مهندس أبحاث الذكاء الاصطناعي - التعلم المعزز (100% عن بُعد)

تعرّف على تيذر وشكّل مستقبل التمويل الرقمي

في تيذر، نحن لا نبني منتجات فحسب، بل نرسي ثورة مالية عالمية. حلولنا المتطورة تمكّن الشركات - من البورصات والمحافظ إلى معالجات الدفع وأجهزة الصراف الآلي - من دمج الرموز المدعومة بالاحتياطي عبر سلاسل الكتل بسلاسة. من خلال استغلال قوة تقنية البلوكشين، تتيح لك تيذر تخزين وإرسال واستقبال الرموز الرقمية على الفور، بأمان، وعلى مستوى عالمي، كل ذلك بتكلفة منخفضة. الشفافية هي حجر الزاوية لكل ما نقوم به، مما يضمن الثقة في كل معاملة.

ابتكر مع تيذر

تيذر فاينانس: مجموعة منتجاتنا المبتكرة تضم أكثر العملات المستقرة موثوقية في العالم، USDT، التي يعتمد عليها مئات الملايين حول العالم، بالإضافة إلى خدمات توكينيزات الأصول الرقمية الرائدة.

لكن هذا هو مجرد البداية:

تيذر باور: دفع النمو المستدام، حلولنا للطاقة تعمل على تحسين الطاقة الزائدة لتعدين البيتكوين باستخدام ممارسات صديقة للبيئة في مرافق حديثة ومتنوعة جغرافياً.

تيذر داتا: تغذي الابتكارات في الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا من نظير إلى نظير، نحن نخفض تكاليف البنية التحتية ونحسن الاتصالات العالمية مع حلول متطورة مثل KEET، تطبيقنا الرائد الذي يعيد تعريف مشاركة البيانات بشكل آمن وخاص.

تيذر إديوكيشن: ديمقراطية الوصول إلى التعليم الرقمي من الدرجة الأولى، نحن نمكّن الأفراد من الازدهار في الاقتصاد الرقمي والاقتصاد المؤقت، مما يعزز النمو والفرص العالمية.

تيذر إيفولوشن: عند تقاطع التكنولوجيا والقدرات البشرية، نحن ندفع حدود ما هو ممكن، نصنع مستقبلاً حيث تندمج الابتكارات والقدرات البشرية بطرق قوية وغير مسبوقة.

لماذا العمل معنا؟

فريقنا هو قوة موهبة عالمية، يعمل عن بُعد من كل ركن من أركان العالم. إذا كنت شغوفًا بترك بصمة في مجال التكنولوجيا المالية، فإن هذه هي فرصتك للتعاون مع بعض من ألمع العقول، ودفع الحدود وتحديد معايير جديدة. لقد نمونا بسرعة، واحتفظنا برشاقتنا، وضمان مكانتنا كقادة في الصناعة.

إذا كانت لديك مهارات تواصل ممتازة باللغة الإنجليزية وأنت مستعد للمساهمة في أكثر المنصات ابتكارًا على الكوكب، فإن تيذر هي المكان المناسب لك.

هل أنت مستعد لتكون جزءًا من المستقبل؟

حول الوظيفة

كعضو في فريق نماذج الذكاء الاصطناعي، ستقود الابتكار في أساليب التعلم المعزز للنماذج المتقدمة. ستعمل على تحسين اتخاذ القرار والسلوك التكيفي لتقديم ذكاء معزز، أداء محسن، وقدرات محددة المجال للتحديات الواقعية. ستعمل عبر مجموعة واسعة من الأنظمة، بما في ذلك النماذج الفعالة من حيث الموارد المصممة لبيئات الأجهزة المحدودة والهياكل متعددة الوسائط المعقدة التي تدمج بيانات مثل النصوص والصور والصوت.

نتوقع أن يكون لديك خبرة عميقة في تصميم أنظمة التعلم المعزز وخلفية قوية في هياكل النماذج المتقدمة. ستتبنى نهجًا عمليًا مدفوعًا بالبحث لتطوير واختبار وتنفيذ خوارزميات التعلم المعزز الجديدة وأطر التدريب. تشمل مسؤولياتك تنسيق بيئات المحاكاة المتخصصة ومجموعات بيانات التدريب، وتعزيز أداء السياسة الأساسية، وتحديد وحل الاختناقات في عملية التعلم المعزز. الهدف النهائي هو فتح أداء ذكاء اصطناعي متفوق ومكيف للمجال ودفع حدود ما يمكن أن تحققه هذه النماذج في بيئات ديناميكية واقعية.

المسؤوليات

تطوير وتنفيذ خوارزميات التعلم المعزز المتطورة المصممة لتحسين عمليات اتخاذ القرار في كل من الإعدادات المحاكاة والواقعية. وضع أهداف أداء واضحة مثل تعظيم المكافآت واستقرار السياسة.

بناء وتشغيل ومراقبة تجارب التعلم المعزز المنضبطة. تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية أثناء توثيق النتائج التكرارية ومقارنة النتائج مع المعايير المحددة.

تحديد وتنسيق بيئات المحاكاة عالية الجودة ومجموعات بيانات التدريب التي تتناسب مع تحديات المجال المحددة. وضع معايير قابلة للقياس لضمان أن اختيار وإعداد هذه الموارد يعزز بشكل كبير من عملية التعلم وأداء النموذج العام.

تصحيح وتحسين خط أنابيب التعلم المعزز بشكل منهجي من خلال تحليل كل من الكفاءة الحسابية ومقاييس أداء التعلم. معالجة القضايا مثل ضجيج إشارة المكافأة، استراتيجية الاستكشاف، وتباين السياسة لتحسين التقارب والاستقرار.

التعاون مع الفرق متعددة التخصصات لدمج وكلاء التعلم المعزز في أنظمة الإنتاج. تحديد مقاييس نجاح واضحة مثل تحسين الأداء في العالم الحقيقي والموثوقية تحت ظروف متنوعة وضمان المراقبة المستمرة والتحسينات التكرارية للتكيف المستمر مع المجال.

درجة في علوم الحاسوب أو مجال ذي صلة. يفضل أن يكون لديك دكتوراه في معالجة اللغة الطبيعية أو التعلم الآلي أو مجال ذي صلة، مدعومة بسجل قوي في البحث والتطوير في الذكاء الاصطناعي (مع منشورات جيدة في مؤتمرات A*).

خبرة مثبتة في تجارب التعلم المعزز على نطاق واسع، بما في ذلك تقنيات التعلم المعزز عبر الإنترنت مثل تحسين السياسة النسبية الجماعية (GRPO)، أمر ضروري. يجب أن تكون مساهماتك قد أدت إلى تحسينات قابلة للقياس في اتخاذ القرار المحدد للمجال وأداء السياسة بشكل عام.

فهم عميق لخوارزميات التعلم المعزز مطلوب، بما في ذلك طرق التعلم المعزز عبر الإنترنت المتطورة وأخرى مثل تدرجات السياسة، الممثل-الناقد، وGRPO. يجب أن تركز خبرتك على تعزيز استقرار السياسة، الاستكشاف، وكفاءة العينة في بيئات ديناميكية ومعقدة.

خبرة قوية في PyTorch وأطر التعلم المعزز ذات الصلة أمر لا بد منه. من المتوقع أن تكون لديك خبرة عملية في تطوير خطوط أنابيب التعلم المعزز، من المحاكاة والتدريب عبر الإنترنت إلى تقييم ما بعد التدريب ونشر الحلول المعتمدة على التعلم المعزز في بيئات الإنتاج.

قدرة مثبتة على تطبيق البحث التجريبي للتغلب على تحديات التعلم المعزز مثل عدم كفاءة العينة، توازن الاستكشاف-الاستغلال، وعدم استقرار التدريب. يجب أن تكون بارعًا في تصميم أطر تقييم قوية والتكرار على الابتكارات الخوارزمية لدفع حدود أداء وكلاء التعلم المعزز باستمرار.

معلومات مهمة للمرشحين
أصبحت عمليات الاحتيال في التوظيف شائعة بشكل متزايد. لحماية نفسك، يرجى مراعاة ما يلي عند التقدم للوظائف:

تقدم فقط من خلال قنواتنا الرسمية. نحن لا نستخدم منصات أو وكالات طرف ثالث للتوظيف ما لم يُذكر بوضوح. جميع الوظائف المفتوحة مدرجة على صفحة الوظائف الرسمية لدينا: https://tether.recruitee.com/

تحقق من هوية المجند. جميع مجندينا لديهم ملفات تعريف موثقة على LinkedIn. إذا كنت غير متأكد، يمكنك تأكيد هويتهم من خلال التحقق من ملفهم الشخصي أو الاتصال بنا من خلال موقعنا الإلكتروني.

كن حذرًا من طرق الاتصال غير المعتادة. نحن لا نجري مقابلات عبر WhatsApp أو Telegram أو SMS. يتم إجراء جميع الاتصالات عبر رسائل البريد الإلكتروني الرسمية ومنصات الشركة.

تحقق من عناوين البريد الإلكتروني. جميع الاتصالات منا ستأتي من رسائل بريد إلكتروني تنتهي بـ @tether.to أو @tether.io

لن نطلب أبدًا معلومات مالية أو دفع. إذا طلب منك شخص ما معلومات مالية شخصية أو دفع في أي وقت خلال عملية التوظيف، فهذا احتيال. يرجى الإبلاغ عنه على الفور.

عند الشك، لا تتردد في التواصل من خلال موقعنا الرسمي.