أخصائي أول، علوم البيانات والذكاء الاصطناعي الثاني

المسؤوليات الرئيسية

• تطوير واختبار والتحقق من نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي التوليدي (بما في ذلك التطبيقات القائمة على نماذج اللغة الكبيرة).
• تنفيذ استراتيجيات هندسة الأوامر وخطوط أنابيب التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG).
• إجراء هندسة الميزات وضبط النماذج وتحسين الأداء.
• إعداد وتنظيف وتحويل مجموعات البيانات المهيكلة وغير المهيكلة.
• دعم نشر نماذج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام ممارسات MLOps وLLMOps.
• إجراء تقييم منهجي لمخرجات نماذج اللغة الكبيرة بما في ذلك اكتشاف الهلوسة وتقييم الجودة.
• دمج حلول الذكاء الاصطناعي عبر واجهات برمجة التطبيقات في أنظمة المؤسسة.
• توثيق تصميم النموذج والافتراضات والمخاطر ونتائج التحقق.
• ضمان الامتثال لحوكمة البيانات والأمن السيبراني وإرشادات الذكاء الاصطناعي الأخلاقي.
• دعم المراقبة وإعادة التدريب وإدارة دورة حياة النماذج المنشورة.

المهارات:

• Python، SQL، أطر التعلم الآلي (TensorFlow، PyTorch، Scikit-learn)
• هندسة الأوامر
• خطوط أنابيب RAG وقواعد البيانات المتجهية
• ضبط النماذج وتقييمها
• معالجة البيانات وهندسة الميزات
• مفاهيم النشر السحابي الأساسية
• أساسيات MLOps / LLMOps
• حل المشكلات التحليلي
• التوجه نحو النتائج
• التعاون
• التحسين المستمر
• المساءلة

الحد الأدنى من المؤهلات

• درجة البكالوريوس في علوم البيانات أو الذكاء الاصطناعي أو علوم الحاسوب أو مجال كمي ذي صلة

الحد الأدنى من الخبرة

• 4 6 سنوات في علوم البيانات أو التعلم الآلي أو أدوار الذكاء الاصطناعي التطبيقي.