مطور باك إند بايثون / مهندس تعلم آلي (IR-489)

منتج عميلنا هو منصة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تساعد الشركات على اتخاذ قرارات أفضل والعمل بشكل أكثر كفاءة.
تستخدم التحليلات المتقدمة والتعلم الآلي لتحليل كميات كبيرة من البيانات وتقديم رؤى وتوقعات مفيدة.
تُستخدم المنصة على نطاق واسع في مختلف الصناعات، بما في ذلك الرعاية الصحية، لتحسين العمليات، وتعزيز تجارب العملاء، ودعم الابتكار.
تتكامل بسهولة مع الأنظمة الحالية، مما يسهل على الفرق اتخاذ قرارات سريعة قائمة على البيانات لتقديم حلول متطورة.
مشاريع رائعة ذات تأثير دورات Udemy من اختيارك أنشطة بناء الفريق، الفعاليات، الماراثونات والأنشطة الخيرية للتواصل وإعادة الشحن ورش عمل، تدريبات، ومشاركة المعرفة من الخبراء التي تساعدك على النمو مسار مهني واضح أيام غياب للتوازن بين العمل والحياة ساعات مرنة وإعداد العمل - العمل من أي مكان وتنظيم يومك بالطريقة التي تناسبك درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر أو مجال ذي صلة؛ 4+ سنوات من الخبرة العملية مع التعلم الآلي وأنظمة LLM الإنتاجية؛ أساسيات قوية في التعلم الآلي: المحولات، هندسة المطالبات، التضمينات، البحث عن المتجهات؛ خبرة في واجهات برمجة التطبيقات الخلفية مع FastAPI، أنماط غير متزامنة، وتحديد المعدلات؛ خبرة مع قواعد بيانات المتجهات (Pinecone، Weaviate، Chroma) والبحث الهجين؛ مهارات بايثون متقدمة: async/await، تلميحات النوع، Pydantic، مبادئ SOLID؛ خبرة في MLOps: MLflow، إصدار النماذج، اختبار A/B؛ يفضل استخدام Langfuse؛ خبرة في معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر: فهم المستندات، OCR، GPT-4 Vision؛ خبرة في بناء خطوط أنابيب الميزات، الاستدلال في الوقت الحقيقي والدُفعات، وخدمة النماذج؛ معرفة بـ HuggingFace (مطلوبة)؛ يفضل استخدام LangChain / LlamaIndex.
المهارات الجيدة أن تكون لديك: فهم DevOps، CI/CD بما في ذلك: حاويات Docker، خطوط Azure DevOps أو GitHub Actions، Kubernetes (مفضل)؛ أمان البيانات بما في ذلك: عزل البيانات متعددة المستأجرين، إدارة المفاتيح الآمنة (Azure Key Vault)، تنفيذ سجل التدقيق؛ خبرة في التصميم على منصة سحابية بما في ذلك: Azure (مفضل بشدة): Azure OpenAI، Blob Storage، Key Vault، Container Registry، AWS أو GCP؛ خبرة في هندسة البيانات في أنظمة البيانات الكبيرة بما في ذلك: معالجة البيانات على نطاق واسع، خطوط أنابيب ETL/ELT.
المسؤوليات: تصميم وبناء أنظمة خلفية قابلة للتوسع، وواجهات برمجة التطبيقات، والميكروسيرفيسز باستخدام FastAPI؛ كتابة كود خلفي عالي الجودة باستخدام بايثون، SQL، async/await، ومبادئ OOP الصلبة؛ تطبيق أفضل الممارسات البرمجية لضمان الموثوقية، والقابلية للتوسع، والتسليم في الوقت المحدد؛ تنفيذ حقن الاعتماد، والهندسة المعمارية الطبقية، وأنماط التصميم SOLID؛ دمج Azure OpenAI (GPT-4، GPT-4 Vision) مع معالجة أخطاء وإعادة محاولة قوية؛ بناء مراقبة LLM باستخدام Langfuse (المطالبات، الرموز، التكلفة، الكمون)؛ تطوير إدارة المطالبات مع إصدار، احتياطات، واستراتيجيات تحسين التكلفة؛ تنظيم سير العمل غير المتزامن باستخدام Celery لخطوط الأنابيب المعقدة؛ تصميم هياكل متعددة المستأجرين مع عزل بيانات صارم؛ دمج واجهات برمجة التطبيقات الخارجية (Veeva Vault، خدمات Adobe PDF، OCR)؛ استكشاف الأنظمة باستخدام التسجيل الهيكلي والتتبع الموزع؛ توثيق واجهات برمجة التطبيقات والتغييرات باستخدام OpenAPI/Swagger.