ماذا لو كان العمل الذي تقوم به كل يوم يمكن أن يؤثر على حياة الأشخاص الذين تعرفهم؟ أو على البشرية جمعاء؟ في إلومينا، نحن نوسع الوصول إلى تكنولوجيا الجينوم لتحقيق العدالة الصحية لمليارات الأشخاص حول العالم. جهودنا تمكن الاكتشافات التي تغير الحياة والتي تحول الصحة البشرية من خلال الكشف المبكر وتشخيص الأمراض وخيارات العلاج الجديدة للمرضى. العمل في إلومينا يعني أن تكون جزءًا من شيء أكبر من نفسك. لكل شخص، في كل دور، الفرصة لإحداث فرق. محاط بأشخاص استثنائيين، وقادة ملهمين، ومشاريع تغير العالم، ستفعل المزيد وتصبح أكثر مما كنت تعتقد أنه ممكن.

نظرة عامة على الدور

مهندس الذكاء الاصطناعي هو دور مبتدئ للمهندسين الذين لديهم شغف بالبناء باستخدام الذكاء الاصطناعي الحديث ومستعدون للنمو إلى الجيل التالي من المتخصصين في الذكاء الاصطناعي. ستعمل جنبًا إلى جنب مع مهندسين كبار ورئيسيين لبناء، وشحن، وتحسين ميزات الذكاء الاصطناعي الإنتاجية، وتعلم حرفة هندسة الذكاء الاصطناعي التطبيقية على أنظمة حقيقية تخدم مستخدمين حقيقيين.

هذا الدور عملي من اليوم الأول. ستكتب الشيفرات، وتبتكر الأفكار، وتقيّم النماذج، وتدمج واجهات برمجة التطبيقات، وتساهم في المنصة التي تدعم الذكاء الاصطناعي عبر المؤسسة. ستحصل على دعم قوي من الإرشاد، ونطاق واضح، ومجال للنمو إلى مسؤوليات أكبر مع مرور الوقت.

المسؤوليات الرئيسية

بناء وشحن

• تنفيذ الميزات في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الإنتاجية، بما في ذلك تكاملات LLM، وسير العمل، وخطوط استرجاع البيانات، والخدمات الخلفية الداعمة.

  
  

• تطوير وصيانة مكونات أنظمة RAG، بما في ذلك إدخال البيانات، والتجزئة، وتوليد التضمينات، ومنطق الاسترجاع.

  
  

• كتابة شيفرات بايثون نظيفة، مختبرة، ومُوثقة جيدًا تلبي معايير الجودة وقابلية الصيانة للفريق.

  
  

• بناء أدوات داخلية، ونصوص، ونماذج أولية تسرع قدرة الفريق على التجربة والتكرار.

  
  

تقييم وتحسين

• إجراء تجارب لتقييم أداء النماذج، وتنوعات المطالبات، واستراتيجيات الاسترجاع، وسلوك النظام من البداية إلى النهاية.

  
  

• تطوير وصيانة مجموعات بيانات التقييم، وحالات الاختبار، وفحوصات الانحدار لميزات الذكاء الاصطناعي.

  
  

• تحليل سجلات الإنتاج والقياسات لتحديد مشكلات الجودة، واختناقات التأخير، وفرص تحسين التكلفة.

  
  

• المساهمة في استجابة الحوادث وتحليل الأسباب الجذرية لمشكلات نظام الذكاء الاصطناعي.

  
  

التعلم والمساهمة

• البقاء على اطلاع بنظام الذكاء الاصطناعي من خلال متابعة الأبحاث، واستكشاف أدوات جديدة، وإعادة الأفكار المفيدة إلى الفريق.

  
  

• المشاركة بنشاط في مراجعات الشيفرات، ومناقشات التصميم، وطقوس الفريق، وطرح الأسئلة وتقديم وجهات النظر.

  
  

• توثيق عملك بوضوح حتى يتمكن زملاؤك من البناء عليه والتعلم منه.

  
  

• التعاون مع مهندسين كبار في مشكلات معقدة وتولي نطاق أكبر تدريجيًا مع نموك.

  
  

التعاون

• العمل عن كثب مع مديري المنتجات، والمصممين، ومهندسين آخرين لفهم المتطلبات وشحن الميزات التي تحل مشكلات حقيقية للمستخدمين.

  
  

• التواصل بوضوح حول التقدم، والعوائق، والتنازلات في الاجتماعات، والتحديثات المكتوبة، ومستندات التصميم.

  
  

• دعم الفرق الأخرى من خلال الإجابة على الأسئلة حول قدرات الذكاء الاصطناعي وقيودها.

  
  

المؤهلات المطلوبة

• 1 إلى 2 سنوات من الخبرة المهنية في هندسة البرمجيات (تُحتسب فترات التدريب، والتعاون، والمساهمات المفتوحة المصدر الكبيرة).

  
  

• مهارات برمجة قوية في بايثون، مع معرفة بكيفية كتابة شيفرات معيارية، وقابلة للاختبار.

  
  

• معرفة عملية بكيفية تصرف نماذج اللغة الكبيرة في الممارسة، بما في ذلك الخبرة في استدعاء واجهات برمجة التطبيقات لنماذج LLM (OpenAI، Anthropic، أو نماذج مفتوحة الوزن) في مشروع واحد على الأقل.

  
  

• معرفة على الأقل بواحد من التالي: أنظمة RAG، هندسة المطالبات، قواعد البيانات المتجهة، التضمينات، أو أنماط الوكلاء الأساسية.

  
  

• أساس قوي في أساسيات هندسة البرمجيات بما في ذلك Git، REST APIs، JSON، SQL، وعلى الأقل بيئة سحابية واحدة.

  
  

• مهارات قوية في الكتابة والتواصل الشفهي مع رغبة في طرح الأسئلة والانخراط في المناقشات التقنية.

  
  

• درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر، أو علوم البيانات، أو التعلم الآلي، أو الهندسة، أو مجال ذي صلة، أو خبرة معادلة قابلة للإثبات.

  
  

المؤهلات المفضلة

• خبرة في استخدام إطار عمل ذكاء اصطناعي واحد على الأقل مثل LangChain، LlamaIndex، Hugging Face Transformers، أو DSPy.

  
  

• تعرض لقواعد البيانات المتجهة (Pinecone، Weaviate، pgvector، Vertex AI Vector Search) ونماذج التضمين.

  
  

• معرفة بإحدى المنصات السحابية الكبرى (Azure، أو AWS)، خاصةً خدمات الذكاء الاصطناعي المدارة.

  
  

• الراحة مع Docker، وعمليات CI/CD الأساسية، وممارسات الهندسة الحديثة.

  
  

• محفظة من المشاريع الشخصية، أو المساهمات المفتوحة المصدر، أو أعمال الهاكاثون، أو الدورات الدراسية التي تُظهر الفضول والمبادرة في الذكاء الاصطناعي.

  
  

• خبرة في أطر الويب (FastAPI، Flask) أو أساسيات الواجهة الأمامية (React، TypeScript) هي ميزة ولكنها ليست مطلوبة.

  
  

• الدورات الدراسية أو التعلم الذاتي في التعلم الآلي، أو التعلم العميق، أو معالجة اللغة الطبيعية، أو استرجاع المعلومات.

  
  

ملف المهارات التقنية

البرمجة الأساسية: بايثون (مطلوب)، معرفة بلغة JavaScript أو TypeScript مفيدة.

أدوات الذكاء الاصطناعي: الراحة في استدعاء واجهات برمجة التطبيقات لنماذج LLM، هندسة المطالبات الأساسية، المعرفة بإطار عمل واحد على الأقل (LangChain، LlamaIndex، Hugging Face).

البيانات والتخزين: SQL، JSON، معرفة أساسية بقواعد البيانات المتجهة وقواعد البيانات التقليدية.

السحابة والهندسة: Git، REST APIs، Docker الأساسي، على الأقل بيئة سحابية واحدة (Azure، أو AWS).

المكافآت: بيئات دفتر الملاحظات (Jupyter، Colab)، أدوات التقييم (RAGAS، LangSmith، Weights and Biases)، تطوير الواجهة الأمامية الأساسية.

الكفاءات التي نقدرها

• الفضول: اهتمام حقيقي بكيفية عمل الذكاء الاصطناعي وعادة ما تتعلق بالتفاصيل بدلاً من اعتبار النماذج صناديق سوداء.

  
  

• الملكية: الاستعداد لرؤية المشكلات حتى النهاية، حتى عندما يكون الطريق غير واضح.

  
  

• التواصل: الراحة في طرح الأسئلة، ومشاركة التقدم، وشرح تفكيرك.

  
  

• عقلية الجودة: الفخر في كتابة شيفرات واضحة، ومختبرة، وسهلة للآخرين للعمل معها.

  
  

• سرعة التعلم: سجل حافل في اكتساب أدوات جديدة، ولغات، ومفاهيم بسرعة.

  
  

• التعاون: الكرم مع الزملاء، والانفتاح على الملاحظات، والاستعداد لمساعدة الآخرين على النجاح.

  
  

نحن شركة متجذرة بعمق في الانتماء، تعزز بيئة شاملة حيث يشعر الموظفون بالتقدير والتمكين للمساهمة في مهمتنا. مبنية على أساس قوي، كانت إلومينا دائمًا تعطي الأولوية للانفتاح، والتعاون، والبحث عن وجهات نظر بديلة لدفع الابتكار في علم الجينوم. نحن فخورون بتأكيد عدم وجود فجوة في الأجور، بغض النظر عن الجنس، أو العرق، أو العرق. لدينا أيضًا العديد من مجموعات موارد الموظفين (ERG) التي تقدم تجارب تطوير مهنية، وتزيد من الوعي الثقافي، وتوفر فرصًا للمشاركة في المسؤولية الاجتماعية. نحن فخورون بأن نكون صاحب عمل يساوي الفرص، ملتزمين بتوفير فرص العمل بغض النظر عن الجنس، أو العرق، أو العقيدة، أو اللون، أو الدين، أو الحالة الزوجية، أو حالة الشريك المنزلي، أو العمر، أو الأصل الوطني أو النسب، أو الإعاقة الجسدية أو العقلية، أو الحالة الطبية، أو التوجه الجنسي، أو الحمل، أو حالة الخدمة العسكرية أو المحاربين القدامى، أو حالة الجنسية، أو المعلومات الجينية. تقوم إلومينا بإجراء فحوصات خلفية على المتقدمين الذين تم تقديم عرض عمل مشروط لهم. سيتم النظر في المتقدمين المؤهلين الذين لديهم سجلات اعتقال أو إدانة للتوظيف وفقًا للقوانين المحلية، والولائية، والفيدرالية المعمول بها. قد تؤدي نتائج فحص الخلفية إلى سحب عرض العمل المشروط. سيتم إجراء عملية فحص الخلفية وأي قرارات تتخذ نتيجة لذلك وفقًا لجميع القوانين المحلية، والولائية، والفيدرالية المعمول بها. تحظر إلومينا استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في عملية التقديم والمقابلة. إذا كنت بحاجة إلى تسهيلات لإكمال عملية التقديم أو المقابلة، يرجى الاتصال بـ [email protected]. لمعرفة المزيد، قم بزيارة: https://www.dol.gov/ofccp/regs/compliance/posters/pdf/eeopost.pdf. سيتم نشر هذا المنصب حتى يتم اختيار مرشح نهائي أو حتى يكون لدى الطلب عدد كافٍ من المتقدمين المؤهلين. هذا الدور غير مؤهل لرعاية التأشيرات.