نظرة عامة على الوظيفة

بصفتك مهندس تعلم الآلة، الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي - جمع البيانات، ستساهم في بناء وتوسيع منصة جمع بيانات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الموحدة للشركة، مما يمكّن من قدرات تعلم آلي موحدة وموثوقة وقابلة للتوسع عبر المؤسسة. ستركز هذه الوظيفة على تطوير ودعم أنظمة البيانات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ونماذج اللغة الكبيرة التي تدعم خطوط بيانات، وإدارة دورة حياة النماذج، وأطر التقييم، ونشر الإنتاج.

تتطلب هذه الوظيفة خبرة عملية في هندسة تعلم الآلة، وأنظمة قائمة على نماذج اللغة الكبيرة، وتطوير منصات التعلم الآلي، وعمليات التعلم الآلي. ستعمل عن كثب مع مهندسي التعلم الآلي، ومديري المنتجات، والباحثين، وأصحاب المصلحة في الأعمال لتقديم قدرات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الجاهزة للإنتاج بما يتماشى مع الأهداف التجارية الأوسع واستراتيجية الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

ستكون متورطًا في تصميم وتطوير واختبار ونشر ودعم مكونات المنصة، بما في ذلك استيعاب البيانات، وإدارة الميزات، وتدريب النماذج وتقييمها، وأنظمة الاستدلال القابلة للتوسع، وقدرات مراقبة النماذج.

ستساعد في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي وتعلم آلي جاهزة للإنتاج، وقابلة للمراقبة، وقابلة للصيانة، وفعالة من حيث التكلفة، مع التركيز على الموثوقية والأداء والحوكمة وإنتاجية المطورين. ستعمل مع تقنيات وأنماط تتعلق بالنماذج اللغوية الكبيرة، وتوليد معزز بالاسترجاع، والتضمينات، وقواعد البيانات المتجهة، والأنظمة الموزعة، والهياكل السحابية الأصلية، وعمليات التعلم الآلي.

ستساهم في دورة حياة أنظمة التعلم الآلي من التجريب والنمذجة إلى النشر والمراقبة والتحسين المستمر، أثناء العمل مع الزملاء والمساهمة في ممارسات هندسية قوية عبر الفريق.

نظرة عامة على الفريق

ستكون جزءًا من فريق متعدد التخصصات من مهندسي التعلم الآلي المسؤولين عن بناء وصيانة منصة جمع بيانات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الموحدة. يركز الفريق على تطوير أنظمة قابلة للتوسع تدعم خطوط البيانات، وإدارة دورة حياة النماذج، وأطر التقييم، مما يمكّن الفرق السفلية من بناء ونشر حلول جمع بيانات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

ملخص الواجبات والمسؤوليات

• أنظمة جمع البيانات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: تطوير ودعم سير العمل القابل للتوسع لجمع البيانات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي وتعزيزها عبر مصادر البيانات المنظمة وغير المنظمة.
• سير العمل القائم على نماذج اللغة الكبيرة والذكاء الاصطناعي التوليدي: بناء وصيانة القدرات القائمة على نماذج اللغة الكبيرة بما في ذلك أنظمة توليد معزز بالاسترجاع، وتنظيم المطالبات، واستخراج الكيانات، والتلخيص، والتصنيف، وسير العمل للتحقق التلقائي.
• الأطر الوكيلة ودمج سياق النموذج: المساهمة في سير العمل الوكيل ودمج النموذج مع الأدوات الداخلية، وواجهات برمجة التطبيقات، ومخازن المعرفة، ومصادر البيانات، وأنظمة سير العمل.
• نشر النموذج وإدارة دورة الحياة: دعم نشر وصيانة وتحسين نماذج التعلم الآلي ونماذج اللغة الكبيرة في الإنتاج، بما في ذلك إصدار النماذج، والتكامل المستمر/التسليم المستمر، وتتبع التجارب، وسجل النماذج، واستراتيجيات النشر، وآليات التراجع.
• جودة البيانات والتقييم: تنفيذ أطر التقييم لجودة الاستخراج، وأداء النموذج، ومخاطر الهلوسة، والتأسيس، والتناسق، والكمون، والتغطية، وموثوقية البيانات بشكل عام.
• المراقبة والتميز التشغيلي: بناء وصيانة المراقبة، والتسجيل، والتتبع، والتنبيه، وتتبع التكاليف، ومراقبة أداء النموذج، واكتشاف الانحراف، ولوحات المعلومات الخاصة بالموثوقية لأنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الإنتاج.
• هندسة المنصة القابلة للتوسع: تطوير أنظمة موزعة، مدفوعة بالحدث، وسحابية الأصلية باستخدام المعالجة غير المتزامنة، وقوائم الرسائل، وحاويات، وأنماط التنسيق لدعم أحمال العمل عالية الحجم.
• الابتكار والتحسين المستمر: تقييم وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الناشئة، وأطر نماذج اللغة الكبيرة، وأدوات التنسيق، وقواعد البيانات المتجهة، وطرق نشر النماذج لتحسين قدرات الأتمتة وإنتاجية المطورين.
• قيم الشركة: تمثيل قيم الشركة والمساهمة في ثقافة الابتكار، والمساءلة، والتعاون، والشمول، والتحسين المستمر.

الخبرة والمهارات والمؤهلات

• درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر، أو علوم البيانات، أو الرياضيات، أو مجال تقني ذي صلة.
• خبرة تزيد عن 3 سنوات في هندسة تعلم الآلة، أو علوم البيانات، أو هندسة البرمجيات، أو منصات التعلم الآلي، أو الأنظمة الموزعة.
• خبرة في بناء أو نشر أو صيانة أنظمة تعلم الآلة في الإنتاج، بما في ذلك نشر النماذج، أو خدمات الاستدلال، أو إدارة دورة الحياة.
• خبرة عملية مع أدوات وممارسات عمليات التعلم الآلي، بما في ذلك التكامل المستمر/التسليم المستمر، ومراقبة النماذج، وتتبع التجارب، والاختبار التلقائي، أو أتمتة النشر.
• مهارات برمجة قوية في بايثون وSQL، أو لغات مشابهة.
• خبرة مع منصات السحابة وتقنيات الحاويات مثل AWS، GCP، Azure، Docker، أو Kubernetes.
• خبرة مع أنظمة قائمة على نماذج اللغة الكبيرة أو القدرات ذات الصلة، بما في ذلك خطوط أنابيب توليد معزز بالاسترجاع، والتضمينات، وقواعد البيانات المتجهة، وتنظيم المطالبات، أو تقييم النماذج.
• فهم الأنظمة الموزعة، وقابلية التوسع، وخطوط البيانات، ومفاضلات تصميم الأنظمة.
• القدرة على حل التحديات التقنية وتقديم حلول موثوقة وقابلة للصيانة وقابلة للتوسع.
• مهارات قوية في التواصل والتعاون، مع خبرة في العمل عبر فرق المنتجات والهندسة والبيانات أو الأعمال.
• خبرة في العمل في بيئات سريعة الوتيرة تعتمد على البيانات.

ظروف العمل

تكون ظروف العمل لهذه الوظيفة في بيئة مكتبية قياسية. يستخدم الموظفون في هذا المنصب أجهزة الكمبيوتر والهواتف بشكل مستمر طوال اليوم. قد يتطلب الأمر سفرًا محدودًا للشركات إلى مكاتب بعيدة أو اجتماعات وأحداث تجارية أخرى.

تتيح بيئة العمل الهجينة في Morningstar لك الفرصة للتعاون شخصيًا كل أسبوع حيث وجدنا أننا في أفضل حالاتنا عندما نكون معًا بانتظام. في معظم مواقعنا، نموذج العمل الهجين لدينا هو أربعة أيام في المكتب كل أسبوع. تتوفر مجموعة من الفوائد الأخرى لتعزيز المرونة مع تغير الاحتياجات. بغض النظر عن مكان وجودك، سيكون لديك الأدوات والموارد للتفاعل بشكل هادف مع زملائك العالميين.