قائد هندسة الذكاء الاصطناعي المتقدم (الذكاء الاصطناعي الوكالي وأتمتة التوظيف) - عن بُعد

الموقع: عن بُعد / دهرادون (خيارات هجينة متاحة) نموذج الارتباط: بدوام جزئي / تعاقدي الالتزام الزمني: 8-10 ساعات / أسبوع تفويض الدور نحن نطلب تقديم الطلبات لقائد هندسة الذكاء الاصطناعي المتقدم لتصميم وإدارة وتحسين أنظمة نماذج اللغة الكبيرة عالية الدقة.
يقع هذا الدور عند تقاطع الذكاء الاصطناعي الوكالي وأتمتة التوظيف، ويتطلب نهجًا متطورًا لبناء أنظمة تقوم بتوظيف وتقييم والتفاعل مع المواهب البشرية بشكل مستقل.
هذا ليس دورًا لتوليد المحتوى؛ إنه دور هندسة الأنظمة.
ستكون مسؤولاً عن تصميم الهيكل المعرفي لمنصتنا، باستخدام أطر مثل LangChain وLangGraph لبناء وكلاء قادرين على التفكير وقابلين للتوسع للاستخدام في بيئات الإنتاج.
المسؤوليات الأساسية 1.
تصميم هندسة الطلب المتقدم ونمذجة المعرفة التصميم الاستراتيجي: هندسة بنى الطلب الإنتاجية لعمليات العمل المعقدة، بما في ذلك تقييم المرشحين، تحليل السير الذاتية، أتمتة المقابلات، والتواصل المستقل مع أصحاب المصلحة.
تنفيذ المنهجية: نشر نماذج الطلب المتقدمة - بما في ذلك سلسلة الأفكار (CoT)، شجرة الأفكار، الاتساق الذاتي، وتسلسل التعليمات - لضمان التفكير الدقيق.
هندسة القيود: تصميم حواجز قوية وبروتوكولات اتباع التعليمات للحفاظ على سلامة النظام، ومنع الاختراقات، وضمان الالتزام الصارم بمعايير التوظيف.
2. الذكاء الاصطناعي الوكالي وبناء أنظمة تنسيق سير العمل: بناء وإدارة سير العمل متعدد الوكلاء باستخدام LangGraph وLangChain.
منطق القرار: تصميم أشجار قرار معقدة متعددة الخطوات تتضمن نقاط تفتيش بشرية، واستعادة أخطاء مستقلة، وتفرعات شرطية.
الكفاءة التشغيلية: تحسين مسارات التنفيذ من حيث زمن الاستجابة وتكلفة الرموز دون المساس بعمق التحليل أو موثوقية النظام.
3. هندسة خطوط أنابيب أنظمة RAG والمعرفة المعززة: تصميم خطوط أنابيب استرجاع معزز للتوليد (RAG) لضمان حقن سياق عالي الدقة، وتقليل الهلوسات من خلال نسبة المصادر الدقيقة.
استراتيجية المتجهات: إدارة التكامل مع قواعد بيانات المتجهات (Pinecone، Weaviate، Chroma) وتنفيذ استراتيجيات استرجاع متقدمة مثل إعادة ترتيب المعاني، توسيع الاستعلام، وضغط السياق.
4. الحوكمة والتقييم والتحسين ضمان الجودة: تحديد وتنفيذ أطر التقييم الآلي (LLM-as-a-Judge) لإجراء اختبارات الانحدار على الطلبات وقياس انحراف المخرجات.
اختيار النموذج: اتخاذ قرارات استراتيجية بشأن توجيه النموذج (GPT-4 مقابل Claude مقابل Gemini) وتحديد جدوى تحسين PEFT/LoRA مقابل تحسين نافذة السياق.
التوحيد القياسي: وضع معايير توثيق صارمة لتاريخ إصدار الطلبات وإمكانية التكرار لضمان الامتثال على مستوى المؤسسات.
ملف المرشح المتطلبات الفنية: إتقان عميق: خبرة عملية واسعة مع LangChain وLangGraph أمر لا يمكن التفاوض عليه.
الطلاقة في نماذج اللغة الكبيرة: إتقان هندسة الطلب للنماذج المتقدمة (GPT-4o، Claude 3.5 Sonnet، Gemini 1.5 Pro). خبرة الإنتاج: سجل حافل في نشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستقلة، خاصة في تكنولوجيا الموارد البشرية، أتمتة التوظيف، أو تنسيق سير العمل.
الرؤية المعمارية: القدرة على تصور وبناء أنظمة ذكاء اصطناعي شاملة، تتجاوز الطلبات المعزولة إلى هياكل معرفية متكاملة.
المؤهلات المفضلة: الخلفية الأكاديمية: بكاليوس / ماجستير من معاهد مرموقة (IITs، IIITs، BITS، أو معاهد عالمية معادلة) مفضلة بشدة.
الحمض النووي للشركات الناشئة: خبرة في العمل في بيئات سريعة الحركة، حيث تكون الملكية والاستقلالية أمرًا بالغ الأهمية.
المهارات المرغوبة (ميزة إضافية): خبرة مع واجهة برمجة تطبيقات OpenAI Assistants واستدعاء الوظائف.
الإلمام بمنصات مراقبة نماذج اللغة الكبيرة (LangSmith، Weights & Biases، PromptLayer).
خبرة في الطلبات العدائية وتعزيز الأمان لنماذج اللغة الكبيرة.
عملية التقديم يُدعى المرشحون المهتمون لتقديم ملفهم المهني ومحفظة مختصرة من المشاريع ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي / الوكالي.
يرجى تسليط الضوء على حالات محددة حيث قمت بهندسة تدفقات تفكير معقدة أو أنظمة اتخاذ قرار آلي.
تجربتك: درجة بكاليوس أو ماجستير في علوم الحاسوب، الذكاء الاصطناعي، أو تخصص ذي صلة.
خبرة مثبتة في قيادة مشاريع الذكاء الاصطناعي، خاصة في هندسة الطلب.
محفظة قوية أو دراسات حالة تعرض عملك في الذكاء الاصطناعي وأتمتة التوظيف.
فهم مبادئ التصميم المتمركز حول المستخدم وكيفية تطبيقها في إعدادات الذكاء الاصطناعي.
خبرة في التعاون مع فرق متعددة التخصصات لتقديم تطبيقات ذكاء اصطناعي ناجحة.
عن شركة Cynet: شركة Cynet في طليعة استخدام التكنولوجيا والابتكار لتعزيز حلول القوى العاملة.
نهدف إلى إنشاء أدوات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تعيد تشكيل عمليات التوظيف.
معًا، يمكننا إعادة تعريف مستقبل التوظيف.
قم بزيارة موقعنا لمزيد من المعلومات.