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

تعاون مع تيذر وشكل مستقبل التمويل الرقمي

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

ابتكر مع تيذر

تيذر فاينانس: تتميز مجموعة منتجاتنا المبتكرة بأكثر العملات المستقرة موثوقية في العالم، USDT، التي يعتمد عليها مئات الملايين حول العالم، جنبًا إلى جنب مع خدمات توكينيزات الأصول الرقمية الرائدة.

لكن هذه مجرد البداية:

تيذر باور: تدفع النمو المستدام، حيث تعمل حلول الطاقة لدينا على تحسين الطاقة الزائدة لتعدين البيتكوين باستخدام ممارسات صديقة للبيئة في مرافق متطورة ومتنوعة جغرافيًا.

تيذر داتا: تغذي الابتكارات في الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا الند للند، حيث نخفض تكاليف البنية التحتية ونحسن الاتصالات العالمية من خلال حلول متطورة مثل KEET، تطبيقنا الرائد الذي يعيد تعريف مشاركة البيانات بشكل آمن وخاص.

تيذر إديوكيشن: نعمل على ديمقراطية الوصول إلى التعلم الرقمي من الدرجة الأولى، حيث نُمكّن الأفراد من الازدهار في الاقتصاد الرقمي واقتصاد العمل الحر، مما يدفع النمو والفرص العالمية.

تيذر إيفولوشن: عند تقاطع التكنولوجيا والقدرات البشرية، نحن ندفع حدود ما هو ممكن، نصنع مستقبلًا 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، فهذه هي فرصتك للتعاون مع بعض من ألمع العقول، ودفع الحدود وتحديد معايير جديدة. لقد نمونا بسرعة، وبقينا نحيفين، وأمنا مكانتنا كقادة في الصناعة.

إذا كانت لديك مهارات تواصل ممتازة باللغة الإنجليزية ومستعد للمساهمة في أكثر المنصات ابتكارًا على كوكب الأرض، فإن تيذر هي المكان المناسب لك.

هل أنت مستعد لتكون جزءًا من المستقبل؟

حول الوظيفة

كعضو في فريق نماذج الذكاء الاصطناعي، ستقود الابتكار في نهج التعلم المعزز للنماذج المتقدمة. ستعمل على تحسين اتخاذ القرار والسلوك التكيفي لتقديم ذكاء معزز، وأداء محسّن، وقدرات محددة المجال للتحديات الواقعية. ستعمل عبر طيف واسع من الأنظمة، بما في ذلك النماذج الفعالة من حيث الموارد المصممة لبيئات الأجهزة المحدودة والهياكل متعددة الأنماط 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 تنظيم بيئات المحاكاة المتخصصة ومجموعات بيانات التدريب، وتعزيز أداء سياسة القاعدة، وتحديد وحل الاختناقات في عملية التعلم المعزز. الهدف النهائي هو فتح أداء ذكاء اصطناعي متفوق ومكيف حسب المجال ودفع حدود ما يمكن أن تحققه هذه النماذج في بيئات واقعية ديناميكية.

المسؤوليات

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

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

تحديد وتنظيم بيئات المحاكاة عالية الجودة ومجموعات بيانات التدريب التي تناسب تحديات المجال المحددة. وضع معايير قابلة للقياس لضمان أن اختيار هذه الموارد وتحضيرها يعزز بشكل كبير عملية التعلم وأداء النموذج العام.

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

التعاون مع الفرق متعددة الوظائف 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، مدعومًا 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 تؤدي مساهماتك إلى تحسينات قابلة للقياس في اتخاذ القرار المحدد المجال والأداء العام للسياسة.

فهم عميق لخوارزميات التعلم المعزز مطلوب، بما في ذلك طرق التعلم المعزز عبر الإنترنت الحديثة وغيرها من أساليب تحسين القائم على التدرج مثل تدرجات السياسة، والممثل-الناقد، وGRPO. يجب أن تركز خبرتك على تعزيز استقرار السياسة، والاستكشاف، وكفاءة العينة في بيئات ديناميكية ومعقدة.

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

قدرة مثبتة على تطبيق البحث التجريبي لتجاوز تحديات التعلم المعزز مثل عدم كفاءة العينة، وتوازن الاستكشاف-الاستغلال، وعدم استقرار التدريب. يجب أن تكون بارعًا في تصميم أطر تقييم قوية والتكرار على الابتكارات الخوارزمية لدفع حدود أداء وكيل 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. لا نستخدم منصات أو وكالات طرف ثالث للتوظيف ما لم يُذكر بوضوح. جميع الوظائف الشاغرة مدرجة على صفحة الوظائف الرسمية لدينا: https://tether.recruitee.com/

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

كن حذرًا من طرق الاتصال غير المعتادة. لا نجري مقابلات عبر واتساب أو تيليجرام أو الرسائل النصية. يتم إجراء جميع الاتصالات عبر البريد الإلكتروني الرسمي للشركة والمنصات.

تحقق من عناوين البريد الإلكتروني. ستأتي جميع الاتصالات منا من عناوين 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 معنا عبر موقعنا الرسمي.