مهندس بيانات ذكاء اصطناعي أول - قسم AI4ALL

فالي هي شركة عالمية تكنولوجية، تصمم حلولاً مبتكرة لإعادة تعريف التنقل. نحن شريك مورد في صناعة السيارات للمصنعين ومقدمي خدمات التنقل الجديدة في جميع أنحاء العالم. رؤيتنا؟ اختراع تنقل أكثر خضرة وأمانًا، بفضل الحلول التي تركز على القيادة البديهية وتقليل انبعاثات ثاني أكسيد الكربون. نحن رواد في أعمالنا، ومعروفون كواحدة من أكبر الشركات العالمية المبتكرة.

ستكون جزءًا من مبادرة AI4ALL ضمن مركز تطبيقات تكنولوجيا المعلومات في مجموعتنا (GISACC). هذه الفريق المرن مكرس لإحداث ثورة في منتجاتنا وأدواتنا الداخلية من خلال استغلال قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي المتطور. نهدف إلى بناء تطبيقات ذكية وقابلة للتوسع، تعمل بدون خادم، وتتكامل بسلاسة في سير العمل في فالي.

بصفتك مهندس بيانات ذكاء اصطناعي أول، ستقوم بسد الفجوة بين البيانات الخام الخاصة بالمؤسسة ونظام الذكاء الاصطناعي التوليدي لدينا. ستقوم بتصميم "الجهاز العصبي" لنماذج الذكاء الاصطناعي لدينا، مما يضمن أن نماذج اللغة الكبيرة لدينا لديها وصول إلى بيانات عالية الجودة، وفي الوقت الحقيقي، وذات صلة سياقية لتغذية الجيل القادم من أدوات المركبات المعرفة بالبرمجيات (SDV) في فالي والعمليات الداخلية.

• بنية RAG المتقدمة: تصميم وتنفيذ خطوط أنابيب شاملة لتوليد البيانات المعززة (RAG)، بما في ذلك تقنيات الاسترجاع المتقدمة، RAG الرسومي، RAG الوكيلة، وRAG متعددة الوسائط.

  
  
  

• إدارة قاعدة بيانات المتجهات: تصميم وتحسين مخازن المتجهات (مثل Qdrant، Pinecone) للتعامل مع التضمينات عالية الأبعاد وضمان عمليات بحث متشابهة منخفضة الكمون.

  
  
  

• اتصال البيانات: تصميم وتطوير وصيانة موصلات بيانات آمنة لسحب المعلومات من أدوات خارجية متنوعة، ومنصات SaaS، وقواعد بيانات داخلية.

  
  
  

• معالجة البيانات للذكاء الاصطناعي التوليدي: تطوير سير عمل التنظيف والتطبيع بشكل خاص للبيانات غير المنظمة (PDFs، HTML، Markdown) لضمان أداء مثالي لنماذج اللغة الكبيرة.

  
  
  

• التنسيق: استخدام أدوات مثل LangChain، LlamaIndex، أو Haystack لتنسيق تدفقات البيانات المعقدة بين التخزين، ونماذج التضمين، ونقاط نهاية نماذج اللغة الكبيرة.

  
  
  

• المراقبة والتقييم: تنفيذ مراقبة "RAG كخدمة" لتتبع جودة الاسترجاع (الأمان، الصلة) والانحراف البياني في الإنتاج.

  
  
  

• التعليم: بكاليوس أو ماجستير في علوم الحاسوب، هندسة البيانات، أو مجال ذي صلة.

  
  
  

• الخبرة: أكثر من 5 سنوات في هندسة البيانات مع تركيز حديث على خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي.

  
  
  

• المهارات التقنية:

  
  
  

  • اللغات: إتقان في بايثون وSQL؛ المعرفة بجافا أو Go تعتبر ميزة.

    
    
    

  • أدوات البيانات: خبرة مع Spark، Kafka، Airflow/Prefect، وdbt.

    
    
    

  • أطر الذكاء الاصطناعي: خبرة عملية مع LangChain، LlamaIndex، OpenAI API، Hugging Face، MCP، A2A، وADK.

    
    
    

  • قواعد بيانات المتجهات: إتقان مع Qdrant، Pinecone، Chroma، Weaviate، أو pgvector.

    
    
    

  • السحابة/DevOps: معرفة بـ GCP/AWS، Docker، وKubernetes.

    
    
    

• المفضل: فهم عميق لنماذج التضمين، استراتيجيات تقسيم البيانات، وأدوات استخراج البيانات غير المنظمة (مثل Unstructured.io، PyMuPDF).

  
  
  

الوظيفة:

المنظمة:

الجدول الزمني:

حالة الموظف:

نوع الوظيفة:

تاريخ نشر الوظيفة:

كن جزءًا منا!
كونك جزءًا من فريقنا، ستصبح جزءًا من:
- واحدة من أكبر الشركات العالمية المبتكرة، مع أكثر من 20,000 مهندس يعملون في البحث والتطوير
- بيئة متعددة الثقافات تقدر التنوع والتعاون الدولي
- أكثر من 100,000 زميل في 31 دولة... مما يتيح الكثير من الفرص للنمو المهني
- عمل ملتزم بشدة بتقليل الأثر البيئي لأنشطته، وتم تصنيفه من قبل Corporate Knights كأول شركة في قطاع السيارات من حيث التنمية المستدامة
مزيد من المعلومات عن فالي: https://www.valeo.com