مهندس ذكاء اصطناعي أول (متحدث بالعربية)

عن الدور

نبحث عن مهندس ذكاء اصطناعي أول ذو مهارات عالية (متحدث باللغة العربية) للانضمام إلى فريق الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات المتنامي لدينا في الرياض. يجب أن يتمتع المرشح المثالي بخبرة قوية في الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، وعمليات تعلم الآلة (MLOps)، ومنصات الذكاء الاصطناعي السحابية، مع خبرة مثبتة في تصميم وتطوير ونشر وإدارة حلول ذكاء اصطناعي على مستوى المؤسسات. سيلعب المرشح الناجح دورًا رئيسيًا في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي قابلة للتطوير، وتنفيذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، وتشغيل نماذج تعلم الآلة، والتعاون مع أصحاب المصلحة في الأعمال لتقديم حلول مبتكرة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تحقق تأثيرًا تجاريًا ملموسًا.

المسؤوليات الرئيسية

تطوير الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

• تصميم وتطوير وتدريب ونشر نماذج تعلم الآلة والتعلم العميق لحالات استخدام على مستوى المؤسسات.
• بناء وتحسين التحليلات التنبؤية، ومعالجة اللغة الطبيعية، وأنظمة التوصية، وحلول الأتمتة الذكية.
• تطوير تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تستفيد من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وتقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي.
• ضبط النماذج الأساسية وتنفيذ بنى التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG).
• تقييم وقياس أداء نماذج الذكاء الاصطناعي لضمان الأداء وقابلية التوسع والموثوقية.

هندسة الذكاء الاصطناعي التوليدي

• تصميم وتنفيذ حلول ذكاء اصطناعي توليدي على مستوى المؤسسات باستخدام OpenAI وAzure OpenAI وClaude وGemini وLlama وMistral ومنصات نماذج لغوية كبيرة أخرى.
• تطوير حلول الذكاء الاصطناعي المحادثي والمساعدين الأذكياء وأنظمة إدارة المعرفة.
• بناء أطر هندسة الاستدلالات (Prompt Engineering) وتحسين الاستدلالات لحالات الاستخدام التجاري.
• تنفيذ قواعد البيانات المتجهة وحلول البحث الدلالي.
• تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي وسير العمل المستقل باستخدام أطر تنسيق الذكاء الاصطناعي الحديثة.

عمليات تعلم الآلة (MLOps) وعمليات الذكاء الاصطناعي

• تصميم وتنفيذ خطوط أنابيب MLOps شاملة من البداية إلى النهاية لتدريب النماذج ونشرها ومراقبتها وإدارة دورة حياتها.
• أتمتة نشر النماذج باستخدام خطوط CI/CD وممارسات البنية التحتية كرمز.
• مراقبة أداء النماذج واكتشاف الانحراف واستراتيجيات إعادة التدريب ومؤشرات الأداء التشغيلية.
• وضع معايير حوكمة الذكاء الاصطناعي وإصدارات النماذج وقابلية إعادة الإنتاج والامتثال.
• تنفيذ منصات ذكاء اصطناعي قابلة للتطوير 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 للتطوير للذكاء الاصطناعي تدعم أعباء عمل المؤسسات عالية الحجم.
• تحسين الموارد السحابية والأداء والتكاليف التشغيلية.

هندسة البيانات والتكامل

• التعاون مع فرق هندسة البيانات لبناء خطوط أنابيب بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي.
• دمج حلول الذكاء الاصطناعي مع تطبيقات المؤسسات وواجهات البرمجة وقواعد البيانات ومنصات الأعمال.
• ضمان جودة البيانات والأمان والخصوصية والامتثال للمعايير التنظيمية.

إدارة أصحاب المصلحة

• التواصل مع أصحاب المصلحة في الأعمال لتحديد فرص الذكاء الاصطناعي وترجمة متطلبات الأعمال إلى حلول تقنية.
• عرض بنى حلول الذكاء الاصطناعي والتوصيات ونتائج المشاريع على الجماهير التقنية وغير التقنية.
• إرشاد 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

• نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)
• التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)
• هندسة الاستدلالات (Prompt Engineering)
• وكلاء الذكاء الاصطناعي والأنظمة متعددة الوكلاء
• الضبط الدقيق وتحسين النماذج
• قواعد البيانات المتجهة (Pinecone, Weaviate, ChromaDB, FAISS)
• LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI, AutoGen

عمليات تعلم الآلة (MLOps)

• MLflow
• Kubeflow
• Airflow
• مراقبة النماذج والمراقبة التشغيلية
• CI/CD لتعلم الآلة
• مخازن الميزات (Feature Stores)
• سجل النماذج (Model Registry)
• تتبع التجارب (Experiment Tracking)
• حوكمة النماذج

المنصات السحابية

• Microsoft Azure
• AWS
• Google Cloud Platform (GCP)
• Oracle Cloud Infrastructure (OCI) - مفضلة

الحاويات وDevOps

• Docker
• Kubernetes
• Git
• GitHub Actions
• Jenkins
• Terraform (البنية التحتية كرمز)

لغات البرمجة

• Python (إلزامي)
• SQL
• Bash/Shell Scripting
• Java أو C# (مفضل)

المؤهلات

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

متطلبات الخبرة

• 6-8 سنوات من الخبرة في هندسة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة أو علوم البيانات أو هندسة منصات الذكاء الاصطناعي.
• 3+ سنوات كحد أدنى 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 على مستوى المؤسسات.
• 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 وحل مشكلات قوية.
• قدرات تواصل ممتازة وإدارة أصحاب مصلحة.
• 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 على مستوى المؤسسات.

• الاستعداد للعمل في الموقع في الرياض، المملكة العربية السعودية.

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

• 6-8 سنوات من الخبرة في هندسة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة أو علوم البيانات أو هندسة منصات الذكاء الاصطناعي.

• 3+ سنوات كحد أدنى 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 على مستوى المؤسسات.

• خبرة في العمل مع خدمات الذكاء الاصطناعي السحابية الأصلية ومنصات الذكاء الاصطناعي الحديثة.

• متحدث أصلي أو بطلاقة باللغة العربية.

• مهارات قوية في برمجة Python.

• خبرة في نشر حلول الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج على مستوى المؤسسات.

• الاستعداد للعمل في الموقع في الرياض، المملكة العربية السعودية.

• مهارات تحليلية وحل مشكلات قوية.

• قدرات تواصل ممتازة وإدارة أصحاب مصلحة.

• 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.