كلما زادت طلبات التقديم التي ترسلينها، زادت فرصك في الحصول على وظيفة!

إليك لمحة عن معدل نشاط الباحثات عن عمل خلال الشهر الماضي:

عدد الفرص التي تم تصفحها

عدد الطلبات التي تم تقديمها

استمري في التصفح والتقديم لزيادة فرصك في الحصول على وظيفة!

هل تبحثين عن جهات توظيف لها سجل مثبت في دعم وتمكين النساء؟

اضغطي هنا لاكتشاف الفرص المتاحة الآن!
نُقدّر رأيكِ

ندعوكِ للمشاركة في استطلاع مصمّم لمساعدة الباحثين على فهم أفضل الطرق لربط الباحثات عن عمل بالوظائف التي يبحثن عنها.

هل ترغبين في المشاركة؟

في حال تم اختياركِ، سنتواصل معكِ عبر البريد الإلكتروني لتزويدكِ بالتفاصيل والتعليمات الخاصة بالمشاركة.

ستحصلين على مبلغ 7 دولارات مقابل إجابتك على الاستطلاع.


تم إلغاء حظر المستخدم بنجاح
https://bayt.page.link/nMVkyA83Ji6N3wuH8
العودة إلى نتائج البحث‎

عالم بيانات LLM / مهندس خوارزميات

قبل 30+ يومًا 2026/07/15
عن بُعد
خدمات الدعم التجاري الأخرى
أنشئ تنبيهًا وظيفيًا لوظائف مشابهة
تم إيقاف هذا التنبيه الوظيفي. لن تصلك إشعارات لهذا البحث بعد الآن.

الوصف الوظيفي

بينانس هي نظام بيئي رائد عالميًا في مجال البلوكتشين وراء أكبر بورصة للعملات المشفرة في العالم من حيث حجم التداول والمستخدمين المسجلين. نحن موثوقون من قبل أكثر من 300 مليون شخص في أكثر من 100 دولة بفضل أماننا الرائد في الصناعة، وشفافية أموال المستخدمين، وسرعة محرك التداول، والسيولة العميقة، ومحفظتنا غير المسبوقة من منتجات الأصول الرقمية. تتراوح عروض بينانس من التداول والتمويل إلى التعليم والبحث والمدفوعات والخدمات المؤسسية وميزات Web3 والمزيد. نحن نستفيد من قوة الأصول الرقمية والبلوكتشين لبناء نظام مالي شامل لتعزيز حرية المال وتحسين الوصول المالي للناس في جميع أنحاء العالم.
نحن نبحث عن محترف ذو مهارات عالية للتركيز على التقدم من خلال حلول الذكاء الاصطناعي المبتكرة.
سيقوم المرشح الناجح بتطوير وتحسين نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لاستخراج رؤى قابلة للتنفيذ، وتحسين اتخاذ القرارات التجارية، وتحسين تصميم المطالبات للحصول على مخرجات أكثر دقة. بالإضافة إلى ذلك، تتضمن الوظيفة إنشاء أطر LLM/RAG قابلة للتوسع وقوية مصممة لجدولة خدمة العملاء، وتعزيز الابتكار والحفاظ على ميزة تنافسية في السوق.
هذه الوظيفة عن بُعد 100%، العمل من المنزل.

المسؤوليات:


  • امتلاك كامل خط أنابيب LLM من إعداد البيانات إلى الاستخدام الفعلي في الإنتاج.
  • تصميم وتكرار وتحسين المطالبات (صفر-قليل، سلسلة من الأفكار، استدعاء الأدوات، إلخ) لتعظيم فائدة النموذج وسلامته عبر المنتجات واللغات.
  • بناء وصيانة أنظمة البحث/الاسترجاع المعززة (RAG) التي تتصل بقواعد المعرفة متعددة المصادر.
  • الإلمام بهياكل الاستدلال vLLM/SGLang ولديه خبرة مثبتة في نشر وتشغيل خدمات LLM في بيئات متعددة وحدات معالجة الرسوميات أو الكتل.
  • تصميم وتنفيذ وتشغيل هياكل LLM متعددة الوكلاء (مثل LangGraph، CrewAI، AutoGen) بما في ذلك تقسيم المهام، وتنظيم الوكلاء، ومشاركة الذاكرة، وعمليات استدعاء الأدوات.
  • تطوير خطوط أنابيب التقييم (المقاييس التلقائية والتعليقات البشرية) لقياس جودة المطالبات والنموذج، والتحيز، ومعدلات الهلوسة.
  • التعاون مع فرق المنتجات وخدمة العملاء لدمج نماذج الذكاء الاصطناعي في الدردشة التفاعلية في سيناريوهات مختلفة.
  • متابعة الأبحاث الرائدة، وكتابة مدونات تقنية، والاستمرار في تحسين الهيكل الحالي.

المتطلبات:


  • درجة الماجستير أو أعلى في علوم الكمبيوتر أو علوم البيانات أو مجال ذي صلة.
  • خبرة لا تقل عن سنتين في التعلم العميق/معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك سنة واحدة على الأقل من العمل العملي في LLM (SFT، DPO، RAG، التكميم، تحسين الاستدلال، إلخ).
  • خبرة مثبتة في هندسة المطالبات وضبطها (تصميم قليل-اللقطات، المطالبات الهيكلية، ضبط-البادئة، إعادة ترتيب المكافآت، تصفية الأمان).
  • خبرة عملية في بناء ونشر سير العمل متعددة الوكلاء LLM، مع فهم أنماط تنظيم الوكلاء، والذاكرة المشتركة، والتخطيط على المدى الطويل وتصميم الحواجز.
  • إجادة كل من الإنجليزية والصينية للتواصل الفعال عبر الفرق.

لقد تمت ترجمة هذا الإعلان الوظيفي بواسطة الذكاء الاصطناعي وقد يحتوي على بعض الاختلافات أو الأخطاء البسيطة.

لقد تجاوزت الحد الأقصى المسموح به للتنبيهات الوظيفية (15). يرجى حذف أحد التنبيهات الحالية لإضافة تنبيه جديد.
تم إنشاء تنبيه وظيفي لهذا البحث. ستصلك إشعارات فور الإعلان عن وظائف جديدة مطابقة.
هل أنت متأكد أنك تريد سحب طلب التقديم إلى هذه الوظيفة؟

لن يتم النظر في طلبك لهذة الوظيفة، وسيتم إزالته من البريد الوارد الخاص بصاحب العمل.