الوصف الوظيفي
تعتبر باينانس نظامًا بيئيًا رائدًا عالميًا في مجال البلوك تشين وراء أكبر بورصة للعملات المشفرة في العالم من حيث حجم التداول والمستخدمين المسجلين. يثق بنا أكثر من 250 مليون شخص في أكثر من 100 دولة بفضل أماننا الرائد في الصناعة، وشفافية أموال المستخدمين، وسرعة محرك التداول، والسيولة العميقة، ومحفظتنا غير المسبوقة من منتجات الأصول الرقمية. تشمل عروض باينانس من التداول والتمويل إلى التعليم والبحث والمدفوعات والخدمات المؤسسية وميزات Web3 والمزيد. نحن نستفيد من قوة الأصول الرقمية والبلوك تشين لبناء نظام مالي شامل لتعزيز حرية المال وتحسين الوصول المالي للناس في جميع أنحاء العالم.
نحن نبحث عن محترف ذو مهارات عالية للتركيز على تحسين جدولة خدمة العملاء من خلال حلول الذكاء الاصطناعي المبتكرة. يتضمن هذا الدور البحث وتنفيذ خوارزميات متطورة لتعزيز أنظمة الجدولة، مستفيدًا من المعرفة التجارية لرفع تأثير منتجات الذكاء الاصطناعي. سيقوم المرشح الناجح بتطوير وتنقيح نماذج اللغة الكبيرة لاستخراج رؤى قابلة للتنفيذ، وتحسين اتخاذ القرارات التجارية، وتحسين تصميم المطالبات للحصول على مخرجات أكثر دقة. بالإضافة إلى ذلك، يتضمن الدور إنشاء أطر LLM/RAG قابلة للتوسع وقوية مصممة لجدولة خدمة العملاء، وتعزيز الابتكار والحفاظ على ميزة تنافسية في السوق.
المسؤوليات:
- امتلاك خط أنابيب LLM الكامل من إعداد البيانات إلى الاستخدام الفعلي في الإنتاج.
- تصميم وتكرار وتحسين المطالبات (صفر-قليل، سلسلة من الأفكار، استدعاء الأدوات، إلخ) لتعظيم فائدة النموذج وسلامته عبر المنتجات واللغات.
- بناء وصيانة أنظمة QA/بحث الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG) التي تتصل بقواعد المعرفة متعددة المصادر.
- الإلمام بهياكل استدلال vLLM/SGLang ولديه خبرة مثبتة في نشر وتشغيل خدمات LLM في بيئات متعددة وحدات معالجة الرسومات أو الكلاستر.
- تصميم وتنفيذ وتشغيل هياكل LLM متعددة الوكلاء (مثل LangGraph وCrewAI وAutoGen) بما في ذلك تقسيم المهام، وتنظيم الوكلاء، ومشاركة الذاكرة، وعمليات استدعاء الأدوات.
- تطوير خطوط أنابيب التقييم (المقاييس التلقائية والتعليقات البشرية) لقياس جودة المطالبات والنموذج، والتحيز، ومعدلات الهلوسة.
- التعاون مع فرق المنتجات وخدمة العملاء لدمج نماذج الذكاء الاصطناعي في دردشة الروبوت في سيناريوهات مختلفة.
- متابعة الأبحاث المتطورة، كتابة مدونات تقنية، والاستمرار في تحسين الهيكل الحالي.
المؤهلات:
- درجة الماجستير أو أعلى في علوم الكمبيوتر أو علوم البيانات أو مجال ذي صلة.
- أكثر من سنتين من الخبرة في التعلم العميق/معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك سنة واحدة من العمل العملي على LLM (SFT وDPO وRAG وكمية وتحسين الاستدلال، إلخ).
- خبرة مثبتة في هندسة المطالبات وضبطها (تصميم قليل-اللقطات، المطالبات المنظمة، ضبط البادئة، إعادة ترتيب المكافآت، تصفية السلامة).
- خبرة عملية في بناء ونشر تدفقات عمل LLM متعددة الوكلاء، مع فهم أنماط منظم الوكلاء، والذاكرة المشتركة، والتخطيط على المدى الطويل وتصميم الحواجز.
- ممارسات برمجة نظيفة، مهارات تواصل جيدة باللغة الإنجليزية، وشغف بالتعلم السريع.
- قدرة ممتازة على التحفيز الذاتي والملكية مع نتائج جيدة.
- رغبة في التعلم، وفضول حول تقنيات الذكاء الاصطناعي الجديدة.
- مهارات تواصل وتعاون جيدة.
لقد تمت ترجمة هذا الإعلان الوظيفي بواسطة الذكاء الاصطناعي وقد يحتوي على بعض الاختلافات أو الأخطاء البسيطة.
