مهندس حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي

تتطلب فريق المكالمات المدارة مهندس ذكاء اصطناعي كبير لدفع الابتكار في الذكاء الاصطناعي عبر منصة ماركورا.
يوجد هذا الدور لتصميم وتقديم ميزات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تعزز الكفاءة التشغيلية، والقدرات التنبؤية، وصنع القرار لأصحاب المصلحة.
يتطلب الدور تنفيذًا عمليًا - بناء أنظمة ذكاء اصطناعي جاهزة للإنتاج، وتوجيه المهندسين حول أفضل الممارسات في الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة، واختيار التقنيات والأطر المناسبة.
من خلال العمل عن كثب مع فرق المنتج، والواجهة الخلفية، والبيانات، سيتم تضمين الذكاء في جميع أنحاء المنصة مع ضمان أن تكون حلول الذكاء الاصطناعي لدينا قابلة للتوسع، وموثوقة، وتقدم قيمة تجارية قابلة للقياس.
حالات الاستخدام النموذجية التي سيتطلبها الدور لبنائها وإدارتها: تحويل العمليات اليدوية إلى عمليات مؤتمتة بالكامل، وأتمتة جزئية للعمليات عندما لا يكون الأتمتة الكاملة ممكنة، والمساعدة في تحسين الكفاءة لفريق العمليات والعملاء، وتقليل كمية العمل اليدوي (خاصة المتكرر) بشكل رئيسي لفريق العمليات، وتوقع الإجابات على الأسئلة بناءً على قاعدة المعرفة التاريخية الموجودة، وتوقع التكاليف بناءً على المعرفة التاريخية، وأتمتة المهام بأسلوب روبوت الدردشة. راتب تنافسي ومكافأة: نحن نكافئ خبرتك ومساهماتك.
تجربة شاملة في الانضمام: تم تصميم برنامج الانضمام لدينا لضمان نجاحك منذ اليوم الأول.
منطقة رفاهية ماركورا: نحن نقدر توازن حياتك العملية ورفاهيتك.
فرص عالمية: كن جزءًا من شركة طموحة ومتوسعة مع لمسة محلية.
ثقافة عمل متنوعة وداعمة: نحن ملتزمون بالشمولية، والتنوع، وإحساس الانتماء لجميع أعضاء الفريق.
درجة البكالوريوس في تكنولوجيا المعلومات، أو علوم البيانات، أو تعلم الآلة/الذكاء الاصطناعي، أو علوم الحاسوب أو مجالات ذات صلة.
الحد الأدنى من 8 سنوات من الخبرة في المجالات ذات الصلة بما في ذلك علوم البيانات والذكاء الاصطناعي. تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي: خبرة في نماذج اللغة الكبيرة وبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي باستخدام أطر مثل LangChain وLangGraph وLangSmith. خبرة عملية في هندسة الطلب، والتوليد المعزز بالاسترجاع، وتنظيم نماذج اللغة الكبيرة. معرفة بأنماط تصميم وكلاء الذكاء الاصطناعي: التفكير، والتخطيط، واستخدام الأدوات، وإدارة الذاكرة. خبرة مثبتة في تصميم وتدريب ونشر نماذج تعلم الآلة في بيئات الإنتاج. فهم أساسيات تعلم الآلة وممارسات MLOps: إصدار النموذج، والمراقبة، وأنابيب CI/CD. إتقان خوارزميات وأطر تعلم الآلة (مثل، TensorFlow، PyTorch).
البرمجة: مهارات برمجة قوية في لغات مثل بايثون، ومن الجيد أن يكون لديك خبرة برمجية في جافا، ومعرفة بمكتبات معالجة البيانات والتحليل (مثل، Pandas، NumPy).
الحوسبة السحابية: خبرة في منصات السحابة (مثل، AWS، Azure، Google Cloud) لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي.
[Azure هو التفضيل] تطوير البرمجيات: فهم دورة حياة تطوير البرمجيات (SDLC) والمنهجيات الرشيقة.
خبرة في أنظمة التحكم في الإصدارات (مثل، Git). تحليل البيانات: القدرة على تحليل وتفسير مجموعات البيانات المعقدة.
حل المشكلات: التفكير التحليلي القوي لتحديد وحل عدم الكفاءة التشغيلية.
القدرة على تصميم وتنفيذ حلول مدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
التواصل: القدرة على شرح المفاهيم التقنية المعقدة لأصحاب المصلحة غير التقنيين.
مهارات قوية في الكتابة والتواصل الشفهي.
التعاون: خبرة في العمل ضمن فرق متعددة التخصصات.
القدرة على التعاون مع مطورين آخرين، وعلماء بيانات، ومحللي أعمال.