مهندس/باحث الذكاء الاصطناعي - دمج ABM/LLM

نتيجة الخدمة
الهدف العام من هذه الاستشارة هو البحث وتطوير والتحقق من صحة إطار عمل متكامل ABM+LLM قادر على دعم تحليل السياسات المعزز بالذكاء الاصطناعي القائم على الأدلة للمنطقة العربية. تشمل الأهداف المحددة: - تقديم نموذج ABM قائم على القواعد موثق ومضبوط وتوثيق قدراته في محاكاة السياسات؛ - إجراء مراجعة أدبية منهجية لتحديد حالة الفن في دمج ABM+LLM؛ - تصميم وتنفيذ بنية ABM+LLM مع عمل LLM كأدوات وكعملاء مستقلين؛ - تقييم النموذج المتكامل مقارنةً بأساليب دعم القرار البديلة المعتمدة على LLM؛
مكان العمل
عن بُعد
المدة المتوقعة
6 أشهر
الواجبات والمسؤوليات
الخلفية: يُكلف الإسكوا بدعم التنمية المستدامة للمنطقة العربية من خلال صنع السياسات القائمة على الأدلة، وتحليل البيانات، والابتكار الرقمي. تقود إدارة دعم القرار وعلوم البيانات (DSDS) جهود الإسكوا في تطوير أدوات تحليلية متقدمة ومنصات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لمساعدة الدول الأعضاء في صياغة سياسات عامة فعالة. يشكل نموذج المحاكاة المعتمد على الوكلاء (ABM) واحدة من المنهجيات المستخدمة لمحاكاة الأنظمة الاجتماعية والاقتصادية المعقدة، مما يمكّن صانعي السياسات من تقييم التأثير المحتمل للتدخلات في بيئات غير خطية وديناميكية. تقدم التطورات السريعة في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) فرصة تحويلية لتعزيز أطر ABM بالتفكير اللغوي الطبيعي، والذكاء السياقي، وقدرات الاستشارة السياسية التكيفية. في هذا السياق، تسعى DSDS لتوظيف مهندس/باحث ذكاء اصطناعي مبتدئ للقيام بمبادرة بحث وتطوير صارمة، تتضمن دمج LLMs في هياكل ABM. ستساهم مخرجات هذه المبادرة مباشرة في برنامج الذكاء الاصطناعي للسياسات في الإسكوا وستنتج منشورات ونماذج دعم قرار قابلة للتطبيق لاستخدامها من قبل الدول الأعضاء في الإسكوا. الواجبات والمسؤوليات: تحت الإشراف العام لرئيس إدارة دعم القرار وعلوم البيانات (DSDS)، وبالتنسيق الوثيق مع نقطة الاتصال المعينة في الإسكوا، سيقوم المستشار بتنفيذ المهام التالية: المرحلة 1: ضبط والتحقق من نموذج ABM (يونيو - يوليو 2026) - تحسين أداء الضبط وموثوقية نموذج ABM الحالي مقابل أهداف البيانات الحالية لنموذج ABM القائم على القواعد. - إجراء اختبارات شمولية على قابلية التوسع عبر عدد الوكلاء، وخطوات المحاكاة، وتكرارات الضبط، وتشغيلات المحاكاة. - تحديد مجموعة اختبار سياسية تاريخية، وبيانات مستهدفة، ومعايير تحقق تتماشى مع معايير DSDS. - محاكاة سيناريوهات سياسية ناشئة، وتحليل النتائج، وإنتاج رؤى ذات صلة بالسياسة. - إعداد وتقديم مسودة تقرير عن النتائج المرحلة 2: مراجعة الأدبيات وتصميم البنية (أغسطس - سبتمبر 2026) - إجراء مراجعة أدبية شاملة ومنهجية تغطي مشهد البحث ABM+LLM، بما في ذلك المنهجيات الرئيسية، والمعايير، والتطبيقات. - تحديد البنية المفاهيمية لدمج ABM+LLM، موضحًا أدوار LLMs كمعالجات سياقية ومستشارين سياسيين مدرجين ضمن إطار ABM. - توثيق البنية، والمنهجية، ودراسة حالة ملموسة ذات صلة بسياقات التنمية الإقليمية العربية كما يعينها رئيس DSDS المرحلة 3: دمج LLM والتقييم (أكتوبر - نوفمبر 2026) - تطوير ونشر النسخة الأولى من نموذج ABM المعزز بـ LLM، مع دمج LLMs كأدوات تحليلية ضمن بيئة المحاكاة. - إجراء تقييم صارم لنموذج ABM المعزز بـ LLM مقابل أساليب دعم القرار المعتمدة على LLM المعروفة، بما في ذلك LLM القياسي، وLLM المعتمد على RAG، وتكوينات MAS LLM. - دمج LLMs كعملاء مستقلين ومشاركة النموذج مع خبراء المجال المعينين للتحقق التشاركي وتحسين الإنسان في الحلقة. - نشر النسخة الأولى من نموذج ABM المدعوم بـ LLM إلى مستودع GitHub الخاص بـ DSDS.
المؤهلات/المهارات الخاصة
مطلوب درجة الماجستير في علوم الحاسوب، أو الذكاء الاصطناعي، أو العلوم الاجتماعية الحاسوبية، أو الرياضيات التطبيقية، أو الفيزياء، أو تخصص ذي صلة وثيقة. يمكن قبول درجة جامعية من المستوى الأول مع حد أدنى من ثلاث (3) سنوات من الخبرة ذات الصلة بدلاً من درجة متقدمة. يجب على جميع المرشحين تقديم نسخة من الدرجة التعليمية المطلوبة. لن يتم مراجعة الطلبات غير المكتملة. مطلوب حد أدنى من سنتين (2) من الخبرة المثبتة في نمذجة الوكلاء، أو محاكاة الأنظمة المعقدة، أو العلوم الاجتماعية الحاسوبية. مطلوب خبرة مثبتة مع نماذج اللغة الكبيرة، بما في ذلك هندسة الطلب، والتعديل، والدمج مع الأنظمة الخارجية أو واجهات برمجة التطبيقات. مطلوب خبرة مع أطر ABM المعتمدة على بايثون ومكتبات دمج LLM. يفضل أن تكون هناك معرفة بحالات استخدام المحاكاة ذات الصلة بالسياسات، ويفضل أن تكون في السياقات الاجتماعية والاقتصادية و/أو التنموية. مطلوب إظهار الكفاءة مع التحكم في الإصدارات (Git/GitHub) وممارسات البحث القابلة للتكرار. يفضل أن يكون هناك سجل من المنشورات الأكاديمية في مجلات محكمة أو مؤتمرات رئيسية في مجال الذكاء الاصطناعي/العلوم الحاسوبية. مطلوب مهارات تحليلية وبحثية قوية مع القدرة على تلخيص المعلومات التقنية والسياسية المعقدة. مطلوب مهارات كتابة ممتازة باللغة الإنجليزية؛ القدرة على إنتاج تقارير فنية وأوراق عالية الجودة. مطلوب القدرة على العمل بشكل مستقل، والالتزام بالمواعيد النهائية، وتقديم مخرجات عالية الجودة مع الحد الأدنى من الإشراف. مطلوب الالتزام بقيم ومبادئ الأمم المتحدة.
اللغات
الإنجليزية والفرنسية هما لغتا العمل في أمانة الأمم المتحدة؛ والعربية هي لغة عمل الإسكوا. لهذه الوظيفة، يتطلب إتقان اللغة الإنجليزية. ملاحظة: "الإتقان" يعادل تصنيف "طليق" في جميع المجالات الأربعة (التحدث، القراءة، الكتابة، والفهم) و"معرفة" يعادل تصنيف "واثق" في اثنين من المجالات الأربعة.
معلومات إضافية
غير متوفرة.
لا رسوم
لا تتقاضى الأمم المتحدة أي رسوم في أي مرحلة من مراحل عملية التوظيف (التقديم، اجتماع المقابلة، المعالجة، أو التدريب). لا تهتم الأمم المتحدة بمعلومات عن حسابات المتقدمين البنكية.