قائد الذكاء الاصطناعي التوليدي

* إتقان قوي في بايثون مع خبرة في FastAPI و asyncio وتصميم التطبيقات المودولية والمعالجة المتوازية.
* تطوير تطبيقات بايثون قابلة للتوسع والمودولية لنشر حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي.
* بناء وإدارة البنية التحتية السحابية باستخدام خدمات AWS (S3 و Lambda و DynamoDB و ECS و EKS).
* أتمتة توفير البنية التحتية والتكوين باستخدام Terraform.
* التعاون مع علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي وفرق المنتجات لدمج نماذج الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الخاصة بالمجال.
* ضمان قابلية التوسع والموثوقية والأمان على مستوى الإنتاج لأنظمة GenAI.
* مراقبة وتحسين أداء النظام باستخدام أدوات مثل AWS CloudWatch.
* البقاء على اطلاع بالتطورات في GenAI والحوسبة السحابية وMLOps وDevOps.
* المساهمة في مراجعات الكود والتوثيق وأفضل الممارسات في تطوير بايثون.

* الإلمام بوحدات المعالجة المتوازية في بايثون مثل multiprocessing و concurrent.futures و dask للحوسبة المتوازية والموزعة بكفاءة.
* خبرة عملية مع أطر GenAI مثل LangChain و LangGraph وهندسة المطالبات.
* إتقان في خدمات AWS السحابية والهندسة المعمارية السحابية الأصلية.
* مهارة في البنية التحتية ككود (IaC) باستخدام Terraform.
* الإلمام بخطوط CI/CD وDocker وKubernetes.
* الإلمام بأدوات جودة الكود مثل pylint وblack وisort وmypy وpytest وSonarQube وSonarLint وBlack Duck للتدقيق والتنسيق والاختبار والتحليل الثابت والامتثال لأمان المصادر المفتوحة.
* فهم قوي لأفضل ممارسات الأمان في النشر السحابي والذكاء الاصطناعي.

* خبرة في الذكاء الاصطناعي التوليدي: فهم جيد لمختلف تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، بما في ذلك GANs و VAEs والهياكل ذات الصلة. خبرة مثبتة في تطبيق هذه التقنيات على مشاكل العالم الحقيقي لمهام مثل توليد الصور والنصوص. الإلمام بأدوات تطوير Gen AI مثل هندسة المطالبات وLangchain وSemantic Kernels واستدعاء الوظائف. التعرض لتصميم الحلول المعتمدة على API والحلول المفتوحة المصدر القائمة على LLMs.
* الإتقان الفني: يتطلب فهمًا عامًا للتقنيات أدناه:
* خوارزميات التعلم الآلي: الانحدار الخطي، الانحدار اللوجستي، أشجار القرار، الغابات العشوائية، آلات الدعم المتجهة، الشبكات العصبية.
* أدوات علم البيانات: NumPy وSciPy وPandas وMatplotlib وTensorFlow وKeras.
* منصات الحوسبة السحابية: AWS وAzure وGCP.
* معالجة اللغة الطبيعية (NLP): نماذج المحولات وآليات الانتباه وتضمينات الكلمات.
* رؤية الكمبيوتر: الشبكات العصبية التلافيفية والشبكات العصبية المتكررة واكتشاف الكائنات.
* الروبوتات: التعلم المعزز وتخطيط الحركة وأنظمة التحكم.
* أخلاقيات البيانات: التحيز في التعلم الآلي والعدالة في الخوارزميات.