مهندس ذكاء اصطناعي أول

الغرض من الوظيفة كمهندس ذكاء اصطناعي أول في ترجمة، ستكون مسؤولاً عن تصميم وبناء ونشر أنظمة ذكاء اصطناعي متقدمة تدعم الذكاء اللغوي والوثائقي والسمعي عبر منتجاتنا.
ستقوم بترجمة احتياجات الأعمال والمنتجات المعقدة إلى حلول ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع وعالية الجودة، وضمان موثوقيتها في الإنتاج، وتحسين أدائها ودقتها وكفاءتها من حيث التكلفة.
ستلعب دورًا رئيسيًا في تشكيل بنية الذكاء الاصطناعي في ترجمة وأفضل الممارسات، بالتعاون الوثيق مع فرق المنتجات والهندسة والبيانات لتقديم تطبيقات ذكاء اصطناعي مؤثرة في العالم الحقيقي تعزز حلولنا في الترجمة والمحتوى والتكنولوجيا.
المهام والمسؤوليات تطوير الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط تطوير ودمج أنظمة ذكاء اصطناعي قائمة على النصوص، بما في ذلك خطوط أنابيب LLM، والتضمينات، وإعادة الترتيب، والهياكل القابلة للتوسع RAG.
بناء وتحسين أنظمة فهم الوثائق باستخدام OCR، ونماذج الرؤية المدركة للتخطيط، والتفكير متعدد الوسائط.
تطوير حلول ذكاء اصطناعي قائمة على الصوت، بما في ذلك STT، وTTS، ووكلاء الصوت التفاعلي.
تصميم ونشر خطوط أنابيب متعددة اللغات والترجمة، مع ضمان الجودة والوقت المستغرق والقابلية للتوسع عبر اللغات.
تطوير المنتجات الذكية ونشرها امتلاك تطوير الميزات المدعومة بالذكاء الاصطناعي من الفكرة إلى الإنتاج، مع توافق الحلول مع أهداف المنتجات والأعمال.
نشر ومراقبة وتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج، مع ضمان الموثوقية والقابلية للتوسع وكفاءة التكلفة.
التعاون الوثيق مع فرق هندسة البرمجيات لدمج مكونات الذكاء الاصطناعي في هياكل آمنة وقابلة للصيانة وقابلة للتوسع.
تنفيذ المراقبة والتسجيل والدعم لتحسين مستمر لأنظمة الذكاء الاصطناعي.
تقييم النماذج وتحسينها تحديد استراتيجيات التقييم والمعايير لأنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط، بما في ذلك الدقة والوقت المستغرق والموثوقية وتأثير المستخدم.
قياس وتحسين النماذج لأداء الاستدلال وكفاءة التكلفة والقابلية للتوسع.
إجراء التجارب واختبار A/B للتحقق من تحسينات النماذج والأنظمة.
تحديد وتخفيف أنماط فشل النماذج والتحيزات والانحدارات في الأداء.
سير العمل الذكي للذكاء الاصطناعي والأطر تصميم وتنفيذ وصيانة سير العمل الذكي للذكاء الاصطناعي الذي ينظم نماذج اللغة والرؤية والصوت لحل المهام الواقعية متعددة الخطوات.
بناء وتوسيع وكلاء ذكاء اصطناعي مدفوعين بالمهام باستخدام أطر الوكلاء الحديثة وأنماط التنظيم.
تنفيذ منطق القرار واستراتيجيات الذاكرة (قصيرة المدى، طويلة المدى، قائمة على المتجهات) وآليات استدعاء الأدوات لأنظمة الذكاء الاصطناعي ذات الجودة الإنتاجية.
تحسين موثوقية الوكلاء من خلال التوجيه المنظم واستراتيجيات التخطيط وآليات التعامل مع الأخطاء.
معالجة البيانات وإدارة خطوط الأنابيب تصميم وتنفيذ وصيانة خطوط أنابيب البيانات للنصوص والوثائق والبيانات الصوتية المستخدمة في التدريب والتقييم والاستدلال.
ضمان جودة البيانات والحكومة والأمان بالتعاون مع فرق البيانات والمنصات.
تحليل مخرجات النماذج وتفاعلات المستخدمين لدفع التحسينات التكرارية في أداء النظام.
التعاون عبر الوظائف العمل مع مديري المنتجات والمصممين والمهندسين لترجمة المتطلبات إلى حلول ذكاء اصطناعي قوية.
الشراكة مع المهندسين الكبار في قرارات تصميم الأنظمة والاتجاهات التقنية.
تقديم الإرشادات التقنية خلال مراحل التكامل والاختبار وإطلاق الإنتاج.
الوثائق ومشاركة المعرفة الحفاظ على وثائق شاملة لبنى الذكاء الاصطناعي وتصاميم الوكلاء والنماذج وأطر التقييم.
مشاركة المعرفة وأفضل الممارسات مع الزملاء من خلال المراجعات والعروض التقديمية والوثائق الداخلية.
المساهمة في تحسين معايير الفريق لتطوير ونشر الذكاء الاصطناعي.
التعليم والخبرة والمؤهلات درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر أو علوم البيانات أو الذكاء الاصطناعي أو مجال تقني ذي صلة.
3-5 سنوات من الخبرة العملية في بناء ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي ذات الجودة الإنتاجية، مع تركيز قوي على LLMs وNLP والذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط (نص، رؤية، و/أو صوت).
خبرة مثبتة في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلة باستخدام LLMs، بما في ذلك تنظيم المهام، واستدعاء الأدوات/الوظائف، واستراتيجيات التخطيط، والذاكرة القصيرة والطويلة المدى (مثل، تخزين المتجهات).
إتقان قوي في بايثون، مع خبرة عملية في استخدام PyTorch و/أو TensorFlow لتطوير النماذج، وتحسينها، وضبطها.
خبرة مثبتة في تصميم وتوسيع هياكل RAG، وخطوط أنابيب البحث، والتضمينات، وإعادة الترتيب، والتطبيقات متعددة الوسائط.
خبرة عملية مع أنظمة فهم الوثائق، بما في ذلك OCR، والنماذج المدركة للتخطيط، والتفكير اللغوي البصري، أمر مرغوب فيه للغاية.
خبرة في بناء أو دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على الصوت (STT، TTS، وكلاء الصوت التفاعلي) و/أو خطوط أنابيب متعددة اللغات والترجمة تعتبر ميزة قوية.
فهم قوي لتقييم النماذج وتحسينها، بما في ذلك تحديد المعايير، والقياس، وتحسين الوقت المستغرق/التكلفة، واختبار A/B، وتحديد أنماط الفشل أو التحيز.
خبرة في نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي باستخدام واجهات برمجة التطبيقات، والخدمات المصغرة، والبنى التحتية السحابية، مع معرفة بممارسات المراقبة والتسجيل والدعم الأفضل.
معرفة عملية بهندسة التوجيه، واستراتيجيات الضبط، وتحسين الاستدلال لأنظمة الذكاء الاصطناعي ذات الجودة الإنتاجية الموثوقة.
مهارات تحليلية وحل المشكلات قوية، مع عقلية موجهة نحو المنتج وشغف بتطبيق الذكاء الاصطناعي على المشكلات الواقعية.
خبرة في تطبيق الذكاء الاصطناعي في الصناعات المنظمة أو الخاصة بالمجالات (مثل، القانونية، المالية، المؤسسات) تعتبر ميزة.
الطلاقة في كل من الإنجليزية والعربية أمر ضروري، مع القدرة على العمل في سياقات المنتجات والتقنيات الثنائية اللغة.
الكفاءات السلوكية التكيف حل المشكلات المبادرة العمل الجماعي القدرة على العمل تحت الضغط الكفاءات التقنية تطوير LLM وضبطه معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والذكاء الاصطناعي التوليدي وكيل الذكاء الاصطناعي وأتمتة سير العمل هندسة التعلم الآلي