مهندس أول في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

الوصف: تبحث Devsinc عن مهندس أول في الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة بخلفية قوية في بايثون، وتعلم الآلة، وأطر التعلم العميق.
يجب أن يتمتع المرشح المثالي بمهارات ممتازة في بيئات السحابة (مثل AWS وAzure وGCP وDatabricks)، والقدرة على تصميم حلول ذكاء اصطناعي مبتكرة، وإظهار الخبرة في بايثون وSpark ومكتبات الذكاء الاصطناعي ذات الصلة، وإظهار مستوى عالٍ من المسؤولية الشخصية.
المسؤوليات الرئيسية: تطوير وصيانة تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة القابلة للتوسع والآمنة باستخدام بايثون، وأطر تعلم الآلة (مثل TensorFlow وPyTorch)، وخدمات السحابة. تصميم وتنفيذ نماذج وخوارزميات تعلم الآلة لدعم تطبيقات العملاء المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، مع التركيز على تفاعلات واجهة المستخدم والميزات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
دمج واجهات برمجة التطبيقات والخدمات الخارجية للذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة في تطبيقات الويب الحالية.
تعزيز نهج قائم على البيانات وتعلم الآلة مع الالتزام بتقديم تحسينات قيمة في الذكاء الاصطناعي باستمرار.
فهم عميق لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) (المصدر المفتوح).
نركز على مجموعة واسعة من حالات استخدام معالجة اللغة الطبيعية بما في ذلك المساعدة في الكتابة، والتلخيص، واستخراج المفاهيم.
قيادة والمشاركة في تطوير نماذج معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر، وتقديم ملاحظات بناءة لتعزيز ثقافة التحسين المستمر بين أعضاء الفريق.
المتطلبات: 3-6 سنوات من الخبرة كمبرمج نشط، مع إتقان بايثون 3.
مهارات قوية في البرمجة الكائنية (OOP)، وإلمام بميزات بايثون الحديثة.
خبرة مثبتة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ورؤية الكمبيوتر (CV).
معرفة عميقة بمكتبات بايثون الأساسية مثل numpy وpandas وscikit-learn وTensorFlow وPyTorch وKeras وTransformers وغيرها ذات الصلة بتعلم الآلة.
الكفاءة في العمل مع بيئات السحابة (AWS وAzure وGCP وDatabricks) وLinux، بما في ذلك Lambda/Serverless وSQS وSNS وS3 وEC2.
خبرة في نشر نماذج قائمة على المحولات في الإنتاج.
إتقان Django أو Flask يعد ميزة كبيرة.
خبرة قوية في التحكم في المصدر، ومراجعة الشيفرة، وإدارة المستودعات باستخدام Git.
إلمام بمبادئ هندسة البرمجيات وأنماط التصميم، بما في ذلك حقن الاعتماد، SOLID، حاويات الخدمة، والمزودين.
خبرة في تقنيات الحاويات مثل Docker.
إتقان بناء أنظمة ذكاء اصطناعي موزعة للغاية ومتسقة في النهاية.
إلمام بهندسة الخدمات الصغيرة وأنظمة وسطاء الرسائل.
خبرة في منهجيات اختبار تعلم الآلة المختلفة، بما في ذلك اختبار الوحدة، واختبار التكامل، واختبار الأداء، واختبار التحميل.
معرفة بمفاهيم تصور البيانات، والمراقبة، والتنبيه مع الأدوات ذات الصلة.
معرفة ممتازة بقواعد البيانات العلائقية، وSQL، وتقنيات ORM مثل SQLAlchemy.
معرفة بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، بما في ذلك الضبط الدقيق والتكامل مع تطبيقات الويب.