مهندس الذكاء الاصطناعي

34ML

المسؤوليات:

• تطوير سير العمل الوكيلي: تصميم وبناء سير عمل وكيل معقدة وذات حالة، بالاستفادة من القدرات المتقدمة لـ LangChain و LangGraph.
• هندسة العروض والسلاسل: تطوير واختبار قوالب العروض، وسلاسل الاسترجاع (RAG)، والمكونات الوكيلة لتحقيق دقة وأداء عالٍ.
• دمج الإنتاج: تنفيذ واجهات برمجة التطبيقات ودمجها في تطبيقات قابلة للتوسع.
• المراقبة والرؤية: المشاركة في تصحيح الأخطاء، واستكشاف المشكلات، والمراقبة المستمرة لسير العمل الوكيلي باستخدام أدوات متخصصة مثل LangSmith.
• التقييم: إنشاء وتنفيذ أطر تقييم للأنظمة التنبؤية والتوليدية، مع التركيز على الأداء والدقة والأمان.
• موثوقية البنية التحتية: المساهمة في استكشاف مشكلات البنية التحتية المعقدة للذكاء الاصطناعي وضمان استقرار وموثوقية الإنتاج للأنظمة المنشورة.
• التوثيق: الحفاظ على توثيق واضح وشامل لتدفقات البيانات، وهياكل النماذج، ومنطق الوكيل، ونتائج التجارب.

المهارات:

• الخبرة: 1-3 سنوات من الخبرة المهنية العملية في دور في الذكاء الاصطناعي، أو التعلم الآلي، أو علوم البيانات، أو هندسة البرمجيات.
• التعليم: بكالوريوس في علوم الكمبيوتر، أو الهندسة.
• البرمجة: يجب أن تكون بارعًا في كتابة كود نظيف وفعال ومنتج من Python.
• أسس علوم الكمبيوتر: معرفة قوية بالهياكل البيانية، والخوارزميات، واستخدام Git لتطوير البرمجيات التعاونية.
• نظام LLM: معرفة بنظام نماذج اللغة الكبيرة، بما في ذلك OpenAI API والنماذج المتاحة من خلال Hugging Face.
• أطر الوكلاء: خبرة عملية أو فهم عميق لـ LangChain، LangGraph، وLangSmith.
• الشبكات: معرفة بمفاهيم الشبكات الأساسية المطلوبة للتفاعل مع واجهات برمجة التطبيقات ودمج النقاط النهائية (مثل: REST، الشبكات السحابية الأساسية).
• التعلم المستمر: الالتزام بالتعلم المستمر ومواكبة التطورات السريعة في التعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، وأطر الوكلاء (LangChain، LangGraph، إلخ).