برنامج تسريع بينانس - تدريب نموذج LLM ومعالجة البيانات

المسؤوليات

• المساعدة في تدريب وتحسين وتقييم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) باستخدام مجموعات بيانات عامة وداخلية.
• دعم تطوير وتحسين وكلاء الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك هندسة المطالبات، وحدات الذاكرة، استراتيجيات التخطيط، والتكامل مع الأدوات الخارجية.
• تصميم وتنفيذ وإدارة خطوط أنابيب توضيح البيانات، بما في ذلك تعريف المخطط، وإرشادات التسمية، وعمليات مراقبة الجودة.
• العمل عن كثب مع فرق البحث والهندسة لتحسين أداء النموذج، وقابلية التوسع، والموثوقية.
• إجراء التجارب، وتحليل البيانات، وتوثيق المنهجيات والنتائج بوضوح.
• استكشاف واختبار أدوات جديدة، وأطر عمل، وأفضل الممارسات لتعزيز أنظمة LLM وقدرات وكلاء الذكاء الاصطناعي.

المتطلبات

• حاليًا في مرحلة الدراسة أو حديث التخرج في تخصص علوم الحاسوب، الذكاء الاصطناعي، الهندسة الكهربائية، أو تخصص ذي صلة. الحصول على درجة الدكتوراه هو ميزة.
• فهم قوي لأساسيات التعلم الآلي والتعلم العميق.
• الإلمام بنماذج المحولات، وLLMs (مثل LLaMA، Qwen)، أو التقنيات ذات الصلة هو ميزة قوية.
• خبرة أو اهتمام في هندسة المطالبات، وطرق تحسين النماذج (مثل LoRA، QLoRA)، وتقنيات تقييم النماذج.
• معرفة أساسية بسير العمل في توضيح البيانات وأدوات التسمية.
• مهارات تحليل وحل المشكلات قوية؛ قادر على العمل بشكل مستقل وتعاوني.
• إجادة اللغة الإنجليزية مطلوبة للتنسيق مع الشركاء والمساهمين في الخارج. اللغات الإضافية ستكون ميزة.