معرف طلب الوظيفة #

26WD94741نظرة عامة على الوظيفة

تقوم أوتوديسك بتحويل جريء لتصبح منصة تطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي أولاً، تقدم تجربة سلسة وموحدة تعيد تشكيل كيفية تصميم العملاء والفرق الداخلية وبناء وتشغيل ضمن مساحة عمل مدفوعة بالوكيل. ستعمل هذه المنصة كأساس للجيل القادم من برمجيات تصميم وصنع أوتوديسك.

نحن نبحث عن مهندس برمجيات لمبادرات الذكاء الاصطناعي الوكيلة لتحديد وتصميم وتقديم أنظمة ذكاء اصطناعي متقدمة قادرة على التفكير المستقل واتخاذ القرار والتنفيذ الذاتي. هذه وظيفة رفيعة المستوى ومؤثرة للغاية تمزج بين الخبرة التقنية العميقة والقيادة المعمارية والرؤية الاستراتيجية. ستتعاون بشكل وثيق مع قادة الهندسة والمنتجات والبحث والأعمال لبناء أنظمة ذكية مدركة للمجال تسرع الابتكار وتحقق تأثيرًا قابلًا للقياس عبر منصة أوتوديسك.

المسؤولياتالهندسة والتطوير

• تصميم وتوجيه تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الوكلاء المستقلين، وإطارات العمل متعددة الوكلاء، والوكلاء المدعومين بالنماذج اللغوية الكبيرة.

  
  

• تحديد المعمارية المرجعية، والأنماط، وأفضل الممارسات لدمج الذكاء الاصطناعي الوكيل في المنصات والخدمات وعمليات العمل الحالية لأوتوديسك.

  
  

• قيادة القرارات المعمارية عبر الاستدلال، والتنظيم، ودمج الأدوات، والذاكرة، وحلقات التغذية الراجعة.

  
  

البحث، والنمذجة، والتقييم

• تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي الناشئة، وإطارات العمل، والأدوات.

  
  

• نموذج، وتقييم، وتقدير الحلول من حيث قابلية التوسع، والموثوقية، والسلامة، وكفاءة التكلفة، والأداء.

  
  

• ترجمة البحث والتجريب إلى إرشادات معمارية جاهزة للإنتاج.

  
  

نشر الإنتاج والتميز التشغيلي

• توجيه نشر حلول الذكاء الاصطناعي الوكيل في بيئات الإنتاج مع التركيز على الموثوقية، والمرونة، وقابلية التشغيل.

  
  

• تحديد استراتيجيات لمراقبة سلوك الوكلاء، واكتشاف الشذوذ، وتنقيح سياسات الوكلاء.

  
  

• إنشاء آليات تغذية راجعة للتعلم المستمر، والتقييم، وتحسين النظام.

  
  

الأخلاقيات، والسلامة، والحوكمة

• ضمان التزام أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيل بالمبادئ الأخلاقية، والمتطلبات التنظيمية، ومعايير حوكمة أوتوديسك طوال دورة حياتها.

  
  

• دعم أفضل الممارسات لخصوصية البيانات، والأمان، وقابلية التدقيق، واستخدام الذكاء الاصطناعي المسؤول.

  
  

القيادة عبر الوظائف والتواصل

• التعاون الوثيق مع المهندسين المعماريين للمنصات، ومهندسي البرمجيات، وفرق الذكاء الاصطناعي التطبيقية، ومديري المنتجات، وأصحاب المصلحة في الأعمال.

  
  

• التواصل بوضوح حول المفاهيم المعمارية المعقدة، والمفاضلات، والمخاطر للجماهير التقنية وغير التقنية.

  
  

• العمل كقائد فكري تقني ومرشد داخل المنظمة.

  
  

المؤهلات الدنيا

• درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر، أو الذكاء الاصطناعي، أو التعلم الآلي، أو مجال ذي صلة (أو خبرة عملية معادلة).

  
  

• 15+ سنة من الخبرة المهنية في هندسة البرمجيات، بما في ذلك 5 سنوات على الأقل في أدوار هندسة أو معمارية الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي.

  
  

• خبرة مثبتة في تصميم وتقديم أنظمة برمجيات معقدة وجاهزة للإنتاج.

  
  

• فهم عميق لخوارزميات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، والهياكل، وإطارات العمل.

  
  

• خبرة مثبتة في تقديم ميزات أو منصات مدعومة بالذكاء الاصطناعي في منتجات برمجيات واسعة النطاق.

  
  

• قدرة قوية على العمل بفعالية عبر فرق متعددة التخصصات.

  
  

• تصميم واجهات برمجة التطبيقات والخدمات على نطاق واسع (REST، gRPC، GraphQL)، بما في ذلك إدارة الإصدارات والتوافق العكسي.

  
  

• أنظمة موزعة ومنصات بيانات، بما في ذلك الخدمات المصغرة، وشبكة الخدمات، وهياكل معالجة البيانات المتدفقة.

  
  

• مهارات ممتازة في الكتابة والتواصل الشفهي، مع القدرة على شرح المفاهيم التقنية المعقدة لأصحاب المصلحة غير التقنيين.

  
  

• مهارات تحليلية وتفكير نظامي قوية، مع سجل حافل في حل التحديات التقنية المعقدة.

  
  

• القدرة على التفكير استراتيجياً حول مستقبل الذكاء الاصطناعي وتطبيقه في صناعات التصميم والبناء والتصنيع والبنية التحتية.

  
  

المؤهلات المفضلة

• خبرة في نشر وتشغيل حلول الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع على منصات السحابة الكبرى (AWS، Azure، أو Google Cloud Platform).

  
  

• خبرة قوية مع خدمات AWS، مثل EC2، ECS، Lambda، API Gateway، S3، DynamoDB، وRDS.

  
  

• هندسة قواعد البيانات والتقنيات، بما في ذلك الأنظمة العلائقية وNoSQL.

  
  

• الهياكل المعتمدة على الأحداث والتدفقات (Kafka أو Kinesis)، بما في ذلك المعالجة الدقيقة لمرة واحدة وتطور المخطط (Avro / Protobuf).

  
  

• ممارسات المراقبة وSRE: OpenTelemetry، تتبع موزع، مقاييس، SLIs/SLOs.

  
  

• الرسوم البيانية المعرفية والنمذجة الدلالية (مفضل): RDF/OWL، الرسوم البيانية للخصائص، أو مخازن ميزات التعلم الآلي.

  
  

• خبرة عملية مع هياكل RAG، بما في ذلك التضمينات، ومخازن المتجهات، واستراتيجيات تقسيم البيانات، وإعادة الترتيب، وتقييم الاسترجاع.

  
  

• خبرة في أطر تنظيم الوكلاء (مثل LangGraph، Semantic Kernel)، واستدعاء الوظائف/الأدوات، وواجهات برمجة التطبيقات على نمط المساعدين.

  
  

• ممارسات حوكمة بيانات الذكاء الاصطناعي، والخصوصية، والسلامة، بما في ذلك التعامل مع المعلومات الشخصية، والدفاعات ضد حقن الطلبات، وتصفية المحتوى، وقابلية التدقيق.

  
  

• مراقبة وتقييم نماذج اللغة الكبيرة، بما في ذلك التقييمات غير المتصلة/المتصلة، والحواجز، وإدارة الطلبات والإصدارات، وأدوات القياس (مثل LangSmith، PromptFlow، OpenTelemetry).

  
  
  

#LI-SB4

تعلم المزيد

حول أوتوديسك

مرحبًا بكم في أوتوديسك! يتم إنشاء أشياء مذهلة كل يوم باستخدام برامجنا - من المباني الأكثر خضرة والسيارات الأكثر نظافة إلى المصانع الأكثر ذكاءً وأكبر الأفلام الناجحة. نحن نساعد المبتكرين في تحويل أفكارهم إلى واقع، مما يحول ليس فقط كيفية صنع الأشياء، ولكن ما يمكن صنعه.

نحن نفخر بثقافتنا هنا في أوتوديسك - إنها في صميم كل ما نقوم به. توجه ثقافتنا طريقة عملنا ومعاملتنا لبعضنا البعض، وتوجه كيفية تواصلنا مع العملاء والشركاء، وتحدد كيف نظهر في العالم.

عندما تكون جزءًا من أوتوديسك، يمكنك القيام بعمل ذو معنى يساعد في بناء عالم أفضل مصمم ومصنوع للجميع. هل أنت مستعد لتشكيل العالم ومستقبلك؟

شفافية الرواتب

الراتب هو جزء من حزمة تعويضات أوتوديسك التنافسية. يتم تحديد العروض بناءً على خبرة المرشح وموقعه الجغرافي. بالإضافة إلى الرواتب الأساسية، قد تشمل حزمة تعويضاتنا مكافآت نقدية سنوية، وعمولات لأدوار المبيعات، ومنح أسهم، وحزمة فوائد شاملة.

التنوع والانتماء
نحن نفخر بزراعة ثقافة الانتماء حيث يمكن للجميع الازدهار. تعرف على المزيد هنا: https://www.autodesk.com/company/diversity-and-belonging

هل أنت مقاول أو مستشار حالي مع أوتوديسك؟

يرجى البحث عن وظائف مفتوحة والتقديم داخليًا (ليس على هذا الموقع الخارجي).