مهندس برمجيات أول - الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

وصف الوظيفة:

عن كالرِس والدور:

يتم قيادة تصميم وتسليم أنظمة التعلم الآلي والتعلم المعزز القابلة للتوسع في كالرِس. كمهندس برمجيات أول في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، سيتم وضع المعايير التقنية، وتوجيه المهندسين، ودفع المبادرات من تحديد المشكلة إلى عمليات الإنتاج، مما يشكل حلول الذكاء الاصطناعي التي تحسن بشكل ملموس من الإنتاجية والتكلفة وموثوقية الخدمة لسلاسل الإمداد العالمية.

ما ستقوم به:

• تصميم منصات التعلم الآلي والتعلم المعزز من البداية إلى النهاية: خطوط الأنابيب، بيئات التدريب/التقييم، تقديم النماذج، المراقبة، واستجابة الحوادث.
• تأسيس معايير جودة البيانات، والرؤية، والحوكمة عبر منتجات التعلم الآلي.
• تحسين سير العمل الإنتاجي من حيث الأداء، والكمون، والقابلية للتوسع، والأمان.
• قيادة المراجعات التقنية، رفع جودة الكود/التصميم، وضمان التجارب القابلة للتكرار.
• التعاون عبر الوظائف لترجمة الأهداف التجارية إلى أهداف النماذج، ومقاييس النجاح، واستراتيجيات النشر.
• توجيه وتدريب المهندسين وعلماء البيانات؛ تعزيز الممارسات الجيدة والتحسين المستمر.

المؤهلات الدنيا:

• درجة البكالوريوس/الماجستير/الدكتوراه في علوم الحاسوب أو مجال ذي صلة؛ 5-8+ سنوات من الخبرة في بناء وتشغيل أنظمة التعلم الآلي في الإنتاج.
• إجادة متقدمة في بايثون وإطارات التعلم العميق (بايتورتش أو تينسورفلو).
• خبرة على مستوى الخبراء في scikit-learn وpandas وnumpy، وتطوير وتقييم نماذج التعلم الآلي.
• سجل حافل في النشر على أزور/AWS/GCP؛ قوي في دوكر، كوبرنيتس، وCI/CD.
• خبرة عملية في المراقبة، واكتشاف الانحراف، والتنبيه، واستجابة الحوادث لخدمات التعلم الآلي.

المؤهلات المفضلة:

• خبرة في المحاكاة (حدث منفصل أو قائم على الوكيل)، ونمذجة الطوابير/العشوائية، والتعلم المعزز في البيئات الحقيقية.
• عمق MLOps: إصدار النماذج، تتبع التجارب، إعادة التدريب التلقائي، الحوكمة.
• خبرة في مجال اللوجستيات/سلاسل الإمداد والتحسين في البيئات المعقدة/الجزئية القابلة للرؤية.
• خبرة في الوظائف بدون خادم والهندسة المعمارية المدفوعة بالأحداث لواجهات برمجة التطبيقات للنماذج ذات الكمون المنخفض، بما في ذلك Knative، وظائف أزور، وAWS Lambda.

لماذا كالرِس:

• امتلاك المبادرات الاستراتيجية للتعلم الآلي مع رؤية مباشرة لتأثير العملاء.
• تأثير اتجاه المنتج والمعايير التقنية في منظمة حديثة للذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي.
• راتب تنافسي ومزايا؛ ثقافة شاملة؛ فرص لتوسيع نطاق القيادة.

كالرِس هو صاحب عمل يتيح الفرص للجميع. نحن نحتفل بالتنوع وملتزمون بخلق بيئة شاملة لجميع الموظفين.