أخصائي - الذكاء الاصطناعي

تطوير ونشر الذكاء الاصطناعي / نماذج اللغة الكبيرة
• تنفيذ وإدارة وتحسين نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، بما في ذلك تلك المخصصة لمهام متخصصة مثل معالجة الصور والتعرف على الكتابة اليدوية.
• إعداد ونشر نماذج LLMs على خدمات السحابة، مع ضمان حلول قابلة للتوسع وآمنة وعالية الأداء.
• تكوين ونشر وإدارة نماذج LLMs على الخوادم المحلية، مع ضمان التكامل السلس مع البنية التحتية والبيانات الموجودة في الموقع.
• ضبط وتدريب نماذج LLM لتقديم مخرجات عالية الجودة ودقيقة وملائمة للسياق مصممة لتلبية احتياجات الأعمال المحددة.
• إجراء تحليل شامل للأخطاء وتحليل الأسباب الجذرية للمشكلات التي تم مواجهتها أثناء تدريب ونشر وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي.
• دمج نماذج الذكاء الاصطناعي وواجهات برمجة التطبيقات المحلية مع الأنظمة الخارجية والتطبيقات الداخلية، مما يضمن تدفق البيانات بسلاسة والتآزر الوظيفي.
• تصميم وتطوير نماذج وحلول الذكاء الاصطناعي باستخدام تقنيات OpenAI حيثما كان ذلك مناسبًا، مع التركيز أيضًا على أطر الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر مثل Langchain.

شبكة الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية
• تطوير وتنفيذ منصات قوية لمراقبة وتحليل وتشخيص الشبكات الكبيرة للذكاء الاصطناعي / نماذج اللغة الكبيرة لضمان الاستقرار التشغيلي والأداء.
• البحث وتقييم وتطوير أطر الاتصال عالية الأداء وبروتوكولات الشبكة لدفع حدود قدرات الذكاء الاصطناعي.

المساهمة في بناء بنية تحتية لشبكة الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي قادرة على دعم أجهزة الشبكة المتنوعة على نطاق واسع.

إدارة البيانات والأمان
• معالجة وتنظيف مجموعات البيانات الكبيرة بدقة لضمان جودة البيانات وملاءمتها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
• تطبيق تقنيات تعزيز البيانات لتحسين قوة النموذج وأدائه.
• إنشاء وإدارة نماذج LLM المحلية، مع ضمان تخزين جميع البيانات الحساسة بأمان في قواعد البيانات المحلية وفقًا لسياسات المنظمة.
• نشر وإدارة حلول أمان النقاط النهائية ذات الصلة بواجهات تطبيقات الذكاء الاصطناعي والوصول إلى البيانات، مما يقلل من المخاطر الأمنية.

التعاون والبحث
• العمل عن كثب مع الفرق متعددة التخصصات لفهم متطلبات الأعمال وترجمتها إلى حلول فعالة للذكاء الاصطناعي.
• البحث المستمر وتقييم التطورات الجديدة في الذكاء الاصطناعي والأدوات وأفضل الممارسات، مع تقديم توصيات لتحسين الأداء.
• المساهمة في التحديث المستمر وتعزيز قاعدة المعرفة في تكنولوجيا المعلومات، وخاصة في المواضيع المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.

المعرفة والخبرات:
• درجة البكالوريوس في تكنولوجيا المعلومات مع 5 سنوات من الخبرة في وظيفة مماثلة، أو درجة الماجستير مع 3 سنوات من الخبرة، أو كما هو محدد في مصفوفة الوصف الوظيفي.

خبرة متقدمة في الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي ونماذج اللغة الكبيرة: درجة بكاليوس / ماجستير في علوم الكمبيوتر / الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي، مع فهم عميق لخوارزميات الذكاء الاصطناعي وهياكل البيانات والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية، وخبرة مثبتة في تطوير ونشر نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) باستخدام أطر مفتوحة المصدر (مثل Langchain) وأطر OpenAI.
• إتقان البرمجة والسحابة: خبير في بايثون، مع خبرة في .Net وTensorFlow وPyTorch وNodeJS، بالإضافة إلى خبرة عملية في نشر الذكاء الاصطناعي / LLMs على سحابة AWS (منطقة الإمارات) والخوادم المحلية.
• إدارة البيانات والهندسة: إتقان في معالجة وتنظيف وتعزيز مجموعات البيانات الكبيرة لتدريب النماذج، إلى جانب فهم قوي لمقاييس تقييم النماذج.
• حل المشكلات والتعاون: نهج استباقي تجاه التحديات التقنية، ومهارات تحليلية ممتازة، وقدرات قوية على العمل الجماعي والتواصل.