مهندس ذكاء اصطناعي / تعلم الآلة

وصف الوظيفة: مهندس ذكاء اصطناعي / تعلم الآلة
المسمى الوظيفي: مهندس ذكاء اصطناعي / تعلم الآلة
الخبرة: 3 11 سنة
الموقع: الرياض (حضوري)
نوع التوظيف: دوام كامل
نظرة عامة على الوظيفة
نبحث عن مهندس ذكاء اصطناعي / تعلم الآلة ماهر يتمتع بخبرة تتراوح بين 3 و11 سنة لتصميم وتطوير ونشر وتحسين حلول تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي التوليدي. يجب أن يمتلك المرشح المثالي خبرة عملية في بناء نماذج ذكاء اصطناعي / تعلم آلة قابلة للتوسع، والعمل مع منصات الذكاء الاصطناعي السحابية الأصلية، وتنفيذ خطوط أنابيب تعلم الآلة الجاهزة للإنتاج. تُعد الخبرة في أطر الذكاء الاصطناعي الحديثة والنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وممارسات MLOps مرغوبة للغاية.
المسؤوليات الرئيسية
تصميم وتطوير وتدريب ونشر نماذج تعلم الآلة والتعلم العميق لتطبيقات المؤسسات.
بناء وتحسين خطوط أنابيب تعلم الآلة من البداية إلى النهاية لإدخال البيانات وتدريب النماذج وتقييمها ونشرها.
تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي المدعومة بالنماذج اللغوية الكبيرة باستخدام أطر الذكاء الاصطناعي الحديثة.
التعاون مع مهندسي البيانات ومطوري البرمجيات وأصحاب المصلحة في الأعمال لتقديم حلول مدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
نشر ومراقبة نماذج تعلم الآلة على المنصات السحابية مع ضمان قابلية التوسع والموثوقية والأمان.
تحسين أداء النماذج من خلال هندسة الميزات وضبط المعاملات الفائقة والتقييم المستمر.
تنفيذ أفضل ممارسات MLOps بما في ذلك إصدار النماذج والمراقبة وأتمتة CI/CD.
مواكبة التطورات في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وخدمات الذكاء الاصطناعي السحابية.
المهارات التقنية المطلوبة
منصات الذكاء الاصطناعي السحابية
خبرة عملية مع GCP Vertex AI أو Azure Machine Learning أو AWS SageMaker.
خبرة مع Azure OpenAI أو AWS Bedrock لحلول الذكاء الاصطناعي التوليدي.
خبرة مع BigQuery ML وDataflow لمعالجة البيانات وسير عمل تعلم الآلة.
البرمجة وتعلم الآلة
إتقان قوي للغة Python.
خبرة في تطوير حلول تعلم الآلة باستخدام TensorFlow أو PyTorch.
فهم قوي لمفاهيم التعلم المُوجّه وغير المُوجّه والتعلم المعزز والتعلم العميق.
أطر الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج اللغوية الكبيرة
خبرة مع Hugging Face وLangChain لبناء تطبيقات مدعومة بالنماذج اللغوية الكبيرة.
يُفضل معرفة هندسة الأوامر والتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) والتضمينات وقواعد البيانات المتجهية.
هندسة البيانات والتحليلات
خبرة مع Databricks لهندسة البيانات وتطوير النماذج وسير عمل التحليلات.
فهم قوي لمعالجة البيانات المسبقة وهندسة الميزات ومعالجة البيانات على نطاق واسع.
MLOps والنشر
خبرة في نشر نماذج تعلم الآلة في بيئة الإنتاج.
معرفة بـ Docker وKubernetes وخطوط أنابيب CI/CD ومراقبة النماذج تُعد ميزة إضافية.
المؤهلات
درجة البكالوريوس في علوم الحاسوب أو الذكاء الاصطناعي أو علم البيانات أو هندسة البرمجيات أو مجال ذي صلة.
خبرة مهنية من 3 إلى 11 سنة في الذكاء الاصطناعي أو تعلم الآلة أو علم البيانات.
مهارات تحليلية ورياضية قوية في حل المشكلات.
خبرة في العمل ضمن بيئات التطوير Agile.
مهارات تواصل وتعاون ممتازة.
المهارات المفضلة
خبرة مع النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي.
معرفة بالتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) وقواعد البيانات المتجهية ووكلاء الذكاء الاصطناعي.
خبرة في التدريب الموزع للنماذج ومعماريات الذكاء الاصطناعي السحابية الأصلية.
شهادات سحابية في AWS أو Azure أو Google Cloud تُعد ميزة إضافية.
حزمة التقنيات الرئيسية
الذكاء الاصطناعي السحابي: GCP Vertex AI أو Azure Machine Learning أو AWS SageMaker
الذكاء الاصطناعي التوليدي: Azure OpenAI أو AWS Bedrock والنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)
معالجة البيانات: BigQuery ML وDataflow وDatabricks
البرمجة: Python
أطر تعلم الآلة: TensorFlow أو PyTorch
أطر النماذج اللغوية الكبيرة: Hugging Face أو LangChain
MLOps: Docker وKubernetes وCI/CD (مفضل)
شارك

المؤهلات

درجة البكالوريوس في علوم الحاسوب أو الذكاء الاصطناعي أو علم البيانات أو هندسة البرمجيات أو مجال ذي صلة.

خبرة مهنية من 3 إلى 11 سنة في الذكاء الاصطناعي أو تعلم الآلة أو علم البيانات.

مهارات تحليلية ورياضية قوية في حل المشكلات.

خبرة في العمل ضمن بيئات التطوير Agile.

مهارات تواصل وتعاون ممتازة.

المهارات المفضلة

خبرة مع النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي.

معرفة بالتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) وقواعد البيانات المتجهية ووكلاء الذكاء الاصطناعي.

خبرة في التدريب الموزع للنماذج ومعماريات الذكاء الاصطناعي السحابية الأصلية.

شهادات سحابية في AWS أو Azure أو Google Cloud تُعد ميزة إضافية.