مهندس ذكاء اصطناعي أول

نبذة عن الدور
نبحث عن مهندس ذكاء اصطناعي أول ذي مهارات عالية (متحدث بالعربية) للانضمام إلى فريق الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات المتنامي لدينا في الرياض. يجب أن يمتلك المرشح المثالي خبرة قوية في الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، وعمليات تعلم الآلة (MLOps)، ومنصات الذكاء الاصطناعي السحابية، مع خبرة مثبتة في تصميم وتطوير ونشر وإدارة حلول الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات. وسيؤدي المرشح الناجح دورًا رئيسيًا في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع، وتنفيذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، وتشغيل نماذج تعلم الآلة، والتعاون مع أصحاب المصلحة في الأعمال لتقديم حلول مبتكرة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تحقق تأثيرًا تجاريًا قابلًا للقياس.

المسؤوليات الرئيسية
تطوير الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
تصميم وتطوير وتدريب ونشر نماذج تعلم الآلة والتعلم العميق لحالات الاستخدام المؤسسية.
بناء وتحسين حلول التحليلات التنبؤية ومعالجة اللغة الطبيعية وأنظمة التوصية وحلول الأتمتة الذكية.
تطوير تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تستفيد من النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وتقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي.
ضبط النماذج الأساسية وتنفيذ معماريات التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG).
تقييم وقياس أداء نماذج الذكاء الاصطناعي لضمان الأداء وقابلية التوسع والموثوقية.

هندسة الذكاء الاصطناعي التوليدي
تصميم وتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي المؤسسية باستخدام OpenAI وAzure OpenAI وClaude وGemini وLlama وMistral ومنصات LLM الأخرى.
تطوير حلول الذكاء الاصطناعي الحواري والمساعدين الأذكياء وأنظمة إدارة المعرفة.
بناء أطر هندسة الأوامر وتحسين الأوامر لحالات الاستخدام التجارية.
تنفيذ قواعد البيانات المتجهة وحلول البحث الدلالي.
تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي وسير العمل المستقل باستخدام أطر تنسيق الذكاء الاصطناعي الحديثة.

عمليات تعلم الآلة وعمليات الذكاء الاصطناعي
تصميم وتنفيذ خطوط أنابيب MLOps من البداية إلى النهاية لتدريب النماذج ونشرها ومراقبتها وإدارة دورة حياتها.
أتمتة نشر النماذج باستخدام خطوط أنابيب CI/CD وممارسات البنية التحتية ككود.
مراقبة أداء النماذج واكتشاف الانحراف واستراتيجيات إعادة التدريب ومؤشرات الأداء التشغيلية.
إنشاء حوكمة الذكاء الاصطناعي وإصدار النماذج وقابلية إعادة الإنتاج ومعايير الامتثال.
تنفيذ منصات ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع تدعم وحدات أعمال متعددة.

هندسة السحابة والمنصات
نشر أعباء عمل الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة على منصات سحابية مثل Azure أو AWS أو GCP أو OCI.
إدارة بيئات الذكاء الاصطناعي المعبأة في حاويات باستخدام Docker وKubernetes.
تصميم بنية تحتية قابلة للتوسع للذكاء الاصطناعي تدعم أعباء العمل المؤسسية عالية الحجم.
تحسين موارد السحابة والأداء والتكاليف التشغيلية.

هندسة البيانات والتكامل
التعاون مع فرق هندسة البيانات لبناء خطوط أنابيب بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي.
دمج حلول الذكاء الاصطناعي مع تطبيقات المؤسسة وواجهات البرمجة وقواعد البيانات ومنصات الأعمال.
ضمان جودة البيانات وأمنها وخصوصيتها والامتثال لمعايير المؤسسة.

إدارة أصحاب المصلحة
التفاعل مع أصحاب المصلحة في الأعمال لتحديد فرص الذكاء الاصطناعي وترجمة متطلبات الأعمال إلى حلول تقنية.
عرض معماريات حلول الذكاء الاصطناعي والتوصيات ونتائج المشاريع لجمهور تقني وغير تقني.
توجيه مهندسي الذكاء الاصطناعي المبتدئين وعلماء البيانات ومهندسي المنصات.

المهارات التقنية المطلوبة
الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
تعلم الآلة
التعلم العميق
معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
التحليلات التنبؤية
الرؤية الحاسوبية (مفضلة)
التعلم المعزز (مفضل)

الذكاء الاصطناعي التوليدي
النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)
التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)
هندسة الأوامر
وكلاء الذكاء الاصطناعي والأنظمة متعددة الوكلاء
الضبط الدقيق وتحسين النماذج
قواعد البيانات المتجهة (Pinecone، Weaviate، ChromaDB، FAISS)
LangChain، LlamaIndex، Semantic Kernel، CrewAI، AutoGen

MLOps
MLflow
Kubeflow
Airflow
مراقبة النماذج والرصد
CI/CD لتعلم الآلة
مخازن الميزات
سجل النماذج
تتبع التجارب
حوكمة النماذج

منصات السحابة
Microsoft Azure
AWS
Google Cloud Platform (GCP)
Oracle Cloud Infrastructure (OCI) المفضلة

الحاويات وDevOps
Docker
Kubernetes
Git
GitHub Actions
Jenkins
Terraform
البنية التحتية ككود

لغات البرمجة
Python (إلزامية)
SQL
Bash/Shell Scripting
Java أو C# (مفضلة)

المؤهلات
درجة البكالوريوس في علوم الحاسوب أو الذكاء الاصطناعي أو علوم البيانات أو الهندسة أو تخصص ذي صلة.
درجة الماجستير في الذكاء الاصطناعي أو تعلم الآلة أو علوم البيانات أو مجال ذي صلة مفضلة للغاية.

متطلبات الخبرة
6 8 سنوات من الخبرة في هندسة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة أو علوم البيانات أو هندسة منصات الذكاء الاصطناعي.
حد أدنى 3+ سنوات من الخبرة العملية في تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي.
خبرة مثبتة في بناء وتشغيل نماذج تعلم الآلة في بيئات الإنتاج.
خبرة قوية في تنفيذ أطر وممارسات MLOps المؤسسية.
خبرة في العمل مع خدمات الذكاء الاصطناعي السحابية الأصلية ومنصات الذكاء الاصطناعي الحديثة.

الشهادات المفضلة
Microsoft Azure AI Engineer Associate
AWS Machine Learning Specialty
Google Professional Machine Learning Engineer
OCI AI Foundations Associate
شهادات Kubernetes (CKA/CKAD)
Databricks Machine Learning Professional

المهارات الشخصية
مهارات تحليلية قوية في حل المشكلات.
قدرات ممتازة في التواصل وإدارة أصحاب المصلحة.
القدرة على العمل بفعالية في بيئات متعددة الوظائف ومتعددة الثقافات.
عقلية قوية في الملكية والمساءلة والقيادة.
شغف بالابتكار والتعلم المستمر.
القدرة على التواصل بطلاقة باللغتين العربية والإنجليزية.

المتطلبات الإلزامية
متحدث أصلي أو بطلاقة باللغة العربية.
6 8 سنوات من الخبرة ذات الصلة في هندسة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة.
خبرة عملية في الذكاء الاصطناعي التوليدي وMLOps.
مهارات قوية في برمجة Python.
خبرة في نشر حلول الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج المؤسسية.
الاستعداد للعمل حضوريًا في الرياض، المملكة العربية السعودية.

• متحدث أصلي أو بطلاقة باللغة العربية.
• 6 8 سنوات من الخبرة ذات الصلة في هندسة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة.
• خبرة عملية في الذكاء الاصطناعي التوليدي وMLOps.
• مهارات قوية في برمجة Python.
• خبرة في نشر حلول الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج المؤسسية.
• الاستعداد للعمل حضوريًا في الرياض، المملكة العربية السعودية.