بصفتك مهندس تكنولوجيا المعلومات الأول، ستقوم بتصميم وتطوير ونشر حلول الذكاء الاصطناعي المتطورة مع تركيز قوي على الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) و أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيل. ستقوم ببناء وكلاء ذكاء اصطناعي ذكيين ومستقلين باستخدام أطر العمل الحديثة مثل LangChain وLangGraph وDatabricks Mosaic AI Agent Framework، مما يوفر أنظمة ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع وآمنة وجاهزة للإنتاج مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بسير العمل المؤسسي.

ستتعاون بشكل وثيق مع الفرق متعددة التخصصات لتحديد حالات الاستخدام عالية التأثير للذكاء الاصطناعي، وتصميم حلول شاملة، وتفعيل الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع باستخدام منصات السحابة وأفضل الممارسات في MLOps.

المسؤوليات الرئيسية

• تصميم وتطوير وتحسين حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي والوكيل للتطبيقات الحقيقية ذات المستوى المؤسسي.
• بناء وتنظيم وكلاء مدعومين بالذكاء الاصطناعي وأنظمة متعددة الوكلاء باستخدام أطر مثل LangChain وLangGraph وDatabricks Mosaic AI Agent Framework.
• تصميم وتنفيذ خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي الشاملة، بما في ذلك استيعاب البيانات، وهندسة الميزات، وتدريب النماذج، والتقييم، والاستدلال.
• التعاون مع أصحاب المصلحة في المنتجات والبيانات والمنصات والأعمال لتحديد حالات استخدام الذكاء الاصطناعي وترجمة المتطلبات إلى حلول ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع.
• نشر وإدارة نماذج ووكلاء الذكاء الاصطناعي على منصات السحابة (Azure أو AWS أو GCP) باستخدام التعبئة (Docker/Kubernetes) وأفضل ممارسات MLOps الحديثة.
• تنفيذ مراقبة النماذج، والرصد، وتتبع الأداء لضمان الدقة والموثوقية والاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي في الإنتاج.
• استغلال MLflow لتتبع التجارب، وإصدار النماذج، وإدارة دورة الحياة.
• استخدام منصة Databricks AI/ML، بما في ذلك Unity Catalog، للوصول المنظم إلى البيانات، وإدارة الميزات، ونشر الذكاء الاصطناعي بشكل آمن.
• ضمان أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تلبي معايير المؤسسات من حيث القابلية للتوسع والأمان والامتثال وسهولة الصيانة.
• البقاء على اطلاع بأحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي، وأطر العمل، والبحوث، ودفع الابتكار والتحسين المستمر عبر حلول الذكاء الاصطناعي.

المؤهلات المطلوبة

• درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الحاسوب، أو الذكاء الاصطناعي، أو علوم البيانات، أو مجال ذي صلة.
• 5+ سنوات من الخبرة العملية في تطوير الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، والنشر، والتطبيق في الإنتاج.
• إجادة قوية في Python وأطر التعلم الآلي مثل PyTorch وTensorFlow وScikit-learn.
• خبرة مثبتة في بناء تطبيقات قائمة على LLM ووكلاء ذكاء اصطناعي باستخدام LangChain وLangGraph أو أطر مشابهة.
• خبرة في نشر حلول الذكاء الاصطناعي على Azure أو AWS أو GCP، مع فهم قوي للهياكل المعمارية السحابية الأصلية.
• أساس قوي في هياكل البيانات، والخوارزميات، وأفضل ممارسات هندسة البرمجيات.
• خبرة في تنفيذ خطوط أنابيب MLOps، بما في ذلك CI/CD، وإصدار النماذج، والمراقبة.

المهارات والخبرات المفضلة

• معرفة قوية بـ نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، بما في ذلك نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والنماذج المعتمدة على الانتشار.
• خبرة في هندسة المطالبات، وتوليد معزز بالاسترجاع (RAG)، وعمليات العمل المعززة بالأدوات لـ LLM.
• خبرة في تصميم هياكل الذكاء الاصطناعي الوكيل، وعمليات العمل المستقلة، وأنظمة متعددة الوكلاء.
• خبرة عملية مع Databricks Mosaic AI، وMLflow، وUnity Catalog لتطوير الذكاء الاصطناعي المنظم.
• إلمام بـ خطوط أنابيب CI/CD لحلول الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي وممارسات البنية التحتية ككود.
• مهارات قوية في حل المشكلات مع القدرة على تصميم أنظمة ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع والصيانة.
• مهارات تواصل ممتازة، مع القدرة على شرح مفاهيم الذكاء الاصطناعي المعقدة لأصحاب المصلحة الفنيين وغير الفنيين.