كلما زادت طلبات التقديم التي ترسلينها، زادت فرصك في الحصول على وظيفة!

إليك لمحة عن معدل نشاط الباحثات عن عمل خلال الشهر الماضي:

عدد الفرص التي تم تصفحها

عدد الطلبات التي تم تقديمها

استمري في التصفح والتقديم لزيادة فرصك في الحصول على وظيفة!

هل تبحثين عن جهات توظيف لها سجل مثبت في دعم وتمكين النساء؟

اضغطي هنا لاكتشاف الفرص المتاحة الآن!
نُقدّر رأيكِ

ندعوكِ للمشاركة في استطلاع مصمّم لمساعدة الباحثين على فهم أفضل الطرق لربط الباحثات عن عمل بالوظائف التي يبحثن عنها.

هل ترغبين في المشاركة؟

في حال تم اختياركِ، سنتواصل معكِ عبر البريد الإلكتروني لتزويدكِ بالتفاصيل والتعليمات الخاصة بالمشاركة.

ستحصلين على مبلغ 7 دولارات مقابل إجابتك على الاستطلاع.


تم إلغاء حظر المستخدم بنجاح
https://bayt.page.link/tWXVSEPYWkY4X9GU7
العودة إلى نتائج البحث‎

مهندس نماذج لغة كبيرة

قبل 30+ يومًا 2026/09/04
خدمات الدعم التجاري الأخرى
أنشئ تنبيهًا وظيفيًا لوظائف مشابهة
تم إيقاف هذا التنبيه الوظيفي. لن تصلك إشعارات لهذا البحث بعد الآن.

الوصف الوظيفي

دور المشروع : مهندس نماذج لغة كبيرة
وصف دور المشروع : تصميم نماذج لغة كبيرة (LLM) يمكنها معالجة وتوليد اللغة الطبيعية. تصميم معلمات الشبكة العصبية، المدربة على كميات كبيرة من بيانات النص غير المعلّمة.
المهارات المطلوبة : نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)
المهارات الجيدة : لا يوجد
يتطلب الحد الأدنى 12 سنة من الخبرة
المؤهل التعليمي : 15 سنة من التعليم بدوام كامل
ملخص: نحن نبحث عن مهندس ذكاء اصطناعي ذو مهارات عالية ورؤية لتصميم وقيادة بنية أنظمة الذكاء الاصطناعي المتطورة التي تشمل تنسيق الوكلاء، دمج LLM، والنشر على نطاق المؤسسات. ستلعب دورًا محوريًا في اختيار النماذج والأطر والاستراتيجيات المناسبة لتمكين أنظمة متعددة الوكلاء الذكية، ودمجها بسلاسة في البيئات المؤسسية الحالية. الأدوار والمسؤوليات: تصميم بنية النظام الكلية للذكاء الاصطناعي، مع التركيز على تنسيق الوكلاء، تكامل النظام، وقابلية التوسع من النهاية إلى النهاية. تقييم واختيار نماذج LLM المناسبة، وأطر التنسيق، والأدوات، وواجهات برمجة التطبيقات بما يتماشى مع تعقيد الاستخدام وقيود المؤسسات. تصميم أنظمة إدارة المعرفة باستخدام RAG (التوليد المعزز بالاسترجاع) وأنماط البحث الهجينة. تمكين استراتيجيات التخطيط والتنفيذ وتنسيق الوكلاء للمهام المعقدة. ضمان تصميم آمن وموفر للتكاليف من خلال تكامل بوابة واجهة برمجة التطبيقات، وتخطيط ميزانية الرموز والنوافذ السياقية. قيادة نمذجة تهديدات الذكاء الاصطناعي، وتصميم مستويات الأمان، والدفاعات ضد المطالبات العدائية. التعاون مع الفرق متعددة التخصصات لضمان تنسيق سلس بين الوكلاء (A2A) والأدوات. قيادة إثبات المفاهيم، والتقييمات الفنية، وجاهزية الإنتاج للتطبيقات المعتمدة على الوكلاء. المهارات المهنية والتقنية: فهم قوي لأنماط البنية بما في ذلك إدارة المعرفة (RAG، البحث الهجين)، تصميم الوكلاء، والذكاء الاصطناعي المؤسسي. خبرة عملية مع أطر تنسيق LLM مثل LangGraph، CrewAI، AutoGen، Vertex AI، AI Refinery. إتقان أدوات كعوامل، واستدعاء الوظائف، وتكامل واجهة برمجة التطبيقات، وبروتوكولات سياق النموذج (مثل MCP)، والتواصل بين الوكلاء (A2A). خبرة في تصميم أمان الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك نمذجة التهديدات واستراتيجيات حماية المطالبات. معرفة بتصميم بوابة واجهة برمجة التطبيقات، وتحسين الأداء، وبنية النظام الواعية بالتكاليف، وتخطيط السياق. خبرة في العمل عبر البيئات السحابية والهجينة مع أنماط تكامل مؤسسية آمنة. معلومات إضافية: - يجب أن يكون لدى المرشح خبرة لا تقل عن 5 سنوات في نماذج اللغة الكبيرة.
- هذه الوظيفة مقرها في مكتبنا في بنغالور.
- يتطلب 15 سنة من التعليم بدوام كامل.
لقد تمت ترجمة هذا الإعلان الوظيفي بواسطة الذكاء الاصطناعي وقد يحتوي على بعض الاختلافات أو الأخطاء البسيطة.

لقد تجاوزت الحد الأقصى المسموح به للتنبيهات الوظيفية (15). يرجى حذف أحد التنبيهات الحالية لإضافة تنبيه جديد.
تم إنشاء تنبيه وظيفي لهذا البحث. ستصلك إشعارات فور الإعلان عن وظائف جديدة مطابقة.
هل أنت متأكد أنك تريد سحب طلب التقديم إلى هذه الوظيفة؟

لن يتم النظر في طلبك لهذة الوظيفة، وسيتم إزالته من البريد الوارد الخاص بصاحب العمل.