مهندس برمجيات - منصة الذكاء الاصطناعي

شركتنا
في تيراداتا، نؤمن بأن الناس يزدهرون عندما يتم تمكينهم بمعلومات أفضل. لهذا السبب قمنا ببناء أكثر منصات التحليلات السحابية وبيانات الذكاء الاصطناعي اكتمالًا. من خلال تقديم بيانات متناسقة، وذكاء اصطناعي موثوق، وابتكار أسرع، نرفع ونمكّن عملائنا وعملاء عملائنا لاتخاذ قرارات أفضل وأكثر ثقة. الشركات الكبرى في العالم عبر كل صناعة رئيسية تثق في تيراداتا لتحسين أداء الأعمال، وتعزيز تجارب العملاء، ودمج البيانات بالكامل عبر المؤسسة.

ما ستفعله: شكل الطريقة التي يفهم بها العالم البيانات

في تيراداتا، نحن لا ندير البيانات فقط؛ نحن نطلق العنان لإمكاناتها الكاملة. منصتنا ClearScape Analytics (TM) ومخزن Enterprise Vector الرائد لدينا يمكّن أكبر المؤسسات في العالم من الحصول على قيمة غير مسبوقة من بياناتها الأكثر تعقيدًا. نحن ندفع بسرعة حدود ما هو ممكن مع الذكاء الاصطناعي، خاصة في مجال الأنظمة المستقلة والوكيلة.

نحن نبني أنظمة ذكية تتجاوز الأتمتة - تلاحظ، وتفكر، وتتكيف، وتقود اتخاذ قرارات معقدة عبر بيئات المؤسسات الكبيرة. كعضو في فريق هندسة الذكاء الاصطناعي لدينا، ستلعب دورًا حاسمًا في تصميم ونشر وكلاء ذكاء اصطناعي متقدمين يتكاملون بعمق مع العمليات التجارية، مما يحول البيانات إلى رؤى وإجراءات ونتائج قابلة للقياس.

ستعمل جنبًا إلى جنب مع فريق عالي المستوى من الباحثين والمهندسين وعلماء البيانات في مواجهة بعض من أصعب المشكلات في الذكاء الاصطناعي وبرامج المؤسسات - من تنسيق الوكلاء المتعددين القابل للتوسع وتطبيقات LLM الدقيقة، إلى المراقبة في الوقت الحقيقي، واكتشاف الانحراف، وأنظمة إعادة التدريب المغلقة.

إذا كنت شغوفًا ببناء أنظمة ذكية ليست فقط قوية ولكن قابلة للملاحظة، ومرنة، وجاهزة للإنتاج، فإن هذه الوظيفة تقدم لك الفرصة لتشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي في المؤسسات من الأساس.

مع من ستعمل: تعاون مع الأفضل

تخيل التعاون يوميًا مع بعض من أذكى العقول في الشركة - الأفراد الذين يدعمون التنوع، والعدالة، والشمولية كأساس لنجاحنا. ستكون جزءًا من قوة متماسكة، تركز بشكل دقيق على تقديم وظائف الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي عالية الجودة، الحرجة، وذات الرؤية العالية ضمن منصة تيراداتا فانتاج. ستشكل رؤاك مباشرة مستقبل حلول البيانات الذكية لدينا.

سترفع تقاريرك مباشرة إلى المدير الأول الملهم، مدير هندسة البرمجيات، الذي سيشجع نموك ويمكّن مساهماتك.

ما الذي يجعلك مرشحًا مؤهلاً: المهارات في العمل

• خبرة في العمل مع منصات البيانات الحديثة مثل تيراداتا، سنوفليك، وداتابريكس.
• شغف بالبقاء على اطلاع بأبحاث الذكاء الاصطناعي، خاصة في مجالات التفكير، والتخطيط، والأنظمة المستقلة.
• أنت مهندس برمجيات كامل ممتاز يقوم بالبرمجة يوميًا ويتحمل مسؤولية الأنظمة من البداية إلى النهاية.
• بناء واجهات مستخدم بديهية مع واجهات لغة طبيعية سهلة الاستخدام (مثل، روبوتات المحادثة، مساعدات الذكاء الاصطناعي) للسماح للمستخدمين بالتفاعل مع منصة البيانات باستخدام استفسارات اللغة الطبيعية.
• خلفية هندسية قوية (بايثون/جافا/غولانغ، تكامل API، أطر العمل الخلفية).
• مهارات تصميم أنظمة قوية وفهم للأنظمة الموزعة.
• أنت مهووس بالموثوقية، وقابلية التصحيح، وضمان سلوك أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل حتمي عند الحاجة.
• خبرة عملية مع أطر التعلم الآلي والتعلم العميق: TensorFlow، PyTorch، Scikit-learn.
• خبرة عملية مع LLMs، أطر الوكلاء (LangChain، AutoGPT، ReAct، إلخ)، وأدوات التنسيق.
• خبرة مع أدوات وممارسات مراقبة الذكاء الاصطناعي (مثل، التسجيل، المراقبة، التتبع، المقاييس لوكلاء الذكاء الاصطناعي أو نماذج التعلم الآلي).
• فهم قوي لمراقبة أداء النموذج، واكتشاف الانحراف، ومبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول.

ما الذي تقدمه: الشغف والإمكانات

• درجة بكاليوس أو ماجستير في علوم الحاسوب، الهندسة، علوم البيانات، أو مجال ذي صلة - أساسك الأكاديمي هو المفتاح.
• حماس حقيقي للذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) هو ميزة كبيرة - ستعمل في طليعة التكنولوجيا!
• تطوير واجهات المستخدم/تجربة المستخدم: إجادة في أطر جافا سكريبت (React.js، Vue.js، Angular) ومكتبات CSS (Bootstrap، Material-UI).
• تصميم، تطوير، ونشر أنظمة وكيلة متكاملة في منصة البيانات.
• خبرة 3 سنوات أو أكثر في هندسة البرمجيات، الأنظمة الخلفية، أو بنية الذكاء الاصطناعي.
• معرفة قوية بـ LLMs، RL، أو الهياكل المعرفية مرغوبة بشدة.
• شغف ببناء أنظمة مستقلة آمنة ومتوافقة مع البشر.
• خبرة في تطوير البرمجيات (يفضل بايثون، غولانغ، أو جافا).
• إلمام بتطوير الخدمات الخلفية، APIs، والأنظمة الموزعة.
• اهتمام أو خبرة في LLMs، الوكلاء المستقلين، أو أدوات الذكاء الاصطناعي.
• إلمام بالبيئات الحاوية (دوكر، كوبيرنيتس) وخطوط أنابيب CI/CD.
• خبرة مع أدوات وممارسات مراقبة الذكاء الاصطناعي (مثل، التسجيل، المراقبة، التتبع، المقاييس لوكلاء الذكاء الاصطناعي أو نماذج التعلم الآلي).
• بناء لوحات المعلومات وخطوط أنابيب المقاييس لتتبع مؤشرات أنظمة الذكاء الاصطناعي الرئيسية: زمن الاستجابة، الدقة، نجاح استدعاء الأدوات، معدل الهلوسة، وأنماط الفشل.
• دمج أدوات المراقبة (مثل، OpenTelemetry، Prometheus، Grafana) مع سير العمل القائم على LLM وخطوط أنابيب الوكلاء.
• ميزة إضافية: خبرة بحثية أو مساهمات في أطر الوكلاء مفتوحة المصدر.
• أنت على دراية بالأدوات والتقنيات مفتوحة المصدر وتعرف كيفية استغلالها وتوسيعها لبناء حلول مبتكرة.

#LI-VB1