مهندس ذكاء اصطناعي متقدم

نبذة عنا في SkyLabs AI Inc.
نحن في طليعة ثورة الذكاء الاصطناعي.
كشركة مقرها الولايات المتحدة، نقوم بإجراء أبحاث تطبيقية حول الذكاء الاصطناعي من أجل التفكير الذكي.
نحن متخصصون في الذكاء الاصطناعي العصبي الرمزي المعقد لحل المشكلات المعقدة في هندسة البرمجيات.
يتكون فريقنا من باحثين ومهندسين من الطراز العالمي ملتزمين ببناء المنصات والوكلاء الذكيين الذين سيقودون الجيل القادم من البرمجيات.
إذا كنت شغوفًا ببناء أنظمة ذكية حقًا وترغب في إحداث تأثير دائم، فإننا نبحث عن مهندس ذكاء اصطناعي متقدم استثنائي للانضمام إلى فريقنا الأساسي.
هذه ليست وظيفة ذكاء اصطناعي تقليدية؛ ستكون مسؤولاً عن تصميم وبناء ونشر وكلاء ذكاء اصطناعي معقدين ومستقلين مصممين للتفكير والعمل ضمن دورة حياة هندسة البرمجيات بلغة C++.
ستقوم ببناء وكلاء يمكنهم التفاعل برمجيًا مع المترجمات (LLVM)، وأدوات تصحيح الأخطاء (GDB/LLDB)، وأنظمة البناء (CMake/Bazel)، وأدوات التحليل الثابت لفهم وتعديل وبناء قواعد بيانات C++ المعقدة.
المرشح المثالي هو مبرمج بارع بفهم عميق وعملي لكل من الذكاء الاصطناعي الوكالي ونظام تطوير C++.
ماذا نقدم رواتب تنافسية بالدولار الأمريكي، بدل صحي شامل، بدل انتقال (إذا كنت تنتقل إلى إسلام أباد)، فعاليات شهرية للفريق ومناسبات خارجية، مساحة مكتبية جميلة وتعاونية، العمل جنبًا إلى جنب مع باحثين ومهندسين في الذكاء الاصطناعي من الطراز العالمي.
المسؤوليات الرئيسية تصميم وبناء الوكلاء: تصميم وتطوير وتحسين وكلاء ذكاء اصطناعي معقدين يمكنهم التفكير والتخطيط وتنفيذ مهام هندسة البرمجيات المعقدة.
دمج أدوات SWE: دمج الوكلاء بشكل أصلي مع نظام C++ البيئي (أنظمة البناء، أدوات تصحيح الأخطاء، أدوات التحليل الثابت) لتمكين الفهم والتعديل البرمجي للكود.
تطوير أطر العمل الوكالية: تنفيذ وابتكار أنماط وكالية (ReAct، CoT، LangGraph) وتنظيم أنظمة متعددة الوكلاء.
بناء خطوط بيانات: تصميم أنظمة قياس لجمع مسارات الوكلاء (الحالة، الإجراء، الملاحظة) لإنشاء مجموعات بيانات عالية الجودة للتدريب.
إدارة أنظمة RAG: تنفيذ وتحسين خطوط أنابيب RAG باستخدام قواعد بيانات المتجهات ونماذج التضمين الخاصة بالكود (مثل GraphCodeBert) لاسترجاع المعرفة.
تصميم بيئات معزولة: تطوير بيئات تنفيذ عن بُعد (باستخدام Docker، Firecracker) حيث يمكن للوكلاء بناء وتشغيل كود C++ بأمان.
التعاون في البنية التحتية: العمل مع فريق الخلفية لتصميم واجهات برمجة التطبيقات (gRPC، REST) والبنية التحتية السحابية (Kubernetes، GCP/AWS) لدعم الأنظمة الوكالية.
المؤهلات والمهارات الملف الشخصي الأساسي: مطور ذكاء اصطناعي وكالي معرفة نظرية وعملية ممتازة حول LLMs: فهم عميق لهياكل المحولات، وآليات الانتباه، وتقنيات التخصيص (LoRA، QLoRA)، والتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG).
خبرة واسعة في بناء وكلاء LLM: سجل حافل مثبت في تصميم وتنفيذ وتقييم وكلاء معقدين متعدد الخطوات يمكنهم التفكير والتخطيط واستخدام الأدوات.
مهارات تطوير ممتازة في Python: إتقان Python لتطوير الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة، ومعالجة البيانات، ودمج خدمات الخلفية.
خلفية قوية في علوم الحاسوب: أساس متين في الخوارزميات، وهياكل البيانات، وأنظمة التشغيل، ومبادئ هندسة البرمجيات.
الخبرة المحددة المطلوبة: 1. أطر العمل الوكالية وعمليات LLM هندسة الموجه المتقدمة: خبرة قابلة للإثبات في التفكير والعمل (ReAct)، سلسلة الأفكار (CoT)، وهياكل الوكيل القائمة على الرسوم البيانية (مثل LangGraph) للتعامل مع المهام المعقدة طويلة الأمد.
أطر تنظيم الوكلاء: خبرة عملية مع أطر مثل LangGraph لتنسيق عدة وكلاء وإدارة الحالة المعقدة.
RAG: قواعد بيانات المتجهات، ونماذج التضمين للكود (مثل GraphCodeBert) وقواعد بيانات الرسوم البيانية المستندة إلى ASTs.
تقييم LLM وقياس الأداء: خبرة في معايير توليد الكود، وخاصة SWE-bench (ومعرفة متغيراته مثل SWE-bench++)، لاختبار وتحسين أداء النموذج بشكل صارم.
خطوط قياس البيانات وخطوط تحسين الأداء: تصميم أنظمة جمع البيانات (القياس) لالتقاط مسارات الوكلاء (الحالة، الإجراء، الملاحظة) لإنشاء مجموعات بيانات عالية الجودة لتدريب النموذج.
2. أدوات C++ وهندسة البرمجيات معرفة عميقة بنظام C++ البيئي: هذا أمر غير قابل للتفاوض.
يجب أن تكون لديك خبرة مع الأدوات التي سيستخدمها الوكيل، بما في ذلك: أنظمة البناء: CMake، Make، ويفضل Bazel.
أدوات تصحيح الأخطاء: GDB، LLDB، وواجهاتها البرمجية.
أدوات التحليل: perf، Valgrind، أو أدوات تحليل أداء C++ الأخرى.
ملحقات IDE / بروتوكول خادم اللغة (LSP): خبرة في بناء ملحقات IDE (لـ VS Code، CLion، إلخ) أو معرفة ببروتوكول خادم اللغة (LSP) لفهم كيفية تفاعل الوكيل برمجيًا مع الميزات الأساسية لـ IDE (مثل "البحث عن جميع المراجع"، "الذهاب إلى التعريف").
3. تحليل البرنامج التحليل الثابت والديناميكي: فهم التحليل الثابت (مثل Clang-Tidy، Clang Static Analyzer) وكيفية تحليل مخرجاتها لتوجيه تعديلات كود الوكيل.
الأشجار التركيبية المجردة (ASTs): خبرة في استخدام أدوات مثل LibTooling من Clang أو Tree-sitter لتحليل، وتحليل، وإجراء "تغييرات جراحية" على كود C++، وهو أكثر موثوقية من التعبيرات العادية المعتمدة على النص.
4. البنية التحتية للخلفية والسحابة التنفيذ عن بُعد والعزل: خبرة في تقنيات الحاويات (Docker، Firecracker) وبيئات التنفيذ عن بُعد لإنشاء "صندوق الرمل عن بُعد" حيث يمكن للوكلاء بناء وتشغيل الكود بأمان.
تصميم واجهات برمجة التطبيقات والبروتوكولات: خبرة في تصميم والتكامل مع بروتوكولات RPC/API (gRPC، REST) للتعامل مع الاتصال بين ملحق IDE، والخلفية، وخوادم الوكلاء المختلفة.
الخدمات السحابية وقواعد البيانات: إتقان مزود سحابي رئيسي (AWS، GCP، Azure)، وإدارة قواعد البيانات (SQL/NoSQL)، وأدوات التنسيق السحابية (مثل Kubernetes) لإدارة تنظيم الوكلاء والبنية التحتية للخلفية.
من أنت أنت باني بطبيعتك، مدفوع بالفضول ورغبة في حل المشكلات الصعبة.
لا تنتظر التعليمات؛ تحدد الفرص وتغتنمها.
أنت مرتاح مع الغموض وتزدهر في بيئة سريعة الوتيرة ومبتكرة حيث يتم تشجيعك على التجربة ودفع الحدود.
أنت متواصل واضح يمكنه التعبير عن المفاهيم التقنية المعقدة والعمل بشكل تعاوني لتحقيق أهداف طموحة.