مهندس برمجيات أول - ذكاء اصطناعي

ديفسِنك تبحث عن مهندس ذكاء اصطناعي أول متمرس لديه أكثر من ثلاث سنوات من الخبرة المهنية في الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة لتصميم وبناء ونشر أنظمة ذكاء اصطناعي متقدمة في بيئات الإنتاج.
المرشح المثالي يجلب أساسيات هندسة البرمجيات القوية، وخبرة عميقة في تعلم الآلة ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وتجربة مثبتة في تقديم حلول ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع في العالم الواقعي.
يتطلب هذا الدور امتلاك بنية معمارية والتحليل الفني والقدرة على توجيه فرق متعددة الوظائف عبر مبادرات ذكاء اصطناعي معقدة من المفهوم إلى النشر .
المسؤوليات قيادة تطوير وتسليم مبادرات الذكاء الاصطناعي من المفهوم إلى النشر في الإنتاج.
تصميم وتطوير وتحسين نماذج AI/ML بما فيها التعلم العميق، NLP، الرؤية الحاسوبية، LLMs، وأنظمة مبنية على التضمين.
بناء خطوط أنابيب قابلة للتوسع للتدريب والتعديل والتقييم والنشر والتحسين المستمر .
تطوير خدمات الاستدلال الإنتاجية، وواجهات برمجة التطبيقات، والخدمات المصغرة مع تركيز قوي على الأداء والموثوقية وكفاءة التكلفة.
تنفيذ وإدارة سير عمل MLOps باستخدام أدوات مثل ساج ميناجر، MLflow، Vertex AI، W&B، Docker، وKubernetes.
تطبيق تقنيات تحسين النموذج المتقدمة بما في ذلك التكميم، التقطير، التجميع، وتسريع GPU/TPU.
إجراء التجارب، وبحث تقنيات الذكاء الاصطناعي الواعدة (LLMs، RAG، الذكاء الاصطناعي متعدد الأوضاع، البحث بالمتجهات)، وتطبيق النتائج على حالات استخدام العالم الواقعي.
التعاون مع فرق هندسة البيانات، المنتج، DevOps، والأعمال لتسليم ميزات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
توجيه مهندسين مبتدئين ومتوسطين، وتعزيز أفضل الممارسات في الذكاء الاصطناعي وهندسة البرمجيات.
المشاركة في تصميم بنية النظام، وتنفيذ CI/CD، والمراقبة، وإدارة دورة حياة أنظمة الذكاء الاصطناعي.
ضمان معايير عالية لجودة الشفرة، والتوثيق، والأمان، والامتثال طوال دورة حياة تطوير الذكاء الاصطناعي.
درجة البكالوريوس في علوم الحاسوب، الذكاء الاصطناعي، هندسة البرمجيات، أو مجال ذو صلة.
3+ سنوات خبرة مهنية في أدوار هندسة AI/ML، مع مهارات تواصل وتعاون وقيادة قوية.
الكفاءة العالية في بايثون وخبرة عملية بـ PyTorch و/أو TensorFlow .
خبرة مثبتة في نشر نماذج AI في الإنتاج على نطاق واسع (واجهات برمجة التطبيقات، خدمات مصغرة، خطوط أنابيب في الوقت الفعلي).
فهم راسخ لخوارزميات ML، هندسة الميزات، إعداد مجموعة البيانات، تقييم النموذج، والتحسين .
خبرة عملية مع منصات سحابية (AWS/GCP) وتنسيق الحاويات (Kubernetes).
خبرة مع الأنظمة الموزعة، وتسريع المعالجة بوحدة GPU، والحوسبة المتوازية.
خبرة عملية مع LLMs، خطوط RAG، قواعد البيانات المتجهة، تقنيات التعديل الدقيق (LoRA، QLoRA، PEFT)، وبناء وكلاء ذكاء اصطناعي، أنظمة تنظيم سير العمل، أو حلول ذكاء اصطناعي متعددة الأوضاع .
فهم قوي لمفاهيم هندسة البيانات، والهندسة المعمارية للبيانات في الزمن الحقيقي/التدفق، Kafka، Spark، بنية ML، إلى جانب أمان النماذج، والذكاء المسؤول، والامتثال، وتخفيف المخاطر .
الكفاءة في أنظمة التحكم في الإصدار وخطوط أنابيب CI/CD.
العمل التعاوني – يعمل بفعالية مع فرق متعددة التخصصات.
لاعب فريق – يوجه الزملاء ويساهم في النجاح الجماعي.
قيادي – قادر على توجيه الفرق وتحديد الاتجاه الفني.
ذهنيّة نمو – حريص على التعلم والتكيف مع تقنيات AI الناشئة.
قابل للتكيّف – يزدهر في بيئات سريعة الإيقاع وديناميكية.
تركيز على الزبون – يركّز على بناء حلول ذكاء اصطناعي تقدّم قيمة أعمال حقيقية.