مهندس أبحاث الذكاء الاصطناعي - التعلم المعزز (100% عن بُعد)

تعرّف على تيذر وشكّل مستقبل التمويل الرقمي

في تيذر، نحن لا نبني منتجات فحسب، بل نرسم ثورة مالية عالمية. تمكّن حلولنا المتطورة الشركات - من البورصات والمحافظ إلى معالجات الدفع وأجهزة الصراف الآلي - من دمج الرموز المدعومة بالاحتياطي عبر سلاسل الكتل بسلاسة. من خلال استغلال قوة تقنية البلوكشين، تتيح لك تيذر تخزين وإرسال واستقبال الرموز الرقمية على الفور وبأمان وعلى مستوى عالمي، وكل ذلك بتكلفة منخفضة. الشفافية هي حجر الزاوية لكل ما نقوم به، مما يضمن الثقة في كل معاملة.

ابتكر مع تيذر

تيذر فاينانس: تتميز مجموعة منتجاتنا المبتكرة بأكثر العملات المستقرة موثوقية في العالم، USDT، التي يعتمد عليها مئات الملايين في جميع أنحاء العالم، جنبًا إلى جنب مع خدمات توكينازا الأصول الرقمية الرائدة.

لكن هذه ليست سوى البداية:

تيذر باور: بدفع النمو المستدام، تعمل حلول الطاقة لدينا على تحسين الطاقة الزائدة لتعدين البيتكوين باستخدام ممارسات صديقة للبيئة في مرافق متطورة ومتنوعة جغرافيًا.

تيذر داتا: تغذي الابتكارات في الذكاء الاصطناعي وتقنية الند للند، نحن نخفض تكاليف البنية التحتية ونحسن الاتصالات العالمية من خلال حلول متطورة مثل KEET، تطبيقنا الرائد الذي يعيد تعريف مشاركة البيانات بشكل آمن وخاص.

تيذر إديوكيشن: نعمل على ديمقراطية الوصول إلى التعليم الرقمي من الدرجة الأولى، مما يمكّن الأفراد من الازدهار في الاقتصاد الرقمي والاقتصاد الحر، مما يعزز النمو والفرص العالمية.

تيذر إيفولوشن: عند تقاطع التكنولوجيا وإمكانات الإنسان، نحن ندفع حدود ما هو ممكن، نصنع مستقبلًا حيث تندمج الابتكارات والقدرات البشرية بطرق قوية وغير مسبوقة.

لماذا نحن؟

فريقنا هو قوة موهبة عالمية، يعمل عن بُعد من كل ركن من أركان العالم. إذا كنت شغوفًا بترك بصمة في مجال التكنولوجيا المالية، فهذه هي فرصتك للتعاون مع بعض من ألمع العقول، ودفع الحدود وتحديد معايير جديدة. لقد نمونا بسرعة، وبقينا نحيفين، وضمان مكانتنا كقادة في الصناعة.

إذا كانت لديك مهارات تواصل ممتازة باللغة الإنجليزية ومستعد للمساهمة في أكثر المنصات ابتكارًا على الكوكب، فإن تيذر هي المكان المناسب لك.

هل أنت مستعد لتكون جزءًا من المستقبل؟

حول الوظيفة

كعضو في فريق نموذج الذكاء الاصطناعي، ستقود الابتكار في أساليب التعلم المعزز للنماذج المتقدمة. سيعمل عملك على تحسين اتخاذ القرار والسلوك التكيفي لتقديم ذكاء معزز، وأداء محسّن، وقدرات خاصة بالمجال للتحديات الواقعية. ستعمل عبر طيف واسع من الأنظمة، بما في ذلك النماذج الفعالة من حيث الموارد المصممة للبيئات ذات الأجهزة المحدودة والهياكل متعددة الأنماط المعقدة التي تدمج بيانات مثل النصوص والصور والصوت.

نتوقع أن يكون لديك خبرة عميقة في تصميم أنظمة التعلم المعزز وخلفية قوية في هياكل النماذج المتقدمة. ستتبنى نهجًا عمليًا مدفوعًا بالبحث لتطوير واختبار وتنفيذ خوارزميات التعلم المعزز الجديدة وأطر التدريب. تشمل مسؤولياتك تنسيق بيئات المحاكاة المتخصصة ومجموعات بيانات التدريب، وتعزيز أداء السياسة الأساسية، وتحديد وحل الاختناقات في عملية التعلم المعزز. الهدف النهائي هو فتح أداء ذكاء اصطناعي متفوق ومتكيّف مع المجال ودفع حدود ما يمكن أن تحققه هذه النماذج في بيئات ديناميكية وعالمية.

المسؤوليات

تطوير وتنفيذ خوارزميات التعلم المعزز الحديثة المصممة لتحسين عمليات اتخاذ القرار في كل من الإعدادات المحاكية والواقعية. تحديد أهداف أداء واضحة مثل تعظيم المكافآت واستقرار السياسة.

بناء وتشغيل ومراقبة تجارب التعلم المعزز المسيطر عليها. تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية أثناء توثيق النتائج المتكررة ومقارنة النتائج مع المعايير المحددة.

تحديد وتنسيق بيئات المحاكاة عالية الجودة ومجموعات بيانات التدريب التي تتناسب مع تحديات المجال المحددة. وضع معايير قابلة للقياس لضمان أن الاختيار والتحضير لهذه الموارد يعزز بشكل كبير عملية التعلم وأداء النموذج العام.

تصحيح وتحسين خط أنابيب التعلم المعزز بشكل منهجي من خلال تحليل كل من كفاءة الحوسبة ومقاييس أداء التعلم. معالجة القضايا مثل ضوضاء إشارة المكافأة، واستراتيجية الاستكشاف، وتباين السياسة لتحسين التقارب والاستقرار.

التعاون مع الفرق متعددة التخصصات لدمج وكلاء التعلم المعزز في أنظمة الإنتاج. تحديد مقاييس النجاح الواضحة مثل تحسين الأداء في العالم الحقيقي والموثوقية في ظل ظروف متنوعة وضمان المراقبة المستمرة والتحسينات المتكررة للتكيف المستمر مع المجال.

درجة في علوم الحاسوب أو مجال ذي صلة. يفضل أن يكون لديك دكتوراه في معالجة اللغة الطبيعية أو التعلم الآلي أو مجال ذي صلة، مصحوبة بسجل قوي في البحث والتطوير في الذكاء الاصطناعي (مع منشورات جيدة في مؤتمرات A*).

خبرة مثبتة في تجارب التعلم المعزز على نطاق واسع، بما في ذلك تقنيات التعلم المعزز عبر الإنترنت مثل تحسين السياسة النسبية الجماعية (GRPO)، أمر ضروري. يجب أن تؤدي مساهماتك إلى تحسينات قابلة للقياس في اتخاذ القرار الخاص بالمجال وأداء السياسة العام.

فهم عميق لخوارزميات التعلم المعزز مطلوب، بما في ذلك طرق التعلم المعزز عبر الإنترنت الحديثة وغيرها من أساليب تحسين قائمة على التدرجات مثل تدرجات السياسة، والممثل-الناقد، وGRPO. يجب أن تركز خبرتك على تعزيز استقرار السياسة، والاستكشاف، وكفاءة العينة في بيئات معقدة وديناميكية.

خبرة قوية في PyTorch والأطر ذات الصلة بالتعلم المعزز أمر لا بد منه. من المتوقع أن يكون لديك خبرة عملية في تطوير خطوط أنابيب التعلم المعزز، من المحاكاة والتدريب عبر الإنترنت إلى تقييم ما بعد التدريب ونشر الحلول المعتمدة على التعلم المعزز في بيئات الإنتاج.

قدرة مثبتة على تطبيق البحث التجريبي للتغلب على تحديات التعلم المعزز مثل عدم كفاءة العينة، وتوازن الاستكشاف-الاستغلال، وعدم استقرار التدريب. يجب أن تكون بارعًا في تصميم أطر تقييم قوية والتكرار على الابتكارات الخوارزمية لدفع حدود أداء وكيل التعلم المعزز باستمرار.

معلومات مهمة للمرشحين
أصبحت عمليات الاحتيال في التوظيف شائعة بشكل متزايد. لحماية نفسك، يرجى مراعاة ما يلي عند التقدم للوظائف:

تقدم فقط من خلال قنواتنا الرسمية. لا نستخدم منصات أو وكالات خارجية للتوظيف ما لم يُذكر بوضوح. جميع الوظائف المفتوحة مدرجة على صفحة الوظائف الرسمية لدينا: https://tether.recruitee.com/

تحقق من هوية المجند. جميع مجندينا لديهم ملفات تعريف موثقة على LinkedIn. إذا كنت غير متأكد، يمكنك تأكيد هويتهم من خلال التحقق من ملفهم الشخصي أو الاتصال بنا من خلال موقعنا على الويب.

كن حذرًا من طرق الاتصال غير العادية. نحن لا نجري مقابلات عبر WhatsApp أو Telegram أو SMS. يتم إجراء جميع الاتصالات عبر البريد الإلكتروني الرسمي للشركة والمنصات.

تحقق من عناوين البريد الإلكتروني. ستأتي جميع الاتصالات منا من عناوين بريد إلكتروني تنتهي بـ @tether.to أو @tether.io

لن نطلب أبدًا الدفع أو التفاصيل المالية. إذا طلب منك شخص ما معلومات مالية شخصية أو دفع في أي مرحلة خلال عملية التوظيف، فهذا احتيال. يرجى الإبلاغ عنه على الفور.

عند الشك، لا تتردد في التواصل من خلال موقعنا الرسمي.