مهندس ذكاء اصطناعي – وصف الوظيفة

الغرض والنطاق

تصميم وتقديم حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية (نماذج اللغة الكبيرة، المساعدين، الوكلاء) التي تعزز الأتمتة، والوصول إلى المعرفة، واتخاذ القرار عبر المؤسسة.

ترجمة المشكلات التجارية إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي المدفوعة بالمطالبات والمُعززة بالاسترجاع (RAG) المدمجة مع منصات بيانات المؤسسة.

ضمان تنفيذات GenAI المسؤولة، الآمنة، والقابلة للتوسع، بما في ذلك الحوكمة، والتقييم، ومراقبة سلوك النموذج.

المهام والمسؤوليات الرئيسية

تطوير وتحسين استراتيجيات هندسة المطالبات، بما في ذلك قوالب المطالبات، والتسلسل، واستخدام الأدوات (الوكلاء)، وتقنيات التأسيس (RAG).

بناء ونشر تطبيقات مدعومة بنماذج اللغة الكبيرة باستخدام بيانات المؤسسة (هيكلية/غير هيكلية)، مع دمجها مع واجهات برمجة التطبيقات، وقواعد البيانات المتجهة، وأنظمة المعرفة.

تنفيذ التقييم، والمراقبة، والحواجز لنظم GenAI، مع معالجة الهلوسة، والتحيز، وجودة الاستجابة، والأداء في الإنتاج.

التعليم

درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر، أو علوم البيانات، أو الهندسة، أو مجال ذي صلة.

يفضل التدريب المتخصص أو الشهادات في الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة، أو معالجة اللغة الطبيعية، أو الذكاء الاصطناعي التوليدي.

التعلم المستمر في أطر GenAI الناشئة، ونماذج اللغة الكبيرة، وتقنيات هندسة المطالبات.

الخبرة والمهارات المطلوبة

خبرة عملية في تصميم ونشر حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية على AWS وAzure، بما في ذلك خدمات مثل Azure OpenAI، وAWS Bedrock، وAzure Machine Learning.

خبرة قوية في هندسة المطالبات، وهياكل RAG، والتضمينات، وقواعد البيانات المتجهة (مثل بحث المتجهات في Databricks، وFAISS)، مع خبرة في تأسيس نماذج اللغة الكبيرة في بيانات المؤسسة.

إجادة استخدام Databricks (Spark، Delta Lake) لإعداد البيانات ودمجها مع سير عمل GenAI، بالإضافة إلى Azure DevOps وGitHub لإدارة دورة حياة تطبيقات GenAI.

خبرة في أطر تقييم الذكاء الاصطناعي/نماذج اللغة الكبيرة، بما في ذلك تقييم المطالبات/الاستجابة، واكتشاف الهلوسة، وتصنيف الأمان، والتحسين المدفوع بالمعايير لضمان مخرجات عالية الجودة وموثوقة.