - تحسين النماذج من حيث زمن الاستجابة، والإنتاجية، وقابلية التوسع، وكفاءة التكلفة التشغيلية. - تنفيذ أطر التجريب والتقييم بما في ذلك اختبار A/B والتقييمات غير المتصلة بالإنترنت. - تطبيق مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول بما في ذلك العدالة، وقابلية التفسير، والحوكمة، وشفافية النموذج حيثما ينطبق ذلك. - درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر، الذكاء الاصطناعي، علم البيانات، هندسة البرمجيات، أو مجال ذي صلة. - خبرة عملية لا تقل عن 3-7 سنوات في التعلم الآلي، الذكاء الاصطناعي التطبيقي، أو أدوار فنية ذات صلة. - خبرة برمجية قوية في Python و/أو Java، أو Scala. - فهم قوي لخوارزميات التعلم الآلي، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، وتقنيات التعلم العميق. - خبرة عملية مع أطر عمل التعلم الآلي مثل TensorFlow، PyTorch، و Scikit-learn. - خبرة في نشر نماذج التعلم الآلي باستخدام Docker، Kubernetes، أو خدمات التعلم الآلي المستندة إلى السحابة. - معرفة قوية بمبادئ هندسة البرمجيات، وهياكل البيانات، والخوارزميات. - خبرة في العمل ضمن فرق Agile ومتعددة الوظائف. - خبرة عملية مع الأنظمة السحابية، بما في ذلك: - خدمات الويب من أمازون AWS - مايكروسوفت أزور Microsoft Azure - جوجل كلاود GCP - خبرة في أدوات ومنصات MLOps مثل MLflow، Kubeflow، Airflow، SageMaker، أو Azure ML. - الإلمام بتقنيات البيانات الضخمة، بما في ذلك Spark، Kafka، و Databricks. - يفضل وجود خلفية في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، رؤية الكمبيوتر (Computer Vision)، أو الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI). - مهارات قوية في التفكير التحليلي، وحل المشكلات، والتعاون، والتواصل. - خبرة في بناء منصات الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي على مستوى المؤسسات. - الإلمام بممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤول وحوكمة الذكاء الاصطناعي. - خبرة في دعم أنظمة الذكاء الاصطناعي على مستوى الإنتاج ونشر التعلم الآلي على نطاق واسع.

ما ستقوم به

• • سيقوم مهندس تعلم الآلة بتصميم وبناء ونشر نماذج تعلم آلي قابلة للتطوير لدعم المنتجات المعتمدة على البيانات والأنظمة الذكية. سيتعاون مع فرق متعددة الوظائف لتحسين أداء النموذج وصيانة مسارات الذكاء الاصطناعي الجاهزة للإنتاج.

المتطلبات

يجب أن يكون لدى المرشحين درجة البكالوريوس في مجال تقني ذي صلة وخبرة عملية تتراوح من 3 إلى 7 سنوات في التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي التطبيقي. مطلوب إتقان قوي لـ Python أو Java أو Scala، بالإضافة إلى الخبرة في الأنظمة السحابية وأدوات MLOps.

الأسئلة الشائعة