الوصف الوظيفي
دور المشروع : مهندس برمجيات كامل LLM
وصف دور المشروع : تطوير ودمج التطبيقات مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وغيرها من خدمات المؤسسات. الاستفادة من تقنيات الواجهة الأمامية والخلفية لتطوير واجهات برمجة التطبيقات، وتنفيذ ممارسات DevOps، وتحسين تطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI).
المهارات المطلوبة : بايثون (لغة البرمجة)
المهارات الجيدة : لا يوجد
يتطلب الحد الأدنى من 7.5 سنوات من الخبرة
المؤهل التعليمي : 15 سنة من التعليم بدوام كامل
ملخص:
نبحث عن مهندس برمجيات كامل ذو خبرة ومهارة عالية في بايثون + الذكاء الاصطناعي التوليدي مع 8-10 سنوات من الخبرة المهنية في هندسة البرمجيات، متخصص في التعلم الآلي، نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وتقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي. يجب أن يمتلك المرشح المثالي خبرة فنية عميقة في تطوير الواجهة الأمامية والخلفية باستخدام بايثون، وتصميم حلول الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي من البداية إلى النهاية، ونشر النماذج على نطاق واسع. يتطلب الدور قدرات قوية في حل المشكلات، ورؤية معمارية، وتجربة عملية مع أدوات وأطر الذكاء الاصطناعي التوليدي الحديثة. الأدوار والمسؤوليات:
1. تصميم وتطوير وصيانة تطبيقات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي قابلة للتوسع باستخدام بايثون وتقنيات الواجهة الأمامية.
2. تصميم وتنفيذ حلول كاملة تدمج نماذج اللغة الكبيرة وقدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي.
3. بناء وتحسين نماذج اللغة الكبيرة (OpenAI، Hugging Face Transformers، إلخ) لمجموعة متنوعة من تطبيقات المؤسسات.
4. التعاون مع علماء البيانات وفرق المنتجات لتحديد حالات استخدام الذكاء الاصطناعي، والنماذج الأولية، ونشر الإنتاج.
5. دمج واجهات برمجة التطبيقات وتطوير خدمات صغيرة لتمكين ميزات قائمة على نماذج اللغة الكبيرة في تطبيقات الويب.
6. إدارة دورة حياة النموذج، بما في ذلك التدريب، والتقييم، وإصدار النسخ، والنشر.
7. تنفيذ أفضل الممارسات لمعالجة البيانات، وقواعد البيانات المتجهة، والتضمينات، وهندسة المطالبات.
8. ضمان الأداء، والقابلية للتوسع، وأمان تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
9. متابعة الاتجاهات الحديثة في الذكاء الاصطناعي، والبحوث، والأدوات الناشئة في نظام الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي.
10. إجراء مراجعات للكود، وتوجيه المطورين المبتدئين، والمساهمة في الوثائق الفنية والتخطيط المعماري.
المهارات المهنية والفنية:
1. اللغات والأطر: خبير في بايثون، Fast API، Flask، Django؛ بارع في HTML، CSS، JavaScript، React أو Vue.js.
2. التعلم الآلي والتعلم العميق: فهم قوي للتعلم تحت الإشراف/غير المراقب، تدريب النماذج، هندسة الميزات، PyTorch، TensorFlow. الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة:
3. خبرة عملية مع واجهة برمجة تطبيقات OpenAI، Lang Chain، Hugging Face Transformers، وتوليد معزز بالاسترجاع (RAG).
4. بارع في هندسة المطالبات، والتضمينات (مثل FAISS، Pinecone)، والمتاجر المتجهة.
5. خبرة في تحسين نماذج اللغة الكبيرة ودمجها في تطبيقات المؤسسات.
6. DevOps والنشر: Docker، Kubernetes، خطوط أنابيب CI/CD، واجهات برمجة التطبيقات REST، Git.
7. تقنيات البيانات: Pandas، NumPy، SQL، NoSQL (MongoDB، Redis)، خطوط أنابيب البيانات.
8. منصات السحابة: Azure، AWS، أو GCP لتدريب النماذج، وتقديمها، والبنية التحتية القابلة للتوسع.
9. أدوات MLOps: MLflow، Weights & Biases، أو منصات مماثلة لمراقبة النماذج وتتبع التجارب.
لقد تمت ترجمة هذا الإعلان الوظيفي بواسطة الذكاء الاصطناعي وقد يحتوي على بعض الاختلافات أو الأخطاء البسيطة.
