مهندس الذكاء الاصطناعي

Xyris Digital Solutions

جمع، تنظيف، ومعالجة كميات كبيرة من البيانات المنظمة وغير المنظمة لضمان جودتها وقابليتها للاستخدام في مهام التعلم الآلي. تحديد أنماط البيانات، والارتباطات، والشواذ لاستخراج رؤى ذات مغزى.

استخدام المعرفة في المجال والتقنيات الإحصائية لإنشاء ميزات معلوماتية.

تصميم، تطوير، وتنفيذ نماذج وخوارزميات التعلم الآلي لحل المشكلات التجارية المعقدة.

تدريب وتقييم نماذج التعلم الآلي التقليدية ونماذج التعلم العميق باستخدام مجموعات بيانات كبيرة وضمان قابلية التوسع والكفاءة.

التعاون مع مهندسي البرمجيات لدمج النماذج في الأنظمة الحالية أو تطوير واجهات برمجة التطبيقات لتقديم النماذج.

تقييم أداء النموذج باستمرار وضبط الخوارزميات لتحسين الدقة، والوضوح، والاسترجاع، وغيرها من المقاييس ذات الصلة.

العمل بشكل وثيق مع أصحاب المصلحة في الأعمال لفهم المتطلبات، وتطوير الحلول، وعرض النتائج. التواصل بوضوح حول المفاهيم التقنية المعقدة للجماهير التقنية وغير التقنية.

متابعة أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، وعلوم البيانات. استكشاف خوارزميات، وأطر عمل، وأدوات جديدة لتحسين كفاءة وفعالية عمل الفريق.

تصميم وتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية المتقدمة، بما في ذلك توليد مدعوم بالاسترجاع (RAG)، وأنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلة، وتقنيات هندسة التعليمات لمعالجة حالات الاستخدام التجارية المتنوعة مثل استخراج البيانات الآلي، وفهم الوثائق، وتوليد SQL من اللغة الطبيعية.

إجراء ضبط دقيق وتقييم لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتعزيز الأداء، والدقة، والمواءمة مع المتطلبات المحددة في المجال، مع الاستفادة من مجموعات البيانات ومعايير التقييم المعتمدة في الصناعة.

استخدام ودمج أطر عمل وأدوات متعددة (مثل LangChain، LlamaIndex، Hugging Face، OpenAI، إلخ) لبناء حلول ذكاء اصطناعي توليدية قابلة للتوسع وجاهزة للإنتاج مصممة لتلبية احتياجات المؤسسات.