مهندس حلول الذكاء الاصطناعي

نبحث عن مهندس حلول ذكاء اصطناعي لترجمة احتياجات الأعمال المصرفية المعقدة إلى مخططات أنظمة ذكاء اصطناعي مؤسسية قابلة للتوسع وآمنة. يمتلك هذا الدور مسؤولية التسليم التقني من البداية إلى النهاية بدءًا من التصميم عالي المستوى وصولاً إلى النشر في بيئة الإنتاج، مع ضمان توافق كل حل مع متطلبات بيئة تقنية مالية خاضعة لتنظيمات صارمة.

المسؤوليات الرئيسية

• تصميم معماريات عالية المستوى ومنخفضة المستوى لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المصرفية
• دمج تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة بشكل آمن مع الأنظمة المصرفية الأساسية وقواعد البيانات
• تقييم واختيار النماذج اللغوية الكبيرة ومخازن المتجهات ومنصات تعلم الآلة المثلى
• ضمان التوافر العالي بمستوى المؤسسات وزمن استجابة منخفض وقابلية توسع النظام
• تضمين الامتثال التنظيمي المالي والتخفيف من المخاطر وخصوصية البيانات في كل قرار تصميمي
• التعاون مع فرق الهندسة والأمن والمنصات throughout دورة التسليم الكاملة

أكثر من 8 سنوات في تقنية المعلومات المؤسسية، بما في ذلك أكثر من 3 سنوات في تصميم حلول الذكاء الاصطناعي تحديدًا within الخدمات المصرفية/المالية

خبرة عملية مع منصات الذكاء الاصطناعي والبيانات: DataRobot وSAS Enterprise Guide وأطر النماذج اللغوية الكبيرة مفتوحة المصدر

أساس قوي في أنماط المعمارية: الخدمات المصغرة وبوابات API والمعمارية المدفوعة بالأحداث ومناطق الهبوط السحابية المصرفية الآمنة

إتقان CI/CD وعمليات MLOps: GitLab CI/CD وDocker وKubernetes وMLflow وأطر اختبار النماذج الآلية

مهارات متقدمة في Python: Pandas وNumPy وMatplotlib وSeaborn وLangChain وLlamaIndex

مهارات تواصل قوية لترجمة المعمارية التقنية إلى مصطلحات ذات صلة بالأعمال لأصحاب المصلحة

لماذا الانضمام إلينا

• تصميم حلول ذكاء اصطناعي على نطاق المؤسسات within برنامج تحول مصرفي فعلي
• امتلاك القرارات التقنية من المخطط إلى الإنتاج — سلطة بناء حقيقية وليس مجرد استشارية
• العمل عند تقاطع الذكاء الاصطناعي المتقدم والامتثال الصارم في القطاع المالي
• كن جزءًا من مؤسسة تطلعية تقود التحول المدعوم بالذكاء الاصطناعي في المنطقة

أكثر من 8 سنوات في تقنية المعلومات المؤسسية، بما في ذلك أكثر من 3 سنوات في تصميم حلول الذكاء الاصطناعي تحديدًا within الخدمات المصرفية/المالية

خبرة عملية مع منصات الذكاء الاصطناعي والبيانات: DataRobot وSAS Enterprise Guide وأطر النماذج اللغوية الكبيرة مفتوحة المصدر

أساس قوي في أنماط المعمارية: الخدمات المصغرة وبوابات API والمعمارية المدفوعة بالأحداث ومناطق الهبوط السحابية المصرفية الآمنة

إتقان CI/CD وعمليات MLOps: GitLab CI/CD وDocker وKubernetes وMLflow وأطر اختبار النماذج الآلية

مهارات متقدمة في Python: Pandas وNumPy وMatplotlib وSeaborn وLangChain وLlamaIndex

مهارات تواصل قوية لترجمة المعمارية التقنية إلى مصطلحات ذات صلة بالأعمال لأصحاب المصلحة