مهندس تعلم آلي رئيسي

عن العمل

فريق البيانات والذكاء الاصطناعي هو جهد مركز للغاية لقيادة التنفيذ والتحول الرقمي أولاً من خلال الاستفادة من البيانات والذكاء الاصطناعي بشكل استراتيجي لعملائنا وشركائنا ومساعدينا. يركز فريق الهندسة على بناء وتقديم وكلاء ذكاء اصطناعي واستضافات MCP بتقنيات منصة البيانات والذكاء الاصطناعي لدينا، مصممة لتعزيز القدرات البشرية وتسرّع سير العمل وتوسيع العمليات عبر المؤسسة.

في هذا الدور، ستتحمل المسؤولية عن أنظمة ML الكاملة من البدء إلى النهاية، وتتبنى أفضل الممارسات، وتقدم نماذج إنتاجية ذات جودة عالية مؤثرة. ستعمل بشكل مستقل، وتوجه وتُرشد الآخرين، وتتعاون مع فرق البيانات والهندسة والمنتج لإدخال إمكانات AI وAgentic إلى الإنتاج.

ما الذي ستفعله

• تطوير GenAI: قيادة البحث وتنفيذ خوارزميات وأدوات متقدمة لمهام NLP/GenAI. دفع تطوير تطبيقات AI/ML من الجيل التالي في بيئة تعاونية للغاية.

  
  
  

• تسليم الحلول: المساهمة في تصميم وتنفيذ وتقديم قدرات منصة AI وحلول Agentic من المفهوم إلى الإنتاج.

  
  
  

• بناء خطوط ML/NLP: تصميم وبناء وتطوير خطوط ML تغطي الاستخراج المالى وتهيئة البيانات والتدريب والتحقق والنشر والمراقبة. ضمان التدريب والتقييم الناجحين لنماذج NLP وتحسينها بناءً على التحليل الإحصائي.

  
  
  

• إنتاج النماذج: تحويل النُسخ البحثية والنماذج إلى كود إنتاجي قوي، مع ضمان المتانة والقدرة على التوسع والصيانة.

  
  
  

• تقييم وتعديل النماذج: اختيار الخوارزميات وتقنيات النمذجة المناسبة، إجراء ضبط المعاملات، وإجراء تجارب مقارنة. تقييم أداء النموذج والتحقق منه باستخدام مقاييس متقدمة وتحديث التحقق المستمر.

  
  
  

• تصميم وتشغيل الأنظمة: تصميم وبناء وتطوير خوادم MCP ووكلاء تمكّن Red Hatters من أداء الأعمال بكفاءة. تهيئة النماذج والأنظمة بالمراقبة والتسجيل والتنبيه وآليات الشفاء أو التوسع الآلي.

  
  
  

• استكشاف المشكلات والدعم: استكشاف وحل حوادث الإنتاج وأخطاء الأسباب الجذرية وانزياحات البيانات والتراجع في الأداء أو مشكلات البنية التحتية.

  
  
  

• التعاون والتوجيه: التعاون مع فرق متعددة الوظائف بما في ذلك التمويل والعمليات والمبيعات والتسويق لفهم وتلبية احتياجات الأعمال. ستتعاون أيضًا عن كثب مع مهندسي البرمجيات وتشفير البيانات وSRE/DevOps لدمج خدمات ML في أنظمة أوسع.

  
  
  

• وضع المعايير: توجيه مهندسين أقل خبرة، قيادة مراجعات الشيفرة، والمساعدة في وضع معايير دورة حياة ML وجودة. متابعة أحدث بحوث ML والإطارات والأدوات والاقتراح المستمر للتحسينات أو التجارب.

  
  
  

ما ستقدمه

• التعليم والخبرة: شهادة بكالوريوس فأعلى في علوم الكمبيوتر أو الرياضيات أو اللغويات الحاسوبية أو الهندسة الحاسوبية أو مجالات ذات صلة.

  
  
  

• خبرة NLP: 5+ سنوات خبرة مهنية في NLP، مع إتقان Python وإطارات مثل Spacy وHugging Face.

  
  
  

• إتقان دورة حياة ML: خبرة مثبتة في تصميم وتقديم تطبيقات NLP عبر جميع مراحل دورة علوم البيانات.

  
  
  

• GenAI وأُطر: فهم عميق لإطارات تعلم الآلة وخبرة في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، بما في ذلك TensorFlow وTensorFlow Serving وKeras وPyTorch، بالإضافة إلى خبرة مع LLMs ونماذج التضمين وقواعد البيانات المتجهة.

  
  
  

• تحسين الهندسة البرمجية: مهارات هندسة برمجية استثنائية تقود إلى منصة بيانات أنيقة وقابلة للصيانة. إجادة لغة برمجة عامة على الأقل مثل Python أو Go أو Java أو Rust.

  
  
  

• خبرة مع LangGraph وLangChain وAutogen ومكاتب AI القائمة على Python/Java لـ GenAI

  
  
  

• أنظمة قابلة للتوسع: خبرة في تطوير خدمات خلفية ميكروية قابلة للتوسع في AWS.

  
  
  

• التركيز المؤسسي: خبرة سابقة في بناء منصات بيانات مؤسسية تحكمها متطلبات الحوكمة والامتثال.

  
  
  

• عقلية تعاونية: راحة في العمل ضمن فريق صغير وتنافس عالي، لديك آراء قوية قابل للنقاش والدفاع أو التغيير لضمان تحرك الفريق كوحدة.

  
  
  

• القدرة على التواصل وفطنة الأعمال: مهارات تواصل وعرض وتدوين ممتازة. خبرة في التفاعل مع فرق أعمال وهندسة متعددة الوظائف وقدرة على إجراء تحليل احتياجات الأعمال بالتشاور المباشر.

  
  
  

• الدافع الشخصي: حافز بالجودة والتعلم والمساهمة في الأهداف الجماعية. تحدد وتعيد ضبط معايير الجودة من الشيفرة إلى البيانات، وتملك ميلًا للعمل السريع وتُقدِّم القدوة.

  
  
  

• التعاطف مع المستخدمين: تعاطف عميق مع مستخدمي منصتك، ما يقود إلى إزالة العوائق وزيادة التبني وتحقيق نتائج الأعمال.

  
  
  

مهارات إضافية اختيارية

• معرفة ببناء وتشغيل خوادم MCP ووكلاء أمر زائد.

  
  
  

• معرفة بالعمل مع LLMs

  
  
  

• معرفة بتطوير مفتوح المصدر أو داخلي وعملياته

  
  
  

• معرفة بمبادئ هندسة البيانات

  
  
  

• خبرة مع Snowflake وFivetran وdbt وAirflow / Astronomer

  
  
  

حول Red Hat

Red Hat هي المزود الرائد عالميًا لحلول برامج مفتوحة المصدر للمؤسسات، تعتمد مقاربة مجتمع-مدعومة لتقديم تقنيات Linux والسحابة والحاويات وKubernetes عالية الأداء. تتواجد في أكثر من 40 بلدًا، يعمل موظفونا بمرونة عبر بيئات العمل، من الحضور في المكتب إلى العمل المرن إلى العمل عن بُعد كليًا، وفقًا لمتطلبات الدور. يُشجَّع موظفو Red Hat على تقديم أفضل أفكارهم، بغض النظر عن المسمى الوظيفي أو سنوات الخبرة. نحن رواد في المصادر المفتوحة بسبب بيئتنا المفتوحة والشاملة. نوظف أشخاصًا مبدعين وشغوفين جاهزين للمساهمة بأفكارهم والمساعدة في حل المشكلات المعقدة وتحقيق تأثير.

شمولية في Red Hat
تقوم ثقافة Red Hat على مبادئ المصادر المفتوحة من الشفافية والتعاون والشمول، حيث يمكن أن تأتي أفضل الأفكار من أي شخص وفي أي مكان. عندما تتحقق هذه المبادئ، فإنها تتيح للأشخاص من خلفيات ومنظورات وخبرات مختلفة أن يجتمعوا معًا لتبادل الأفكار وتحدي الوضع القائم ودفع الابتكار. طموحنا أن يختبر الجميع هذه الثقافة بفرصة وصول متساوية وأن يتم الترحيب بكافة الأصوات وتقديرها. نأمل أن تنضم إلى احتفالنا، ونرحب وندعم المتقدمين من جميع الأبعاد الجميلة التي تشكل قرتنا العالمية.

سياسة تكافؤ الفرص (EEO)
تفخر Red Hat بأن تكون مكان عمل يتيح فرصاً متكافئة وراعٍ لإجراءات إيجابية. نحن نراجع الطلبات دون النظر إلى العرق أو اللون أو الدين أو النوع أو التوجه الجنسي أو الهوية الجنسية أو الأصل الوطني أو النسب أو الجنسية أو العمر أو حالة المحارب أو المعلومات الوراثية أو الإعاقة الجسدية أو العقلية أو الحالة الطبية أو الحالة الاجتماعية أو أي أساس آخر محظور بموجب القانون.

لا تسعى Red Hat ولا تقبل السير الذاتية غير المطلوبة من وكالات التوظيف. نحن غير مسؤولين عن، ولن ندفع، أية رسوم أو عمولات متعلقة بالسير الذاتية غير المطلوبة، إلا كما هو مطلوب في عقد مكتوب بين Red Hat ووكالة التوظيف المعنية.
تدعم Red Hat الأفراد ذوي الإعاقات وتوفر تسهيلات معقولة لطلبات التوظيف. إذا كنت بحاجة إلى مساعدة لاستكمال طلب التوظيف عبر الإنترنت، أرسل بريدًا إلى application-assistance@redhat.com. الاستفسارات العامة، مثل حالة طلب العمل، لن تتلقى ردًا.