مهندس الذكاء الاصطناعي
نبذة عن الوظيفة
عنوان الوظيفة مهندس الذكاء الاصطناعي | القابضة | استراتيجية الشركة والتكنولوجيا ملخص الدور يقوم مهندس الذكاء الاصطناعي بتصميم وبناء ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة القابلة للتطوير والتي تتيح اتخاذ القرارات القائمة على البيانات والأتمتة عبر المؤسسة. إنها تسد الفجوة بين تجربة علوم البيانات والإنتاج، مما يضمن أن النماذج فعالة وموثوقة ومتكاملة في أنظمة الأعمال. يركز الدور على تفعيل التعلم الآلي وحلول الذكاء الاصطناعي التوليدية مع معايير الأداء والأمن والحوكمة القوية. ملف تعريف الدور تصميم وتطوير حلول الذكاء الاصطناعي الشاملة، بدءًا من مسارات التدريب النموذجية وحتى بيئات النشر، مما يضمن قابلية التوسع والأداء والموثوقية. قم ببناء واجهات برمجة التطبيقات والخدمات الصغيرة وطبقات التكامل لتضمين نماذج الذكاء الاصطناعي في أنظمة الأعمال أو منصات البيانات أو المنتجات الرقمية. تصميم وتشغيل أطر عمل MLOps لإدارة دورة حياة النموذج بما في ذلك CI/CD لتعلم الآلة والاختبار الآلي وتنسيق النشر. إنشاء ضوابط حوكمة نموذجية، وضمان الإصدار المناسب والتوثيق وإجراءات التراجع. تعاون مع البنية التحتية وفرق DevOps لضمان بيئات آمنة ومتوافقة ومحسنة من حيث التكلفة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي. اعمل بشكل وثيق مع فرق منصة البيانات لدمج مخازن الميزات وقواعد بيانات المتجهات وبحيرات البيانات لاستهلاك نماذج الذكاء الاصطناعي. دمج مصادر بيانات المؤسسة مع LLMs باستخدام تقنيات التوليد المعزز للاسترجاع (RAG) والتضمينات. ادعم فرق تسليم حالات استخدام الذكاء الاصطناعي من خلال تصميم مكونات قابلة لإعادة الاستخدام وخطوط الأنابيب المشتركة وأطر النشر الموحدة. المتطلبات درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر، الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، هندسة البرمجيات، أو مجال ذي صلة. 4-8 سنوات من الخبرة المهنية في مجال البرمجيات أو هندسة البيانات، مع 3 سنوات على الأقل تركز على هندسة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة أو MLOps. خبرة مثبتة في تقديم أنظمة الذكاء الاصطناعي على مستوى الإنتاج، أو دمج النماذج في تطبيقات الأعمال، أو إدارة البنية التحتية لتعلم الآلة على مستوى المؤسسة. خبرة عملية في بناء التطبيقات باستخدام أطر عمل الذكاء الاصطناعي الحديثة (TensorFlow وPyTorch وscikit-learn) والأدوات الداعمة (MLflow وKubeflow وAirflow). خبرة في تقنيات تحسين الاستدلال (التكميم، وضغط النماذج، والتقطير) ومنصات الخدمة يعد الإلمام بمبادئ DevOps والبنية التحتية كرمز (Terraform وHelm) ومعايير الأمان لبيئات الذكاء الاصطناعي مفيدًا. ما نقدمه في ماجد الفطيم، لدينا مهمة تتمثل في خلق لحظات رائعة، ونشر السعادة، وبناء تجارب تبقى في ذاكرتنا مدى الحياة. نحن فخورون بأن نقول أنه على مدى السنوات الـ 27 الماضية، قمنا ببناء سمعة طيبة كشركة رائدة في السوق الإقليمية فيما نقوم به. انضم إلينا! العمل في بيئة ودية، حيث يشارك الجميع المشاعر الإيجابية والحماس بشأن مستقبلنا. اعمل مع أكثر من 45000 زميل متنوع وموهوب، جميعهم يسترشدون بنموذج القيادة الخاص بنا.
