استشاري / استشاري أول - مهندس ذكاء اصطناعي (INAI)

عن بلو ألتير: هل فكرت في الدور الذي ستلعبه في عالم الذكاء الاصطناعي في الغد؟
في بلو ألتير، نؤمن أن كل موظف هو نجم مليء بالعناصر المتنوعة التي تصدر ضوءًا رائعًا.
تمامًا كما تضيء النجوم السماء الليلية، يضيء أعضاء فريقنا عالم الأعمال والتكنولوجيا بمواهبهم وإبداعهم وتفانيهم.
بلو ألتير هي شركة استشارية مبتكرة ومعترف بها في الصناعة تستفيد من التقنيات التحويلية لتمكين الذكاء الاصطناعي ودفع النجاح الرقمي لعملائها.
تأسست في عام 2015، تمتد خدماتنا عبر التقييم والاستراتيجية، وتنفيذ التكنولوجيا، والخدمات المدارة عبر إدارة واجهات برمجة التطبيقات والتكامل، وإدارة البيانات، وتطوير التطبيقات الرقمية، والذكاء الاصطناعي.
نحن فخورون بتجاوز معايير الصناعة لنجاح المشاريع، بفضل تركيزنا الخبير على إدارة البرامج والمشاريع، وتحليل الأعمال، وضمان الجودة.
العمل في بلو ألتير يعني أن تكون جزءًا من فريق نابض بالحياة وديناميكي يدفع التغيير الرقمي ويمكّن العملاء من احتضان التحولات في الذكاء الاصطناعي.
بغض النظر عن الدور الذي تلعبه، ستساعد في تشكيل المستقبل الرقمي وإحداث فرق حقيقي.
لذلك، إذا كنت نجمًا مستعدًا للتألق بشكل أكبر، لا يمكننا الانتظار لمقابلتك.
في بلو ألتير - حيث لا نقوم فقط بتحويل الأعمال ولكن نشكل عالم الذكاء الاصطناعي نجمًا تلو الآخر!
بالإضافة إلى حزمة تعويضات تنافسية، نقدم فرصًا وفيرة لك لتحقيق التفوق وتجاوز توقعاتك.
متماشين مع روح التحدي في بلو ألتير، نقدم برنامج عناصر النجوم، مستلهمًا من تكوين النجوم نفسها، ويتكون من عناصر متنوعة تعطي خصائص فريدة وتضيء لآلاف السنين.
وبالمثل، يهدف مبادرتنا إلى تسهيل التألق في موظفينا.
يشمل برنامج عناصر النجوم مجموعة من الفوائد، لدعم فريقنا عبر أربعة جوانب محورية في حياتهم ومهنهم.
من خلال عناصر النجوم، يمكن لموظفينا تحقيق إمكاناتهم بالكامل، على الصعيدين الشخصي والمهني.
العنوان: مهندس ذكاء اصطناعي الخبرة: 4-6 سنوات الموقع: بونه/بنغالور المتطلبات: درجة الماجستير أو درجة/شهادة ذات صلة في تخصص كمي، مثل علوم الحاسوب، الرياضيات، الإحصاء، الذكاء الاصطناعي.
خبرة عملية مع أدوات البرمجيات الإحصائية.
نفضل الخبرة في بايثون ومكتبات بايثون الإحصائية.
يتم قبول الخبرة في R، وكذلك SAS، SPSS، Strata، وMATLAB.
فهم عميق للمفاهيم الأساسية في الاحتمالات والإحصاء، وحدس خوارزميات التعلم الآلي، وأساسيات علوم الحاسوب.
خبرة عميقة في تقنيات الإحصاء والتعلم الآلي مثل التصنيف، والانحدار، واختيار الميزات وهندسة الميزات، وضبط المعلمات، وطرق التعلم غير الخاضع للإشراف، وتحليل السلاسل الزمنية، والتنبؤ وما إلى ذلك.
فهم عميق لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية وضبطها.
خبرة مثبتة في الذكاء الاصطناعي التوليدي بما في ذلك تدريب النموذج، وضبطه، ونشره.
خبرة عملية مع نماذج اللغة الكبيرة مثل GPT وLLaMA وMistral وClaude، إلخ.
خبرة في تنفيذ أنظمة التوليد المعززة بالاسترجاع باستخدام قواعد بيانات المتجهات (مثل Pinecone وWeaviate وMilvus وFAISS).
معرفة قوية بالتضمينات (نص، صورة، متعددة الوسائط) وتطبيقها في البحث الدلالي، والتخصيص، وأنظمة التوصية.
الإلمام بأطر الذكاء الاصطناعي الوكيلة (LangChain وLlamaIndex وAutoGen وCrewAI) لبناء أنظمة مستقلة ومتعددة الوكلاء.
المسؤوليات: البحث، وتصميم، وتنفيذ حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي لمشاكل الأعمال المعقدة.
بناء ونشر تطبيقات قائمة على نماذج اللغة الكبيرة بما في ذلك روبوتات المحادثة، والمساعدين، والوكلاء المستقلين.
تصميم وتحسين أنظمة استرجاع المعرفة المعززة للبيانات الخاصة بالمؤسسات.
تطوير وتقييم حلول قائمة على التضمين للبحث الدلالي، والتخصيص، والتوصية.
التجريب مع أطر الذكاء الاصطناعي الوكيلة لتصميم سير العمل متعدد الوكلاء وأنظمة اتخاذ القرار المستقلة.
البحث في خوارزميات التعلم الآلي وتطوير صيغ الحلول، واختبارها على مجموعات بيانات كبيرة.
بالنظر إلى مشاكل الأعمال غير المنظمة والمعقدة، تصميم وتطوير حلول تحليلية مخصصة.
تصميم التجارب، واختبار الفرضيات، وبناء نماذج قابلة للتنفيذ.
حل المشكلات التحليلية والتواصل بفعالية حول المنهجيات والنتائج.
استنتاج واستنتاجات ذات صلة من البيانات بما في ذلك تحديد الاتجاهات والشذوذ.
ترجمة مشاكل الأعمال غير المنظمة والمعقدة إلى أطر رياضية مجردة، مع إجراء تشبيهات ذكية وتقديرات لإنتاج خوارزميات تعمل على نطاق واسع.
الخبرة المفضلة: عقل تحليلي مع قدرات حل المشكلات.
القدرة على تصميم وتحسين أنظمة استرجاع المعرفة على نطاق المؤسسات.
فهم تقنيات تمثيل النص (BERT وELMo، إلخ) والإحصاء.
فهم عميق لوظائف وعمارة LSTM/CNN.
خبرة في تقنيات استخراج المعلومات والاسترجاع (مثل التعرف على الكيانات المسماة، وتحليل الاعتماد، وحل الإحالة، إلخ).
خبرة عملية مع مكتبات تعدين النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية (SpaCy وNLTK وHugging Face وOpenAI APIs).
الخبرة مع أي منصات سحابية للبيانات/الذكاء الاصطناعي (مثل AWS Sage maker وAzure Machine Learning، إلخ) ستكون ميزة.
معرفة بالذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط (نص، رؤية، صوت) والتقنيات الناشئة في سير العمل الوكيل.
الخبرة مع تقنيات أقل شيوعًا، مثل النماذج البيانية الاحتمالية، والخوارزميات التوليدية، والخوارزميات الجينية، والتعلم المعزز، إلخ.
يمكن أن تكون المشاريع الشخصية ونتائج مسابقات Kaggle تمييزًا.
المهارات الشخصية المطلوبة: مهارات تواصل وتفاعل قوية.
القدرة على شرح المنطق الإحصائي لكل من الخبراء وغير الخبراء.
مهارات تواصل وتفاعل قوية.
القدرة على تعلم مهارات/تكنولوجيات جديدة بسرعة وباستقلالية.
مهارات حل المشكلات بشكل مستقل.