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

تأثير تيثير على مستقبل التمويل الرقمي

في تيثير، نحن لا نبني منتجات فحسب، بل نقوم برسم ثورة مالية عالمية. حلولنا المتطورة تمكن 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 تيثير 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 تيثير

تمويل تيثير: مجموعة منتجاتنا المبتكرة تضم أكثر العملات المستقرة موثوقية في العالم، USDT، التي يعتمد عليها مئات الملايين حول العالم، إلى جانب خدمات توكنيزات الأصول الرقمية الرائدة.

لكن هذه ليست سوى البداية:

طاقة تيثير: دفع النمو المستدام، حلول الطاقة لدينا تعمل على تحسين الطاقة الزائدة لتعدين البيتكوين باستخدام ممارسات صديقة للبيئة في مرافق متطورة ومتنوعة جغرافياً.

بيانات تيثير: تغذي الاختراقات في الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا من نظير إلى نظير، نحن نخفض تكاليف البنية التحتية ونحسن الاتصالات العالمية من خلال حلول متطورة مثل KEET، تطبيقنا الرائد الذي يعيد تعريف مشاركة البيانات بشكل آمن وخاص.

تعليم تيثير: ديمقراطية الوصول إلى التعلم الرقمي من الدرجة الأولى، نحن نمكن الأفراد من الازدهار في الاقتصاد الرقمي والاقتصاد المؤقت، مما يعزز النمو والفرص العالمية.

تطور تيثير: عند تقاطع التكنولوجيا والقدرات البشرية، نحن ندفع حدود ما هو ممكن، نصنع مستقبلاً حيث تندمج الابتكارات والقدرات البشرية بطرق قوية وغير مسبوقة.

لماذا نحن؟

فريقنا هو قوة عالمية من المواهب، يعمل عن بعد 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، وضمان مكانتنا كقادة في الصناعة.

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

هل أنت مستعد لتكون جزءًا من المستقبل؟

حول الوظيفة

كعضو في فريق نماذج الذكاء الاصطناعي، ستقود الابتكار في أساليب التعلم المعزز للنماذج المتقدمة. ستعمل على تحسين اتخاذ القرار والسلوك التكيفي لتقديم ذكاء معزز، أداء محسّن، وقدرات محددة المجال للتحديات الواقعية. ستعمل عبر طيف واسع من الأنظمة، بما في ذلك النماذج الفعالة من حيث الموارد المصممة للبيئات ذات الأجهزة المحدودة والهياكل متعددة الوسائط المعقدة التي تدمج البيانات مثل النصوص والصور والصوت.

نتوقع أن تكون 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 تنسيق بيئات المحاكاة المتخصصة ومجموعات بيانات التدريب، وتعزيز أداء سياسة الأساس، وتحديد وحل الاختناقات في عملية التعلم المعزز. الهدف النهائي هو فتح أداء ذكاء اصطناعي متفوق ومكيف للمجال ودفع حدود ما يمكن أن تحققه هذه النماذج في البيئات الديناميكية الواقعية.

المسؤوليات

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

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

تحديد وتجميع بيئات المحاكاة عالية الجودة ومجموعات بيانات التدريب المخصصة لتحديات المجال المحددة. وضع معايير قابلة للقياس لضمان أن اختيار وإعداد هذه الموارد يعزز بشكل كبير عملية التعلم وأداء النموذج العام.

تصحيح وتحسين خط أنابيب التعلم المعزز بشكل منهجي من خلال تحليل كفاءة الحوسبة ومقاييس أداء التعلم. معالجة القضايا مثل ضوضاء إشارة المكافأة، واستراتيجية الاستكشاف، وتباين السياسة لتحسين التقارب والاستقرار.

التعاون مع الفرق متعددة التخصصات لدمج وكلاء التعلم المعزز في أنظمة الإنتاج. تحديد مقاييس نجاح واضحة مثل تحسين الأداء في العالم الحقيقي والصلابة 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، التعلم الآلي، أو مجال ذي صلة، مع سجل 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 للمجال وأداء السياسة العام.

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

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

إظهار القدرة على تطبيق البحث التجريبي للتغلب على تحديات التعلم المعزز مثل عدم كفاءة العينة، وتجارة الاستكشاف-الاستغلال، وعدم استقرار التدريب. يجب أن تكون بارعًا في تصميم أطر تقييم قوية والتكرار على الابتكارات الخوارزمية لدفع حدود أداء وكلاء 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. نحن لا نستخدم منصات أو وكالات خارجية للتوظيف ما لم يتم ذكر ذلك بوضوح. جميع الوظائف المفتوحة مدرجة على صفحة الوظائف الرسمية لدينا: https://tether.recruitee.com/

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

كن حذرًا من طرق الاتصال غير العادية. نحن لا نجري مقابلات عبر WhatsApp أو Telegram أو SMS. يتم إجراء جميع الاتصالات عبر رسائل البريد الإلكتروني الرسمية ومنصات الشركة.

تحقق من عناوين البريد الإلكتروني. جميع الاتصالات منا ستأتي من رسائل بريد إلكتروني تنتهي بـ @tether.to أو @tether.io

لن نطلب أبدًا معلومات مالية أو دفع. إذا طلب شخص ما معلوماتك المالية الشخصية أو الدفع في أي مرحلة خلال عملية التوظيف، فهذا احتيال. يرجى الإبلاغ عنه على الفور.

عند الشك، لا تتردد في التواصل من خلال موقعنا الرسمي.