مهندس الذكاء الاصطناعي ProgressSoft

نحن نبحث عن توظيف مهندسي الذكاء الاصطناعي الشغوفين للمساعدة في تحويل البيانات إلى حلول ذكية جاهزة للإنتاج. ستعمل عبر مجموعة كاملة من تقنيات الذكاء الاصطناعي: نماذج التعلم الآلي التقليدية، ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وأنابيب الرؤية الحاسوبية، وتدفقات التحليل / التنبؤ. إذا كنت تستمتع باستكشاف البيانات، وبناء نماذج متطورة، وتقديم خدمات ذكاء اصطناعي موثوقة، سنكون سعداء بلقائك.

المسؤوليات

• تطوير النماذج تصميم، تدريب، تحسين، وتقييم النماذج التي تشمل التعلم الآلي التقليدي، التعلم العميق (CNNs، المحولات)، والذكاء الاصطناعي التوليدي (LLMs، الانتشار).
• استكشاف البيانات وتحليلها إجراء تحليل استكشافي للبيانات، اختبار إحصائي، وتحليل السلاسل الزمنية / التنبؤ لإبلاغ الميزات، والمطالبات، ومؤشرات الأداء الرئيسية للأعمال.
• أنابيب شاملة بناء تدفقات عمل قابلة للتكرار لامتصاص البيانات، والهندسة الميزات / مخازن المطالبات، والتدريب، CI/CD، والمراقبة الآلية.
• LLM والهندسة الذكاء الاصطناعي الوكيلة صياغة المطالبات، أنابيب التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، والوكلاء الذاتيين/المساعدين؛ تحسين LLMs على مجموعات بيانات معينة لزيادة الدقة وتوافق المخرجات مع متطلبات المنتج.
• أتمتة الذكاء الاصطناعي والتكامل عرض مكونات الذكاء الاصطناعي كخدمات مصغرة وتدفقات عمل مدفوعة بالأحداث؛ التكامل مع أدوات التنسيق (Airflow، Prefect) وواجهات برمجة تطبيقات الأعمال لأتمتة تدفقات القرار.
• التعلم المستمر تتبع التقدم في LLMs، والرؤية، والتحليل؛ مشاركة الأفكار وأفضل الممارسات مع الفريق الهندسي الأوسع.

المتطلبات

• درجة بكاليوس في علوم الكمبيوتر، الرياضيات، أو مجال ذي صلة.
• حتى 5 سنوات من الخبرة الأكاديمية، أو التدريب، أو الخبرة المهنية في مشاريع الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي.
• إجادة في بايثون والمكتبات الأساسية (PyTorch / TensorFlow، scikit-learn، pandas، NumPy).
• فهم جيد لخوارزميات التعلم الآلي، أساسيات التعلم العميق، والإحصاءات الأساسية.
• خبرة في معالجة البيانات والتصور (Matplotlib / Plotly) والتحليل الاستكشافي.
• إلمام على الأقل بواحد من: OpenCV، Hugging Face Transformers، LangChain، MLflow، أو ما شابه.
• فهم جيد لأفضل ممارسات هندسة البرمجيات: Git، مراجعات الكود، الاختبار، CI.

المؤهلات المفضلة

• معرفة بـ C++ أو C# للوظائف الحرجة في الأداء.
• خبرة في نشر النماذج عبر Docker، Kubernetes، أو خدمات الذكاء الاصطناعي السحابية.
• تعرض لقواعد بيانات المتجهات وتدفقات عمل RAG.
• مهارة في أدوات BI / لوحات التحكم (Power BI، Tableau، Streamlit) أو أطر السلاسل الزمنية (Prophet، statsmodels).
• إلمام بأدوات MLOps / LLMOps (DVC، تتبع MLflow، الأوزان والميول، BentoML).
• خبرة في تقنيات معالجة الصور (مثل، OpenCV، تقسيم الصور، استخراج الميزات)