مهندس الذكاء الاصطناعي الوكيت

Confidential Company

هندسة الذكاء الاصطناعي الوكيت

• تصميم وبناء تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي الوكيت من البداية إلى النهاية باستخدام Microsoft AI Foundry و Copilot Studio، بما في ذلك خطوط أنابيب متعددة الخطوات قادرة على اتخاذ القرارات بشكل مستقل، واستخدام الأدوات، وتفويض المهام.

• معمارية ونشر أنظمة متعددة الوكلاء باستخدام أطر التنسيق مثل LangGraph و AutoGen و Semantic Kernel و CrewAI، وتقييم ملاءمة الأغراض بناءً على تعقيد حالات الاستخدام وقيود المؤسسة.

• تنفيذ خطوط أنابيب جيل معزز بالاسترجاع (RAG) تتضمن قواعد بيانات متجهية، بحث دلالي، وتكامل الرسوم البيانية المعرفية لتثبيت مخرجات الوكلاء في بيانات تنظيمية موثوقة.

• تطوير وصيانة مكتبة موجهات منظمة، وتطبيق تقنيات موجهات متقدمة تشمل سلسلة من الأفكار، عدد قليل من الأمثلة، تأمل ذاتي، وأنماط ReAct لتحسين سلوك الوكيل عبر سيناريوهات الأعمال المختلفة.

• بناء وتكامل خوادم بروتوكول سياق النموذج (MCP) لتمكين الوكلاء من التفاعل مع الأدوات الداخلية وواجهات برمجة التطبيقات وقواعد البيانات والأنظمة المؤسسية بطريقة خاضعة للرقابة وقابلة للتدقيق.

• أتمتة وظائف العمل من البداية إلى النهاية عبر وحدات الأعمال، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر تدفقات عمل الشراء، تفاعلات خدمات الأعضاء، التقارير التنظيمية، إدارة مهام الموارد البشرية، معالجة الوثائق، واسترجاع المعرفة الداخلية.

• تطوير قدرات توليد التقارير المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تسمح للوكلاء باسترجاع البيانات بشكل مستقل، هيكلة النتائج، وإنتاج مخرجات منسقة لجمهور الأعمال دون تدخل يدوي.

• تصميم هياكل ذاكرة الوكيل، إدارة السياق التحدثي القصير الأجل وذاكرة طويلة الأجل دائمة لتمكين تفاعلات متماسكة، ودولية عبر الجلسات.

• بناء وصيانة أطر تقييم الوكيل التي تقيس الدقة والموثوقية ومعدلات الهلوسة، واكتمال المهام، والامتثال للسلامة، والتكرار على تصميم الوكيل بناءً على النتائج الكمية.

• إنشاء حواجز، فلاتر محتوى، ونقاط تفتيش بشرية للتأكد من سلوك الوكيل الذكي المسؤول والقابل للتدقيق في بيئات الإنتاج.

• تنفيذ ممارسات LLMOps بما في ذلك إصدار النموذج، التحكم في إصدار الموجهات، مراقبة الوكلاء، تتبع التكاليف، ورؤية الأداء باستخدام أدوات مثل Azure AI Foundry و LangSmith أو منصات معادلة.

• دمج الوكلاء مع الأنظمة المؤسسية بما في ذلك SharePoint و Microsoft Teams و Dynamics 365 وواجهات برمجة التطبيقات الخارجية لتمكين الأتمتة السلسة عبر تدفقات العمل التشغيلية.

• المساهمة في المعرفة عبر المنصات من خلال تقييم وتجريب أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي الوكيت الناشئة من جميع أنحاء السوق لضمان تبني المؤسسة لأفضل الأساليب بدلاً من البقاء مقيدة بنظام بائع واحد.

هندسة البيانات

• تطوير وصيانة خطوط بيانات قابلة للتوسع باستخدام Azure Data Factory و Microsoft Fabric و Synapse Analytics لضمان وصول الأنظمة الوكيت إلى بيانات نظيفة ومنظمة وذات صلة بالسياق بشكل موثوق.

• كتابة كود Python و PySpark بجودة الإنتاج لتحويل البيانات، والتنسيق، ومهام التكامل لدعم كل من أحمال العمل الذكية والتحليلية.

• تنفيذ وإدارة تدفقات Power Automate لربط مخرجات الذكاء الاصطناعي الوكيت بعمليات الأعمال في الأسفل، والإشعارات، وتدفقات الموافقة.

• بناء وصيانة مخازن المتجهات وخطوط أنابيب تضمين باستخدام Azure AI Search و Cosmos DB أو تقنيات معادلة لدعم حالات استخدام RAG والاسترجاع الدلالي.

• التعاون مع فريق هندسة البيانات لضمان الحفاظ على جودة البيانات، والتسلسل، ومعايير الحوكمة عبر جميع مجموعات البيانات التي تستهلكها الوكلاء الذكاء الاصطناعي.

• دعم دمج مصادر البيانات المهيكلة وغير المهيكلة في طبقات المعرفة القابلة للوصول من قبل الوكلاء، بما في ذلك مستودعات الوثائق، وقواعد البيانات، وتيارات الأحداث في الوقت الحقيقي.

1. المؤهلات والخبرات المطلوبة

• درجة البكاليوس أو أعلى في علوم الكمبيوتر، هندسة البيانات، الذكاء الاصطناعي، أو تخصص تقني ذي صلة.

• خبرة مثبتة في بناء ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيت في بيئة الإنتاج، بما في ذلك تنسيق الوكلاء المتعددين وتنفيذ المهام بشكل مستقل.

• إجادة قوية في Python، بما في ذلك التصميم الموجه للكائنات، تطوير واجهات برمجة التطبيقات، والتكامل مع مكتبات الذكاء الاصطناعي والبيانات.

• خبرة عملية مع Microsoft AI Foundry و Azure OpenAI Service و Copilot Studio.

• معرفة عملية بهياكل RAG، وقواعد البيانات المتجهية، وتنفيذات البحث الدلالي.

• خبرة قوية مع Azure Data Factory و PySpark و Microsoft Fabric أو Synapse Analytics.

• معرفة عملية بـ Power Automate لأتمتة سير العمل ودمج الأنظمة المؤسسية.

• إثبات القدرة على تصميم وصيانة مكتبة موجهات منظمة مع عناصر موجهات خاضعة للتحكم في الإصدار، ومختبرة.

• الإلمام بإطار عمل وكيل رائد واحد على الأقل خارج مجموعة Microsoft، مثل LangChain و LangGraph و AutoGen و CrewAI أو Semantic Kernel.