مهندس ذكاء اصطناعي II

المهندس SE-II للذكاء الاصطناعي (علوم البيانات)

الخبرة: 2–5 سنوات
 

عن الفريق

يضم فريق مركز التميز في الذكاء الاصطناعي علماء بيانات ومهندسين يعملون معاً للبحث، وبناء النماذج الأولية، وتصميم الميزات، وبناء مكوّنات وأنظمة ذكاء اصطناعي للإنتاج. مهمتنا هي استخدام أفضل التقنيات المتاحة لحماية أسطح هجوم عملائنا.

نتعاون بشكل وثيق مع فرق الكشف والاستجابة، بما في ذلك خدمتنا MDR، لاستغلال AI/ML في تعزيز أمان العملاء وكشف التهديدات. نستخدم نهجاً إبداعياً وتكرارياً، مبنيًا على أكثر من 20 عاماً من تحليل التهديدات ومحفظة براءات اختراع متنامية. نشجع بيئة تعاونية تركز على التعلم، والإرشاد، والأثر العملي.

إذا كنت مبكراً في مسيرتك في علم البيانات ومتحمس للعمل على أنظمة ذكاء اصطناعي واقعية في الأمن السيبراني، فهذه هي فرصتك.

التقنيات التي نستخدمها تشمل:

• بايثون للتحليل والنمذجة باستخدام numpy، pandas، ومكتبات الحوسبة العلمية

  
  

• دفاتر Jupyter (محلية و بعيدة)

  
  

• scikit-learn لتعلم الآلة

  
  

• كشف العُلل للأداء غير المُعلم على بيانات كبيرة الحجم

  
  

• سلاسل أدوات نموذج لغوي ضخم/GenAI: HuggingFace، Transformers، LangChain (تعرض أساسي)

  
  

• نظام AWS السحابي، خاصة SageMaker، Bedrock، Lambda، S3

  
  

• تعرض أساسي لمفاهيم AI ذات الوكالة وتدفقات LLM

  
  

• خطوط CI/CD لأعباء ML/LLM (GitHub Actions، Jenkins)

  
  

• أدوات الرصد والمراقبة (CloudWatch، لوحات البيانات)

  
  

عن الدور

تسعى Rapid7 لتعيين عالم بيانات SE-2 للانضمام إلى مركز التميز في الذكاء الاصطناعي مع توسيع قدرات الذكاء الاصطناعي وMLOps. يركّز الدور على بناء أسس علم بيانات قوية، والمساهمة في سير عمل ML وLLM، وتعلّم كيفية بناء وتشغيل أنظمة ذكاء اصطناعي في الإنتاج على نطاق واسع.

هذا الدور مثالي لشخص:

• يعمّق في علم البيانات والهندسة الآلية الأساسية،

  
  

• يكتسب خبرة عملية في أنظمة ML المعتمدة على AWS، و

  
  

• يطور familiarity مع LLMs ومفاهيم AI ذات الوكالة.

  
  

في هذا الدور، ستقوم:

• بالعمل على اكتساب البيانات وتنقيتها وت enrichingها وتحويلها

  
  

• بناء وتقييم نماذج ML المراقبة (التصنيف، الانحدار)

  
  

• تطبيق تقنيات ML غير مُعلّمة مثل التصنيف والتجميع والكشف عن الشذوذ

  
  

• المساهمة في نماذج التعلم العميق (NLP، CNNs، RNNs) تحت الإرشاد

  
  

• المساعدة في تطوير نماذ ear الكشف عن البرمجيات الخبيثة ونماذج سلوك المستخدم

  
  

• المساهمة في سير عمل قائم على LLM، بما في ذلك هندسة النماذج وRAG الأساسية

  
  

• استخدام خطوط CI/CD الموجودة لتدريب ونشر نماذج ML/LLM

  
  

• دعم نشر النموذج على AWS SageMaker وBedrock وLambda

  
  

• رصد أداء النماذج باستخدام لوحات البيانات والتنبيهات

  
  

• التعاون الوثيق مع علماء بيانات ومهندسين كبار لإطلاق الميزات

  
  

المهارات التي ستجلبها:

أساسي

• 2–5 سنوات خبرة كعالم بيانات أو مهندس ML

  
  

• مهارات بايثون قوية مع Pandas، NumPy، scikit-learn

  
  

• فهم قوي لـ:

  
  

• هندسة الميزات

  
  

• تعلم آلي مُراقب وغير مُراقب

  
  

• معايير تقييم النماذج

  
  

• التعرّض لأطر التعلم العميق (PyTorch / TensorFlow)

  
  

• إلمام بأساسيات توضيح النموذج (SHAP، LIME)

  
  

• معرفة عملية بخدمات AWS ML (SageMaker، S3، Lambda)

  
  

• عقلية تعلم قوية ونمط تعاوني

  
  

الوكالة AI & LLM (تعرض أساسي)

• فهم مفاهيم LLM وهندسة النماذج

  
  

• Exposure إلى LangChain أو أُطر مشابهة

  
  

• الوعي بخطط RAG وتدفقات العمل القائمة على الوكالة

  
  

تجربة مع ما يلي ستكون ميزة:

• الت exposure إلى مجموعات بيانات الأمن السيبراني أو البرمجيات الخبيثة

  
  

• معرفة عمل بخطوط CI/CD لـ ML/LLM

  
  

• فهم أساسي لخطوط الرصد وإعادة التدريب

  
  

نؤمن بأن أفضل الأفكار والحلول تأتي من فرق متعددة الأبعاد. إذا كنت متحمسًا لهذا الدور وتعتقد أن خبرتك يمكن أن تحدث فرقاً، لا تتردد في التقديم اليوم.
حول Rapid7

في Rapid7، هدفنا إنشاء عالم رقمي آمن لعملائنا وصناعتنا ومجتمعاتنا. نفعل ذلك من خلال تبنّي المثابرة والشغف والتعاون لتحدي ما هو ممكن وتحقيق تأثير استثنائي.

هنا، نبني مكان عمل ديناميكي يتيح لكل شخص تجربة مسار وظيفي مميزة. نتحدى أنفسنا للنمو إلى أقصى إمكاناتنا، ونتعلم من أخطائنا ونحتفل بنجاحاتنا. نأتي إلى العمل كل يوم لندفع الحدود في الأمن السيبراني ون keeping عملاؤنا البالغ عددهم 10,000 في مقدمة المستجدات.

انضم إلينا وقدم خبراتك ووجهات نظرك الفريدة لمعالجة بعض أكبر تحديات الأمن في العالم.