مهندس الذكاء الاصطناعي

Xyris Digital Solutions

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

استغلال المعرفة المتخصصة والتقنيات الإحصائية لإنشاء ميزات معلوماتية.

تصميم وتطوير 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 القائمة أو تطوير واجهات برمجة التطبيقات لخدمة النماذج.

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

العمل عن كثب مع أصحاب المصلحة في الأعمال لفهم المتطلبات، وتطوير الحلول، وتقديم النتائج. التواصل بوضوح حول المفاهيم الفنية المعقدة للجمهور الفني وغير الفني.

البقاء على اطلاع بأحدث التقدم في الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، وعلوم البيانات. استكشاف خوارزميات جديدة، وأطر عمل، وأدوات لتحسين كفاءة وفعالية عمل الفريق.

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

إجراء الضبط والتقييم لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتعزيز الأداء والدقة والامتثال للمتطلبات المحددة للمجال، مع الاستفادة من مجموعات البيانات والمعايير القياسية في الصناعة.

استخدام ودمج أطر عمل وأدوات متعددة (مثل LangChain و LlamaIndex و Hugging Face و OpenAI، إلخ) لبناء حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية القابلة للتوسع والمناسبة للإنتاج والمخصصة لاحتياجات المؤسسات.