مهندس تعلم آلي كبير

عن أميجن

تستخدم أميجن أفضل ما في علم الأحياء والتكنولوجيا لمكافحة أصعب الأمراض في العالم، وجعل حياة الناس أسهل وأكثر اكتمالاً وطولاً. نحن نكتشف ونطور ونصنع ونقدم أدوية مبتكرة لمساعدة ملايين المرضى. ساعدت أميجن في تأسيس صناعة التكنولوجيا الحيوية منذ أكثر من 40 عامًا ولا تزال في طليعة الابتكار، باستخدام التكنولوجيا والبيانات الجينية البشرية لدفع ما هو معروف اليوم.

عن الدور

وصف الدور:

نبحث عن مهندس تعلم آلي كبير - أكبر سلطة فردية في أميجن في بناء وتوسيع منصات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي من البداية إلى النهاية. في تقاطع التميز الهندسي وتمكين علوم البيانات، ستقوم بتصميم الخدمات الأساسية والبنية التحتية وضوابط الحوكمة التي تسمح لمئات الممارسين بتجريب ونشر ومراقبة النماذج - التعلم الآلي التقليدي، التعلم العميق ونماذج اللغة الكبيرة - بشكل آمن وفعال من حيث التكلفة. كمدرب، ستقوم بتأسيس استراتيجية المنصة، وتحديد المعايير الفنية، والتعاون مع فرق DevOps والأمان والامتثال والمنتجات لتقديم تجربة مطور ذكاء اصطناعي من الدرجة المؤسسية.

المسؤوليات والمهام:

• هندسة خطوط أنابيب التعلم الآلي من البداية إلى النهاية - إدخال البيانات، هندسة الميزات، التدريب، تحسين المعلمات، التقييم، التسجيل والترقية التلقائية - باستخدام Kubeflow، SageMaker Pipelines، Open AI SDK أو مجموعات MLOps المعادلة.
• تحويل كود البحث إلى خدمات ميكروية جاهزة للإنتاج، تغليف النماذج في Docker/Kubernetes وكشف واجهات برمجة التطبيقات REST، gRPC أو المعتمدة على الأحداث للاستخدام من قبل التطبيقات السفلية.
• بناء وصيانة تطبيقات الذكاء الاصطناعي الكاملة من خلال دمج خدمات النماذج مع مكونات واجهة المستخدم الخفيفة، ومحركات سير العمل أو طبقات منطق الأعمال بحيث تصل الرؤى إلى المستخدمين بتأخير أقل من ثانية.
• تحسين الأداء والتكلفة على نطاق واسع - اختيار الخوارزميات المناسبة (أشجار معززة، محولات، نماذج زمنية، إحصائيات تقليدية)، تطبيق التكميم/التقليم، وضبط سياسات التوسع التلقائي لـ GPU/CPU لتحقيق أهداف SLA صارمة.
• توفير مراقبة شاملة - مقاييس في الوقت الحقيقي، تتبع موزع، اكتشاف الانحراف والتحيز وتحليلات سلوك المستخدم - مما يمكّن من التشخيص السريع والتحسين المستمر للنماذج والتطبيقات الحية.
• دمج ضوابط الأمان والذكاء الاصطناعي المسؤول (تشفير البيانات، سياسات الوصول، تتبع السلالة، الشرح ومراقبة التحيز) بالتعاون مع فرق الأمان والخصوصية والامتثال.
• المساهمة بمكونات المنصة القابلة لإعادة الاستخدام - مخازن الميزات، سجلات النماذج، مكتبات تتبع التجارب - والدعوة لأفضل الممارسات التي تعزز سرعة الهندسة عبر الفرق.
• إجراء تحليل بيانات استكشافية وتوليد ميزات على مجموعات بيانات معقدة وعالية الأبعاد لإبلاغ اختيار الخوارزمية وضمان متانة النموذج.
• التعاون مع علماء البيانات لتجريب وتقييم خوارزميات جديدة، مقدماً إرشادات حول مقايضات القابلية للتوسع وجاهزية الإنتاج بينما نتشارك في مؤشرات الأداء الرئيسية لأداء النموذج.

المهارات الأساسية:

• 3-5 سنوات في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي وبرامج المؤسسات.
• إتقان شامل لخوارزميات التعلم الآلي - الانحدار، التجميع القائم على الأشجار، التجميع، تقليل الأبعاد، نماذج السلاسل الزمنية، هياكل التعلم العميق (CNNs، RNNs، المحولات) وتقنيات LLM/RAG الحديثة - مع القدرة على اختيار، ضبط وتشغيل الطريقة الصحيحة لمشكلة تجارية معينة.
• سجل حافل في اختيار ودمج عروض الذكاء الاصطناعي SaaS/PaaS وبناء خدمات تعلم آلي مخصصة على نطاق واسع.
• معرفة متخصصة بأدوات GenAI: قواعد بيانات المتجهات، خطوط أنابيب RAG، DSLs هندسة المطالبات وأطر الوكلاء (مثل LangChain، Semantic Kernel).
• إجادة في Python وJava؛ حاويات (Docker/K8s)؛ سحابة (AWS، Azure أو GCP) وأحدث DevOps/MLOps (GitHub Actions، Bedrock/SageMaker Pipelines).
• مهارات قوية في بناء الحالات التجارية - قادر على نمذجة TCO مقابل NPV وتقديم المقايضات للمديرين التنفيذيين.
• إدارة أصحاب المصلحة الاستثنائية؛ يمكنه ترجمة المفاهيم الفنية المعقدة إلى روايات موجزة وموجهة نحو النتائج.

المهارات الجيدة:

• الخبرة في صناعة التكنولوجيا الحيوية أو الأدوية تعتبر ميزة كبيرة
• نشر القيادة الفكرية أو محادثات المؤتمرات حول اعتماد GenAI في المؤسسات.
• درجة الماجستير في علوم الحاسوب أو علوم البيانات
• الإلمام بأساليب Agile وإطار العمل Agile الموسع (SAFe) لتسليم المشاريع.

التعليم والشهادات المهنية

• درجة الماجستير مع 6-11 + سنوات من الخبرة في علوم الحاسوب أو تكنولوجيا المعلومات أو مجال ذي صلة

أو

• درجة البكالوريوس مع 8-13 + سنوات من الخبرة في علوم الحاسوب أو تكنولوجيا المعلومات أو مجال ذي صلة
• الشهادات على منصات GenAI/ML (AWS AI، Azure AI Engineer، Google Cloud ML، إلخ) تعتبر ميزة.

المهارات الشخصية:

• مهارات تحليل وحل مشكلات ممتازة.
• مهارات قوية في التواصل الشفهي والكتابي
• القدرة على العمل بفعالية مع فرق عالمية افتراضية
• درجة عالية من المبادرة والدافع الذاتي.
• القدرة على إدارة أولويات متعددة بنجاح.
• التركيز على العمل الجماعي لتحقيق أهداف الفريق.
• القدرة على التعلم بسرعة، والتنظيم والانتباه للتفاصيل.
• مهارات قوية في العرض والتحدث أمام الجمهور.

بيان تكافؤ الفرص

تعتبر أميجن صاحب عمل يتيح الفرص المتساوية وستأخذ في الاعتبار طلبك دون النظر إلى عرقك أو لونك أو دينك أو جنسيتك أو ميولك الجنسية أو هويتك الجنسية أو أصل بلدك أو حالة المحاربين القدامى المحمية أو حالة الإعاقة.

سنتأكد من توفير تسهيلات معقولة للأفراد ذوي الإعاقة للمشاركة في عملية التقديم أو المقابلة، لأداء الوظائف الأساسية، ولتلقي فوائد وامتيازات أخرى من العمل. يرجى الاتصال بنا لطلب تسهيلات.