مهندس ذكاء اصطناعي أول

الغرض من الوظيفة: بصفتك مهندس ذكاء اصطناعي أول في ترجمة، ستكون مسؤولاً عن تصميم وبناء ونشر أنظمة ذكاء اصطناعي متقدمة تدعم الذكاء اللغوي والوثائقي والصوتي عبر منتجاتنا.
ستقوم بترجمة احتياجات الأعمال والمنتجات المعقدة إلى حلول ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع وعالية الجودة، وضمان موثوقيتها في الإنتاج، وتحسين أدائها ودقتها وكفاءتها من حيث التكلفة باستمرار.
ستلعب دورًا رئيسيًا في تشكيل بنية الذكاء الاصطناعي وأفضل الممارسات في ترجمة، بالتعاون الوثيق مع فرق المنتجات والهندسة والبيانات لتقديم تطبيقات ذكاء اصطناعي مؤثرة في العالم الحقيقي تعزز حلولنا في الترجمة والمحتوى والتكنولوجيا.
المسؤوليات والواجبات: تطوير الذكاء الاصطناعي متعدد الأبعاد: تطوير ودمج أنظمة ذكاء اصطناعي قائمة على النصوص، بما في ذلك خطوط أنابيب LLM، والتضمينات، وإعادة التصنيف، وهياكل RAG القابلة للتوسع.
بناء وتحسين أنظمة فهم الوثائق باستخدام OCR، ونماذج الرؤية المعتمدة على التخطيط، والتفكير متعدد الأبعاد.
تطوير حلول ذكاء اصطناعي قائمة على الصوت، بما في ذلك STT وTTS ووكلاء الصوت المحادثة.
تصميم ونشر خطوط أنابيب متعددة اللغات والترجمة، مع ضمان الجودة والكمون والقابلية للتوسع عبر اللغات.
تطوير منتجات الذكاء الاصطناعي ونشرها: امتلاك تطوير الميزات المدعومة بالذكاء الاصطناعي من الفكرة إلى الإنتاج، مع توافق الحلول مع أهداف المنتجات والأعمال.
نشر ومراقبة وتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج، مع ضمان الموثوقية والقابلية للتوسع وكفاءة التكلفة.
التعاون الوثيق مع فرق هندسة البرمجيات لدمج مكونات الذكاء الاصطناعي في هياكل آمنة وقابلة للصيانة والتوسع.
تنفيذ المراقبة والتسجيل والدعم لتحسين مستمر لأنظمة الذكاء الاصطناعي.
تقييم النماذج وتحسينها: تحديد استراتيجيات التقييم والمعايير لأنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الأبعاد، بما في ذلك الدقة والكمون والموثوقية وتأثير المستخدم.
قياس الأداء، وضبط وتحسين النماذج لأداء الاستدلال وكفاءة التكلفة والقابلية للتوسع.
إجراء التجارب واختبار A/B للتحقق من تحسينات النماذج والأنظمة.
تحديد وتخفيف أوضاع فشل النماذج والتحيزات والانحدارات في الأداء.
سير العمل والأنظمة الوكيلة للذكاء الاصطناعي: تصميم وتنفيذ وصيانة سير العمل الوكيل للذكاء الاصطناعي الذي ينظم نماذج اللغة والرؤية والصوت لحل المهام الواقعية متعددة الخطوات.
بناء وتوسيع الوكلاء المدفوعين بالمهام باستخدام أطر الوكلاء الحديثة وأنماط التنظيم.
تنفيذ منطق القرار واستراتيجيات الذاكرة (قصيرة المدى، طويلة المدى، قائمة على المتجهات) وآليات استدعاء الأدوات لأنظمة الذكاء الاصطناعي القابلة للإنتاج.
تحسين موثوقية الوكلاء من خلال التوجيه المنظم واستراتيجيات التخطيط وآليات معالجة الأخطاء.
معالجة البيانات وإدارة خطوط الأنابيب: تصميم وتنفيذ وصيانة خطوط أنابيب البيانات للنصوص والوثائق والبيانات الصوتية المستخدمة في التدريب والتقييم والاستدلال.
ضمان جودة البيانات والحكومة والأمان بالتعاون مع فرق البيانات والمنصات.
تحليل مخرجات النماذج وتفاعلات المستخدمين لدفع تحسينات تدريجية في أداء النظام.
التعاون عبر الوظائف: العمل مع مديري المنتجات والمصممين والمهندسين لترجمة المتطلبات إلى حلول ذكاء اصطناعي قوية.
الشراكة مع المهندسين الكبار في قرارات تصميم الأنظمة والتوجيه الفني.
تقديم التوجيه الفني خلال مراحل التكامل والاختبار والنشر.
التوثيق ومشاركة المعرفة: الحفاظ على وثائق شاملة لهياكل الذكاء الاصطناعي وتصميمات الوكلاء والمطالبات وأطر التقييم.
مشاركة المعرفة وأفضل الممارسات مع الزملاء من خلال المراجعات والعروض التقديمية والوثائق الداخلية.
المساهمة في تحسين معايير الفريق لتطوير ونشر الذكاء الاصطناعي.
التعليم والخبرة والمؤهلات: درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر أو علوم البيانات أو الذكاء الاصطناعي أو مجال تقني ذي صلة.
3-5 سنوات من الخبرة العملية في بناء ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة القابلة للإنتاج، مع تركيز قوي على LLMs وNLP والذكاء الاصطناعي متعدد الأبعاد (نص، رؤية، و/أو صوت).
خبرة مثبتة في تطوير أنظمة وكيلة للذكاء الاصطناعي باستخدام LLMs، بما في ذلك تنظيم المهام، واستدعاء الأدوات/الوظائف، واستراتيجيات التخطيط، والذاكرة القصيرة والطويلة المدى (مثل، تخزين المتجهات).
إتقان قوي في بايثون، مع خبرة عملية في استخدام PyTorch و/أو TensorFlow لتطوير النماذج، وضبطها، وتحسينها.
خبرة مثبتة في تصميم وتوسيع هياكل RAG، وخطوط أنابيب البحث، والتضمينات، وإعادة التصنيف، والتطبيقات متعددة الأبعاد.
خبرة عملية مع أنظمة فهم الوثائق، بما في ذلك OCR، والنماذج المعتمدة على التخطيط، والتفكير بين الرؤية واللغة، مرغوبة بشدة.
خبرة في بناء أو دمج أنظمة ذكاء اصطناعي قائمة على الصوت (STT، TTS، وكلاء الصوت المحادثة) و/أو خطوط أنابيب متعددة اللغات والترجمة تعتبر ميزة قوية.
فهم قوي لتقييم النماذج وتحسينها، بما في ذلك تحديد المعايير، والقياس، وتحسين الكمون/التكلفة، واختبار A/B، وتحديد أوضاع الفشل أو التحيز.
خبرة في نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي باستخدام واجهات برمجة التطبيقات، والخدمات الصغيرة، والبنى التحتية السحابية، مع معرفة بممارسات المراقبة والتسجيل والدعم.
معرفة عملية بهندسة المطالبات، واستراتيجيات الضبط، وتحسين الاستدلال لأنظمة الذكاء الاصطناعي القابلة للإنتاج والموثوقة.
مهارات تحليلية وحل مشكلات قوية، مع عقلية موجهة نحو المنتج وشغف بتطبيق الذكاء الاصطناعي على المشاكل الواقعية.
خبرة في تطبيق الذكاء الاصطناعي في صناعات خاضعة للتنظيم أو محددة المجال (مثل، القانونية، المالية، المؤسسات) تعتبر ميزة.
الطلاقة في كل من الإنجليزية والعربية أمر أساسي، مع القدرة على العمل في سياقات المنتجات والتقنيات الثنائية اللغة.
الكفاءات السلوكية: التكيف، حل المشكلات، المبادرة، العمل الجماعي، القدرة على العمل تحت الضغط.
الكفاءات التقنية: تطوير LLM وضبطه، معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والذكاء الاصطناعي التوليدي، وكيل الذكاء الاصطناعي وأتمتة سير العمل، هندسة تعلم الآلة.