مهندس ذكاء اصطناعي

نظرة عامة على الوظيفة: يتم البحث عن مهندس ذكاء اصطناعي موهوب ومتحمس لديه خبرة في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتقنيات تحويل الكلام إلى نص.
كجزء من فريقنا الديناميكي، سيتم تطوير وتنفيذ وتحسين حلول الذكاء الاصطناعي المتطورة لتحسين منتجاتنا وخدماتنا.
ستركز أعمالك على الاستفادة من نماذج اللغة، وبناء أنظمة معالجة اللغة الطبيعية، ودمج تقنيات تحويل الكلام إلى نص لتسهيل التواصل وتعزيز تجارب المستخدمين.
الخبرة: 4-12 سنة الموقع: حيدر أباد (5 أيام عمل من المكتب) أيام العمل: من الأحد إلى الخميس التوقيت: 10 صباحًا إلى 6 مساءً ملاحظة: يرجى التقدم إذا كان لديك خبرة لا تقل عن 4 سنوات حيث أن هذه وظيفة متوسطة إلى عليا المستوى. المسؤوليات الرئيسية: تطوير ودمج LLM: ضبط ونشر نماذج اللغة الكبيرة لتطبيقات محددة، مثل الدردشة، وتوليد المحتوى، ودعم العملاء.
تقييم وتحسين أداء LLMs في السيناريوهات الواقعية.
تصميم نظام NLP: تصميم وتنفيذ خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية لمهام مثل تصنيف النص، وتحليل المشاعر، والتعرف على الكيانات، والتلخيص.
العمل مع مجموعات بيانات كبيرة لتدريب والتحقق من صحة نماذج معالجة اللغة الطبيعية.
التعاون مع الفرق متعددة التخصصات لتحديد ومعالجة التحديات اللغوية.
تنفيذ تحويل الكلام إلى نص: تطوير وتحسين خطوط أنابيب تحويل الكلام إلى نص لمختلف اللغات واللهجات.
دمج أنظمة التعرف على الكلام مع حلول NLP وLLM لوظائف شاملة.
البقاء على اطلاع بأحدث التطورات في التعرف التلقائي على الكلام (ASR).
تحسين الأداء: تعزيز كفاءة نموذج الذكاء الاصطناعي للتوسع والمعالجة في الوقت الحقيقي.
معالجة التحيزات، وتحسين الدقة، وضمان القوة في جميع النماذج.
البحث والابتكار: البقاء على اطلاع بأحدث الأبحاث في LLM وNLP وتقنيات الكلام.
تجربة تقنيات جديدة ودمجها في حلول الشركة.
التوثيق والتعاون: الحفاظ على توثيق شامل للنماذج والعمليات والأنظمة.
التعاون مع مديري المنتجات، ومهندسي البرمجيات، وأصحاب المصلحة الآخرين.
درجة البكالوريوس/الماجستير في علوم الكمبيوتر، أو الذكاء الاصطناعي، أو علوم البيانات، أو مجال ذي صلة.
خبرة مثبتة في تطوير LLM (مثل OpenAI، GPT، أو أطر عمل مماثلة).
فهم قوي لتقنيات ومكتبات NLP (مثل spaCy، NLTK، Hugging Face).
خبرة عملية مع أنظمة تحويل الكلام إلى نص مثل واجهة برمجة تطبيقات Google Speech، Whisper، أو تقنيات مماثلة.
إتقان لغات البرمجة مثل بايثون، بالإضافة إلى أطر العمل مثل TensorFlow أو PyTorch.
مهارات قوية في حل المشكلات، وعقلية تعاونية، والقدرة على إدارة مشاريع متعددة في وقت واحد.