قائد تقني

يتم البحث عن مهندس ذكاء اصطناعي موهوب ومتحمس، متخصص في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتقنيات تحويل الكلام إلى نص.
كجزء من فريقنا الديناميكي، سيتم تصميم وتطوير ونشر حلول ذكاء اصطناعي من الجيل التالي تعزز منتجاتنا وخدماتنا من خلال الأتمتة الذكية وفهم اللغة وأنظمة الاتصال السلسة.
المسؤوليات الرئيسية تطوير وتكامل LLM
ضبط ونشر نماذج اللغة الكبيرة للدردشة وتوليد المحتوى والمساعدين الافتراضيين.
تقييم وتحسين أداء النموذج في حالات الاستخدام الواقعية.
دمج LLMs في بيئات الإنتاج لضمان القابلية للتوسع والموثوقية.
تصميم نظام NLP
تصميم وتنفيذ خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية لتصنيف النص وتحليل المشاعر والتعرف على الكيانات والتلخيص.
التعامل مع مجموعات بيانات نصية كبيرة لتدريب النموذج والتحقق منه.
التعاون مع فرق متعددة التخصصات لمعالجة التحديات المتعلقة باللغة.
تنفيذ تحويل الكلام إلى نص تطوير وتحسين خطوط أنابيب تحويل الكلام إلى نص (ASR) لعدة لغات ولهجات.
دمج أنظمة التعرف على الكلام مع وحدات NLP وLLM لتجارب محادثة شاملة.
متابعة التطورات في تقنيات التعرف التلقائي على الكلام (ASR).
تحسين الأداء تحسين كفاءة نموذج الذكاء الاصطناعي للأداء الفوري والقابلية للتوسع.
تحديد وتقليل التحيزات لضمان دقة النموذج وإنصافه وقوته.
البحث والابتكار متابعة أحدث الأبحاث في LLMs وNLP وSpeech AI.
تجربة هياكل وتقنيات جديدة لدفع الابتكار.
الوثائق والتعاون
الحفاظ على وثائق مفصلة للنماذج ومجموعات البيانات وسير العمل.
التعاون مع مديري المنتجات ومهندسي البرمجيات وغيرهم من أصحاب المصلحة لتقديم حلول ذكاء اصطناعي جاهزة للإنتاج.
درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر أو الذكاء الاصطناعي أو علوم البيانات أو المجالات ذات الصلة.
خبرة مثبتة في تطوير LLM (مثل OpenAI GPT، كلود، أو أطر عمل مماثلة).
معرفة قوية بمكتبات NLP (مثل Hugging Face، spaCy، NLTK).
خبرة عملية مع أدوات تحويل الكلام إلى نص (مثل Whisper، Google Speech API، DeepSpeech).
إتقان Python وأطر العمل مثل TensorFlow أو PyTorch.
مهارات تحليلية وحل المشكلات والتواصل ممتازة.