مهندس ذكاء اصطناعي رئيسي

نظرة عامة على الوظيفة: نبحث عن مهندس ذكاء اصطناعي تطبيقي رئيسي يتمتع بقوة تقنية وتوجه نحو الحلول لدعم تصميم وتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة. هذه الوظيفة مثالية لمن لديه أكثر من 6 سنوات من الخبرة في علوم البيانات وتعلم الآلة التطبيقي ويستمتع بالجمع بين العمق التقني وحل المشكلات الواقعية. ستعمل عن كثب مع الفرق التقنية الداخلية والعملاء الخارجيين لترجمة احتياجات الأعمال إلى حلول ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع. ستقوم أيضًا بتوجيه أعضاء الفريق المبتدئين، والمساهمة في تطوير النماذج بشكل عملي، وضمان التسليم السلس للمكونات التحليلية إلى بيئات الإنتاج.

المسؤوليات الرئيسية

الذكاء الاصطناعي الوكيلي والنماذج اللغوية الكبيرة وأنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة

• تصميم وتنفيذ أنظمة ذكاء اصطناعي وكيلية بمستوى الإنتاج باستخدام أطر ومنهجيات تنسيق النماذج اللغوية الكبيرة (مثل LangChain وLangGraph وLangfuse وMCP).
• تصميم ونشر خطوط أنابيب التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) بما في ذلك استراتيجيات التقسيم واختيار مخازن المتجهات والاسترجاع الهجين والتقييم.
• بناء أنظمة متعددة الوكلاء مع استخدام الأدوات والذاكرة والتخطيط والتنسيق بين الوكلاء لأتمتة المؤسسات ودعم القرار.
• تقييم ودمج النماذج اللغوية الكبيرة المتقدمة (OpenAI وAnthropic وMistral والمفتوحة المصدر) في بنيات إنتاج آمنة وقابلة للتوسع، على السحابة وعلى الخوادم المحلية.
• البقاء في طليعة أبحاث الذكاء الاصطناعي الوكيلي الناشئة وترجمة النتائج إلى قدرات منتج عملية.

تعلم الآلة الكلاسيكي وعلوم البيانات والتحليلات

• تصميم وتنفيذ خطوط أنابيب تعلم الآلة من البداية إلى النهاية: استيعاب البيانات وهندسة الميزات وتدريب النماذج وضبط المعاملات الفائقة والتحقق والنشر.
• تطبيق تقنيات تعلم الآلة الكلاسيكية عبر الانحدار والتصنيف والتجميع والتنبؤ بالسلاسل الزمنية وكشف الشذوذ والتحسين.
• تقديم تحليل بيانات صارم ونمذجة إحصائية لتوليد رؤى قابلة للتنفيذ للعملاء.
• ضمان أن النماذج جاهزة للإنتاج: قوية وقابلة للتفسير ومراقبة ومتوافقة مع مؤشرات الأداء الرئيسية للأعمال.

القيادة التقنية والإرشاد

• قيادة وإرشاد وتدريب علماء البيانات والذكاء الاصطناعي المبتدئين وتوجيه نموهم التقني ومراجعة أكوادهم وبناء قدراتهم في حل المشكلات.
• تحديد وإنفاذ المعايير التقنية وأفضل الممارسات وعمليات المراجعة عبر فريق علوم البيانات.
• دفع مشاركة المعرفة من خلال العروض التقديمية الداخلية والوثائق والجلسات التقنية.

حلول التحليلات الموجهة للعملاء

• التعاون مع فرق التفاعل مع العملاء والفرق التقنية لفهم متطلبات الأعمال وترجمتها إلى حلول ذكاء اصطناعي/تحليلات قابلة للتنفيذ.
• تقديم مدخلات استراتيجية حول تصميم الحلول، ومواءمة القدرات التحليلية مع أهداف العملاء.
• العمل كقائد تقني في مناقشات تسليم الحلول وورش العمل مع العملاء.

التكامل والنشر وعمليات تعلم الآلة

• التعاون مع الفرق الهندسية لضمان النشر السلس للنماذج في الإنتاج عبر واجهات برمجة التطبيقات والحاويات (Docker/Kubernetes) وخطوط أنابيب CI/CD.
• تنفيذ مراقبة النماذج وكشف الانحراف وسير عمل إعادة التدريب للحفاظ على أداء الحل بعد النشر.
• الدعوة إلى ممارسات الكود النظيف والقابل للصيانة والموثق جيدًا عبر الفريق.

المكدس التقني

• اللغات والمكتبات: Python (أساسي)، SQL، NumPy، pandas، scikit-learn، XGBoost، LightGBM

• أطر الذكاء الاصطناعي الوكيلي والنماذج اللغوية الكبيرة: LangChain، LangGraph، بروتوكول سياق النموذج (MCP)، OpenAI API، Anthropic API

• RAG ومخازن المتجهات: FAISS، Pinecone؛ نماذج التضمين وأطر التقييم

• التعلم العميق: PyTorch، TensorFlow/Keras، Hugging Face Transformers

• السحابة: واحد أو أكثر من: AWS، GCP، Azure

• قواعد البيانات: PostgreSQL، Oracle؛ قواعد بيانات المتجهات

• MLOps: Docker، MLflow، خطوط أنابيب CI/CD

• درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الحاسوب أو الهندسة أو مجال ذي صلة.

• أكثر من 6-8 سنوات من الخبرة العملية في علوم البيانات وتعلم الآلة التطبيقي وهندسة الذكاء الاصطناعي.

• خبرة إنتاجية مثبتة مع النماذج اللغوية الكبيرة وخطوط أنابيب RAG وأنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلية.

• خبرة قوية في تعلم الآلة الكلاسيكي والنمذجة الإحصائية عبر أنواع مشكلات ومجالات متعددة.

• قدرة مثبتة على قيادة العمل التقني وإرشاد أعضاء الفريق المبتدئين.

• القدرة على الموازنة بين العمق التقني والتسليم العملي وتأثير الأعمال.

• مهارات تعاون وتواصل ممتازة للعمل عبر الفرق ومع العملاء.

• إجادة اللغة الإنجليزية (كتابة وتحدثًا).

• العربية

• يُفضل: خبرة في تقديم حلول الذكاء الاصطناعي عبر قطاعات صناعية متعددة (مثل الحكومة أو الطاقة أو المالية أو الرعاية الصحية أو التجزئة).

• خبرة في التعامل مع العملاء أو الاستشارات والعمل مباشرة مع أصحاب المصلحة الخارجيين في تصميم الحلول وتسليمها.

• خبرة في نشر النماذج اللغوية الكبيرة على الخوادم المحلية وبيئات الذكاء الاصطناعي المعزولة.

• الإلمام بمعالجة اللغة العربية الطبيعية والنماذج متعددة اللغات.

• خلفية في ذكاء القرار أو بحوث العمليات أو نمذجة المحاكاة.

• منشورات أو مساهمات مفتوحة المصدر أو حضور تقني عام.