مهندس عاي كبير

تاريخ البدء - في أسرع وقت ممكن، عميلي هو شركة عالمية متخصصة في البيانات والذكاء الاصطناعي والتحول الرقمي والاستشارات التي تساعد المؤسسات على استخدام البيانات والتكنولوجيا لتحسين أداء الأعمال وتجربة العملاء واتخاذ القرار. نظرة عامة على الدور: يقود كبير مهندسي الذكاء الاصطناعي التسليم الفني لواحدة أو أكثر من حالات استخدام AWA من البداية إلى النهاية، بدءًا من تعريف ملف تعريف الوكيل وحتى تسجيل UAT للإنتاج. أنت تمتلك القرارات الهيكلية ضمن مجال حالة الاستخدام الخاص بك: طوبولوجيا الرسم البياني للوكيل، ومعايرة الثقة، وتفاوض عتبة HITL مع الشركة، ونظام اختبار الانحدار. أنت تقوم بتوجيه مهندسي الذكاء الاصطناعي وتكون نقطة التصعيد الأساسية لتحديات LangGraph وLLM والتقييم المعقدة. يُتوقع منك تحديد أوضاع الفشل قبل أن تصل إلى الإنتاج ودفع اعتماد إمكانات AWA الجديدة عبر مجموعة حالات الاستخدام. المسؤوليات الرئيسية: استخدام الملكية الفنية لحالة الاستخدام: امتلاك التسليم الفني لحالة استخدام AWA واحدة أو أكثر من الاكتشاف وحتى الإنتاج؛ قم بتحديد ملف تعريف الوكيل، وبيان حالة الاستخدام، وبيان البيانات، ومصفوفة ترخيص الأداة لكل حالة استخدام. الهندسة المعمارية والتصميم: تصميم طبولوجيا الرسم البياني لوكيل LangGraph لخطوط الأنابيب المعقدة متعددة الوكلاء بما في ذلك التوزيع الموسع للمشرف والعامل، والتنفيذ المتوازي، وضغط الحالة، والتسوية عبر المستندات (مطابقة ثلاثية الاتجاهات). معايرة الثقة وحدود HITL: قيادة عملية معايرة خطوط الأساس لقياس الذكاء الاصطناعي: قياس ECE، واشتقاق عتبات توجيه HITL بشكل تجريبي، وتقديم توصيات العتبات إلى فرق الأعمال والمخاطر، وامتلاك جدول خطوط أساس قياس الذكاء الاصطناعي الموقع. ملكية استراتيجية الاختبار: امتلك وتنفيذ استراتيجية اختبار AWA IDP الكاملة لحالات الاستخدام الخاصة بك: جميع نطاقات الاختبار الأربعة (النموذج/المطالبة/الوكيل/الأمان، والخصومة، والتكامل، وUAT) حتى تسجيل الخروج. اختبار انحدار الوكيل: احتفظ بمجموعة البيانات الذهبية ومجموعة بيانات الانحدار لحالات الاستخدام الخاصة بك؛ تكوين بوابات خط أنابيب انحدار CI/CD؛ مراجعة نتائج الانحدار بعد كل نموذج أو تغيير سريع. التوجيه ومراجعة التعليمات البرمجية: Mentor AI Engineers؛ إجراء مراجعات جوهرية للكود الفني للرسوم البيانية للوكلاء والمطالبات وعمليات تنفيذ أدوات MCP؛ الحفاظ على معايير الترميز AWA. مشاركة أصحاب المصلحة: تقديم مقاييس جودة النموذج، ومعدلات STP، ومعدلات HITL إلى عملاء العمليات وأصحاب الأعمال؛ التوصية بتعديلات الحد الأدنى مع الأساس المنطقي المدعوم بالبيانات. اعتماد القدرات الجديدة: تقييم قدرات الذكاء الاصطناعي الجديدة ووضع نماذج أولية لها (نماذج Azure AI Foundry الجديدة، وميزات LangGraph الجديدة، وأنماط RAG الجديدة) لدمجها في كتالوج مسرّع AWA. المهارات والخبرة المطلوبة: التقنية - الأساسية: أكثر من 5 سنوات من تطوير لغة بايثون؛ أكثر من عامين في هندسة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة Deep LangGraph أو خبرة إطارية وكيلة مكافئة: طوبولوجيا الرسم البياني، وإدارة الحالة، والحواف الشرطية، والاسترداد القائم على نقاط التفتيش. خبرة تقييم LLM: قياس F1 مقابل الحقيقة الأرضية، خطأ المعايرة المتوقع (ECE)، اكتشاف الهلوسة، معايرة الثقة، الهندسة السريعة على نطاق واسع: المطالبات ذات الإصدارات، تحليل الحساسية، معالجة مجموعة بيانات قليلة اللقطات، حوكمة PMS بنية RAG: الاسترجاع الهجين (BM25 + Vector)، إعادة الترتيب، القطعة الاقتباس والتحقق من التأريض Azure AI Foundry أو ما يعادله من منصة استدلال LLM: PTU وPAYG وإدارة ميزانية الرمز المميز وتكامل APIM تنسيق سير العمل: موصل Orkes أو مؤقت - مهام انتظار HITL وإعادة محاولة السياسات وتعويض المعاملات تكامل خط أنابيب CI/CD لـ ML: Azure DevOps وتتبع تجربة MLflow وتعزيز تسجيل النموذج التقنية - نشر نموذج رؤية الكمبيوتر المفيد وتقييمه (الكشف عن الكائنات - TPR/TNR/IoU) ذكاء مستندات Azure AI: أداة التعرف على النماذج، والنماذج المخصصة، وتحليل التخطيط Kubernetes / AKS: هوية عبء العمل، وعزل مساحة الاسم، والقياس التلقائي لـ KEDA Apache Iceberg، وDuckDB، وأنماط عقود البيانات. معرفة المجال المصرفي: مقاصة الشيكات، والتمويل التجاري، وKYC، وAML، والمؤهلات: درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر، AI/ML، أو ما يعادلها؛ مساعد مهندس Azure AI المفضل للماجستير أو شهادة معادلة، عمليات نشر الذكاء الاصطناعي للإنتاج القابل للإثبات - دراسات حالة أو عمل عام ذو قيمة عالية، يعمل Salt كشركة توظيف فيما يتعلق بهذه الوظيفة الشاغرة.