مهندس ذكاء اصطناعي أول

معهد الابتكار التكنولوجي (TII) هو معهد بحثي ممول من القطاع العام، ومقره في أبوظبي، الإمارات العربية المتحدة. يضم مجتمعًا متنوعًا من العلماء والمهندسين والرياضيين والباحثين الرائدين من جميع أنحاء العالم، مما يحول المشكلات والعقبات إلى أبحاث رائدة ونماذج تكنولوجية تساعد على دفع المجتمع إلى الأمام.

تعد هذه الوظيفة جزءًا من مركز أبحاث الروبوتات في TII.

نظرة عامة على الوظيفة: يتم البحث عن مهندس ذكاء اصطناعي أول ذو مهارات عالية مع خبرة عميقة في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ونماذج اللغة والرؤية (VLMs) وهياكل النماذج الوكيلة. يجب أن يكون لدى المرشح المثالي أساس قوي في كل من البحث والهندسة، مع خبرة عملية في تطوير وتحسين ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة. ستساهم في بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع وجاهزة للإنتاج، مع دمج التفكير متعدد الأنماط ودفع حدود الوكلاء الذكيين المستقلين.
المسؤوليات الرئيسية:
• تطوير ودمج LLM/VLM: تصميم وتدريب وتحسين LLMs وVLMs للعالم الحقيقي.
• أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلة: تطوير وتنظيم أطر الوكلاء المستقلين القادرة على التفكير متعدد الخطوات والتخطيط واستخدام الأدوات.
• الهندسة والنشر: بناء أنظمة استدلال قابلة للتوسع ومنخفضة الكمون للنماذج الكبيرة باستخدام أطر مثل DeepSpeed وvLLM وTensorRT أو ONNX Runtime. تنفيذ التدريب الموزع، وتوازي النموذج، وأنابيب الاستدلال الفعالة؛ أيضًا تحسين النشر للأجهزة الطرفية وGPUs والمنصات السحابية.
• البحث والابتكار: متابعة أحدث التطورات في LLMs والنماذج متعددة الأنماط والوكلاء المستقلين. الكفاءات الأساسية:
• خبرة في الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة: فهم قوي لـ LLMs وVLMs والمحولات والهياكل متعددة الأنماط. خبرة في تحسين الأداء، LoRA/QLoRA، التكميم، التقطير، والتقييم. معرفة بالأساليب العصبية الرمزية. معرفة بتقنيات التعلم المعزز (RLHF، RLAIF) وتقنيات المحاذاة.
• الأطر الوكيلة: خبرة في أطر مثل LangChain وLlamaIndex وAutoGPT وCrewAI وOpenAI Agents وHugging Face Transformers/Agents. القدرة على تصميم حلقات التفكير، وأنظمة الذاكرة، وتنسيق الوكلاء المتعددين.
• أدوات ومكتبات التطوير: الأطر الأساسية للذكاء الاصطناعي: PyTorch وTensorFlow وHugging Face وOpenAI APIs وDeepSpeed وvLLM. الأدوات الداعمة: Weaviate وPinecone وFAISS وMilvus (قواعد بيانات المتجهات) وRedis وKafka. التقييم/المراقبة: Weights & Biases وMLflow وTensorBoard وأطر Evals.
• مهارات البرمجة: بايثون - لأبحاث الذكاء الاصطناعي، والنماذج الأولية، وأنابيب النشر. C++ - للمكونات الحرجة للأداء، وتحسين استدلال النماذج، ودمج الأنظمة.
• الأنظمة والبنية التحتية: إتقان Docker وأنظمة التدريب الموزعة للذكاء الاصطناعي. معرفة قوية بـ CUDA، وتحسين GPU، والحوسبة عالية الأداء. الإلمام بالمنصات السحابية (AWS وGCP وAzure) واستراتيجيات النشر على الحواف.
المؤهلات:
• ماجستير أو دكتوراه في علوم الكمبيوتر أو الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة أو الروبوتات أو مجال ذي صلة.
• سجل مثبت من العمل العملي مع LLMs وVLMs أو الأطر الوكيلة.
• خبرة في إنتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
• مهارات تواصل وتعاون ممتازة.
المفضل (مستحسن):
• خبرة في التعلم المعزز.
• خلفية في الروبوتات أو بيئات المحاكاة أو الذكاء الاصطناعي المتجسد.
• منشورات في مؤتمرات الذكاء الاصطناعي.

في TII، نساعد المجتمع على التغلب على أكبر العقبات من خلال نهج صارم لاكتشاف العلم والاستفسار، باستخدام مرافق متطورة والتعاون مع مؤسسات دولية رائدة. يساعد نهجنا الصارم في الاكتشاف والاستفسار على تشكيل اختراقات جديدة ومزعزعة في الذكاء الاصطناعي، والمواد المتقدمة، والروبوتات المستقلة، والتشفير، والأمن الرقمي، والطاقة الموجهة، والحوسبة الكمومية، والأنظمة الآمنة.