مهندس بنية الذكاء الاصطناعي

Client of Eram Talent

Eram Talent تبحث عن مهندس بنية تحتية للذكاء الاصطناعي موهوب للانضمام إلى فريقنا المبتكر.

المسؤوليات الرئيسية:

• تصميم وتنفيذ وإدارة بيئات الحوسبة عالية الأداء مخصصة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
• نشر وصيانة الكتل المعجلة بواسطة GPU، ومنصات الذكاء الاصطناعي المعتمدة على السحابة، وأنظمة المعالجة المتوازية.
• التعاون مع علماء البيانات ومهندسي تعلم الآلة لفهم متطلبات البنية التحتية لمشاريع الذكاء الاصطناعي المختلفة.
• تحسين تخصيص الموارد وقابلية توسيع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لدعم مجموعات البيانات الكبيرة والنماذج المعقدة.
• أتمتة توفير البنية التحتية والنشر باستخدام أدوات البنية التحتية ككود (IaC).
• ضمان الأمان والامتثال وموثوقية البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
• مراقبة أداء النظام وحل المشكلات لتقليل فترة التوقف وزيادة الإنتاجية.
• البقاء على اطلاع على التقنيات الناشئة وأفضل الممارسات في بنية الذكاء الاصطناعي واقتراح تحسينات مستمرة.

• درجة البكالوريوس أو أعلى في علوم الكمبيوتر أو الهندسة أو مجال تقني ذي صلة.
• 3+ سنوات من الخبرة في هندسة البنية التحتية، ويفضل أن يكون التركيز على الذكاء الاصطناعي أو تعلم الآلة أو بيئات الحوسبة عالية الأداء.
• مهارات سحابية - GCP/OpenShift، Kubernetes (k8s)، حاويات/صور Docker
• مهارات الذكاء الاصطناعي تدريب النموذج، الاختبار/التقييم، النشر
• ML/LLMOPs
• المهارات الأساسية للـ LLMs و GenAI كيف تعمل LLMs في الخلفية، آليات الاستدلال لـ LLMs/GenAI
• توسيع الاستدلال، الحوسبة الموزعة، قياس أداء الاستدلال، تخطيط الاستدلال لتلبية SLAs/SLOs
• GPUs وكيفية العمل بها، معالجة أحمال العمل الموزعة، التوسع التلقائي
• NVIDIA NIMs، Huggingface
• NVIDIA Superpods (HPC، slurm، k8s)
• المراقبة، لوحات المعلومات لأحمال عمل LLM/ML والتطبيقات
• معرفة هيكل تطبيقات الذكاء الاصطناعي، تدفقات من النهاية إلى النهاية
• DevOps (CI/CD، argoCD، git، Jenkins، إلخ)
• اللغات: Python، SQL