كلما زادت طلبات التقديم التي ترسلينها، زادت فرصك في الحصول على وظيفة!

إليك لمحة عن معدل نشاط الباحثات عن عمل خلال الشهر الماضي:

عدد الفرص التي تم تصفحها

عدد الطلبات التي تم تقديمها

استمري في التصفح والتقديم لزيادة فرصك في الحصول على وظيفة!

هل تبحثين عن جهات توظيف لها سجل مثبت في دعم وتمكين النساء؟

اضغطي هنا لاكتشاف الفرص المتاحة الآن!
نُقدّر رأيكِ

ندعوكِ للمشاركة في استطلاع مصمّم لمساعدة الباحثين على فهم أفضل الطرق لربط الباحثات عن عمل بالوظائف التي يبحثن عنها.

هل ترغبين في المشاركة؟

في حال تم اختياركِ، سنتواصل معكِ عبر البريد الإلكتروني لتزويدكِ بالتفاصيل والتعليمات الخاصة بالمشاركة.

ستحصلين على مبلغ 7 دولارات مقابل إجابتك على الاستطلاع.


https://bayt.page.link/t2n8MZ8rMU3frjeY6
العودة إلى نتائج البحث‎

مطور نموذج LLM

قبل 30+ يومًا 2026/06/01
خدمات الدعم التجاري الأخرى
أنشئ تنبيهًا وظيفيًا لوظائف مشابهة
تم إيقاف هذا التنبيه الوظيفي. لن تصلك إشعارات لهذا البحث بعد الآن.

الوصف الوظيفي

دور المشروع : مطور نموذج LLM
وصف دور المشروع : تحسين نماذج اللغة الكبيرة مع التركيز على تحسين التعليمات وتكييف المجال لتعزيز ملاءمة النموذج وأدائه في سياقات محددة.
المهارات المطلوبة : نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)
المهارات الجيدة : لا يوجد
يتطلب الحد الأدنى 5 سنوات من الخبرة
المؤهل التعليمي : 15 سنة من التعليم بدوام كامل
ملخص: كمهندس GenAI، ستقوم بتصميم وتطوير ونشر حلول الذكاء الاصطناعي التي تستفيد من كل من التعلم الآلي التقليدي وتقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي الحديثة. ستجمع بين أساسيات هندسة التعلم الآلي مع خبرة متزايدة في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وتوليد معزز بالاسترجاع (RAG)، وأطر التنسيق لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع وجاهزة للإنتاج. يربط هذا الدور بين التعلم الآلي التطبيقي وابتكار GenAI المتقدم، مع تقديم فرص للنمو والتعلم. الأدوار والمسؤوليات: - تصميم وتنفيذ التطبيقات المدعومة بنماذج LLM، والنماذج متعددة الوسائط، والهياكل التوليدية.
- تحسين النماذج الأساسية (مثل LoRA، PEFT) لحالات الاستخدام الخاصة بالمجال.
- بناء خطوط أنابيب توليد معزز بالاسترجاع باستخدام قواعد بيانات المتجهات (FAISS، Pinecone، Weaviate).
- دمج واجهات برمجة التطبيقات والأطر (LangChain، LlamaIndex، Semantic Kernel) في أنظمة الإنتاج.
- تطوير ونشر نماذج التعلم الآلي التنبؤية باستخدام أطر مثل PyTorch، TensorFlow، وScikit-learn.
- بناء وصيانة خطوط بيانات قابلة للتوسع بالتعاون مع مهندسي البيانات.
- تطبيق ممارسات DevOps/MLOps لأتمتة، ومراقبة، وCI/CD، وإعادة تدريب النموذج.
- تحسين أداء الاستدلال (التكميم، التقطير، استخدام GPU/المسرعات).
- تصميم أطر تقييم لكل من النماذج التنبؤية والتوليدية (الدقة، العدالة، كشف الهلوسة، التأسيس).
- تنفيذ أنظمة مراقبة للنماذج الحية لضمان الموثوقية والتحسين المستمر.
- العمل مع فرق متعددة التخصصات لتوافق حلول الذكاء الاصطناعي مع الأهداف التجارية والمتطلبات الفنية.
- التواصل بفعالية حول مفاهيم التعلم الآلي/GenAI المعقدة مع أصحاب المصلحة غير التقنيين. المهارات المهنية والتقنية: - AWS، النماذج الأساسية، التقييم، تحفيز LLM، RAG، قواعد بيانات المتجهات، بايثون، Agentic، أطر التعلم الآلي (LangChain، PyTorch، Scikit-learn)، أدوات DevOps (Docker، Kubernetes)
- مهارات تحليلية قوية ونهج استباقي لحل المشكلات
- القدرة على العمل بشكل مستقل وكجزء من فريق تعاوني. القدرة على تدريب أعضاء الفريق الجدد.
- مهارات تحليلية قوية ونهج استباقي لحل المشكلات
- القدرة على العمل بشكل مستقل وكجزء من فريق تعاوني. القدرة على تدريب أعضاء الفريق الجدد. معلومات إضافية: - يجب أن يكون لدى المرشح خبرة لا تقل عن 5 سنوات في نماذج اللغة الكبيرة.
- هذه الوظيفة مقرها في مكتبنا في بوني.
- يتطلب 15 سنة من التعليم بدوام كامل.
لقد تمت ترجمة هذا الإعلان الوظيفي بواسطة الذكاء الاصطناعي وقد يحتوي على بعض الاختلافات أو الأخطاء البسيطة.

لقد تجاوزت الحد الأقصى المسموح به للتنبيهات الوظيفية (15). يرجى حذف أحد التنبيهات الحالية لإضافة تنبيه جديد.
تم إنشاء تنبيه وظيفي لهذا البحث. ستصلك إشعارات فور الإعلان عن وظائف جديدة مطابقة.
هل أنت متأكد أنك تريد سحب طلب التقديم إلى هذه الوظيفة؟

لن يتم النظر في طلبك لهذة الوظيفة، وسيتم إزالته من البريد الوارد الخاص بصاحب العمل.