مهندس الذكاء الاصطناعي آي

الغرض من الدور مهندس الذكاء الاصطناعي الأول هو منصب مبتدئ مسؤول عن المساعدة في تطوير واختبار ونشر التعلم الآلي (ML) والحلول المستندة إلى نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، بما في ذلك سير عمل الذكاء الاصطناعي الوكيل. يبني هذا الدور مهارات هندسية أساسية عبر طيف الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تعلم الآلة الكلاسيكي والنماذج التوليدية والتعرض المبكر للبنى الوكيلة. مجالات التركيز التعلم والتنفيذ · تطوير النموذج · تكامل الوكيل · التجريب الفوري المسؤوليات الرئيسية • دعم جمع البيانات، والتنظيف، والمعالجة المسبقة لمشاريع ML وLLM. • المساعدة في تنفيذ وتقييم وتحسين نماذج AI/ML وخطوط أنابيب LLM. • تطوير واختبار القوالب السريعة وسلاسل الاسترجاع والمكونات الوكيلة تحت التوجيه. • المساهمة في الضبط الدقيق والتكيف الخفيف (LoRA، المحولات، ضبط التعليمات) للنماذج. • تنفيذ واجهات برمجة التطبيقات النموذجية أو نقاط نهاية الاستدلال، ودمجها في التطبيقات أو الخدمات الصغيرة. • المشاركة في تصحيح الأخطاء واستكشاف الأخطاء وإصلاحها ومراقبة كل من خطوط أنابيب تعلم الآلة وسير العمل الوكيل. • توثيق تدفقات البيانات، وهندسة النماذج، ونتائج التجارب بشكل واضح. • ابق على اطلاع دائم بالتطورات في التعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، وأطر عمل الوكلاء (LangChain، وLangGraph، وvLLM، وما إلى ذلك).

المتطلبات التعليم: بكالوريوس في علوم الكمبيوتر، أو الذكاء الاصطناعي، أو تعلم الآلة، أو علوم البيانات، أو الهندسة الكهربائية، أو مجال ذي صلة. الخبرة: من 0 إلى 3 سنوات في تطوير البرمجيات أو مشاريع الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة الأكاديمية. المهارات الفنية • مهارات البرمجة الصلبة (Python، R، Java، C++). • فهم مفاهيم تعلم الآلة (التعلم الخاضع للإشراف/غير الخاضع للإشراف، ومقاييس التقييم). • الإلمام بالنظم الإيكولوجية LLM (OpenAI API، Hugging Face، LangChain). • التعرض للضبط الدقيق والهندسة السريعة. • المعرفة بهياكل البيانات، والخوارزميات، وGit. • الفهم الأساسي لسير عمل MLOps/AgentOps. المهارات الناعمة • الفضول، والعمل الجماعي، وموقف التعلم الاستباقي. • عقلية تحليلية مع مهارات الاتصال الجيدة. • التفكير المرتكز على العملاء وأخلاقيات العمل المنضبطة.

Finaira هو صاحب عمل يتسم بتكافؤ الفرص وهو ملتزم بتوفير مكان عمل خالٍ من التمييز والتحرش. تعتمد جميع قرارات التوظيف على احتياجات العمل ومتطلبات الوظيفة والمؤهلات الفردية، بغض النظر عن العرق أو اللون أو الدين أو الجنس أو التوجه الجنسي أو الهوية الجنسية أو الأصل القومي أو العمر أو الإعاقة أو الحالة العسكرية أو أي حالة أخرى تحميها القوانين أو اللوائح في المواقع التي نعمل فيها.