قائد هندسة الذكاء الاصطناعي

Market Securities Group

مهندس معماري وبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي: تصميم وتنفيذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي من البداية إلى النهاية باستخدام نماذج اللغة الكبيرة، وسير العمل متعدد الوكلاء، وأطر الأتمتة (مثل LangChain، LangGraph).

دمج الذكاء الاصطناعي في المنتجات الأساسية: التعاون مع فرق المنتجات والهندسة لتضمين قدرات الذكاء الاصطناعي في المنتجات الجديدة والقائمة، مع ضمان إمكانية التوسع، وقابلية الصيانة، وتأثير الأعمال القابل للقياس.

قيادة وتوجيه مهندسي الذكاء الاصطناعي المبتدئين: القيادة التقنية لفريق من مهندسي الذكاء الاصطناعي المبتدئين من خلال التوجيه العملي، تحديد أفضل الممارسات لتطوير النماذج، والتجريب، والتوثيق، والنشر.

دعم تطوير المهارات من خلال الإرشاد حول أساسيات التعلم الآلي، وأنظمة النماذج الكبيرة، وهندسة الذكاء الاصطناعي الإنتاجية. المساهمة في التوظيف، والتوجيه، والتقييم الفني لأعضاء فريق الذكاء الاصطناعي الجدد.

تشكيل عمليات الذكاء الاصطناعي والحوكمة: وضع معايير لجودة البيانات، والتحقق من صحة النماذج، والاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي، وسير عمل النشر.

المتطلبات

• الخبرة: أكثر من 5 سنوات من الخبرة في القيادة التقنية أو المنتجات، وتقديم أنظمة معقدة ومرتبطة بالبيانات.
• البرمجة والتطوير: إتقان قوي في بايثون، جافا سكريبت، C#، وقواعد البيانات (SQL و NoSQL).
• أطر الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي: خبرة عملية في PyTorch، TensorFlow، Hugging Face، Scikit-learn، والنماذج المعتمدة على المحولات.
• الكفاءات الأساسية في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي
  
  • التعلم المراقب والتعلم غير المراقب
  • NLP و LLMs: التضمينات، RAG، هندسة المطالبات، تصنيف النص، تحليل المشاعر.
  • تحسين النماذج: ضبط دقيق، التعلم الانتقالي، ضبط المعلمات، التقييم، والتحقق من الصحة.
• خبرة الأتمتة والتنسيق مع محركات سير العمل والأنظمة المعتمدة على الوكلاء مثل N8n، LangChain، LangGraph، MCP، أو أطر التنسيق المماثلة.

الطلاقة التقنية

فهم قوي لأفضل ممارسات هندسة البرمجيات، وواجهات برمجة التطبيقات، ومنصات السحابة (AWS، Azure). تعتبر الخبرة في هياكل البيانات وبناء أو صيانة خطوط بيانات ذات قيمة عالية.