قائد هندسة الذكاء الاصطناعي

Market Securities Group

مهندس معمارى & بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي: تصميم وتنفيذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي من البداية إلى النهاية باستخدام LLMs، وتدفقات العمل متعددة الوكلاء، وأطر الأتمتة (مثل LangChain، LangGraph).

دمج الذكاء الاصطناعي في المنتجات الأساسية: التعاون مع فرق المنتجات والهندسة لدمج قدرات الذكاء الاصطناعي في المنتجات الجديدة والحالية، مع ضمان قابلية التوسع، وقابلية الصيانة، وتأثير الأعمال القابل للقياس.

قيادة & توجيه مهندسي الذكاء الاصطناعي المبتدئين: قيادة فنية لفريق من مهندسي الذكاء الاصطناعي المبتدئين من خلال التوجيه العملي، وتحديد أفضل الممارسات لتطوير النماذج، والتجريب، والتوثيق، والنشر.

دعم تطوير المهارات من خلال إرشادات حول أساسيات التعلم الآلي، وأنظمة LLM، وهندسة الذكاء الاصطناعي في الإنتاج. المساهمة في التوظيف، والتوجيه، والتقييم الفني لأعضاء الفريق الجدد في الذكاء الاصطناعي.

تشكيل عمليات الذكاء الاصطناعي & الحوكمة: وضع معايير لجودة البيانات، والتحقق من صحة النماذج، والاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي، وتدفقات العمل للنشر.

المتطلبات

• الخبرة: أكثر من 5 سنوات من الخبرة في القيادة التقنية أو الإنتاجية، وتقديم أنظمة معقدة وكثيفة البيانات.
• البرمجة & التطوير: إتقان قوي في بايثون، جافا سكريبت، C#، وقواعد البيانات (SQL & NoSQL).
• الأطر AI/ML: خبرة عملية مع PyTorch، TensorFlow، Hugging Face، Scikit-learn، والنماذج المعتمدة على Transformer.
• الكفاءات الأساسية في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي
  
  • التعلم تحت الإشراف والتعلم غير المراقب
  • NLP & LLMs: التضمينات، RAG، هندسة المطالبات، تصنيف النصوص، تحليل المشاعر.
  • تحسين النموذج: ضبط دقيق، التعلم بالنقل، ضبط المعلمات الفائقة، التقييم، والتحقق.
• الأتمتة & التنسيق: خبرة مع محركات سير العمل والأنظمة المعتمدة على الوكلاء مثل N8n، LangChain، LangGraph، MCP، أو أطر تنسيق مماثلة.

الطلاقة التقنية

فهم قوي لأفضل ممارسات هندسة البرمجيات، وواجهات برمجة التطبيقات، ومنصات السحاب (AWS، Azure). الخبرة مع هندسات البيانات وبناء أو صيانة خطوط البيانات قيمة للغاية.