مهندس AI/ML/DevOps

Client of Faze 3 Consulting

ما ستملكه:

• امتلاك بنية MLOps/LLMOps المرجعية من البداية إلى النهاية: التحقق من صحة الإدخال وميزات أنابيب التدريب والتعديل والتقييم والتسجيل والنشر والمراقبة بما في ذلك تدفقات العمل RAG والوكالات.

• تصميم ومراجعة والموافقة على CI/CD لأنظمة ML وLLM: ترقيم الكود والبيانات والمطالبات ونسخ نموذج الأداة؛ بناء وإصدار الأنابيب (Azure DevOps / GitHub Actions)؛ اختبار الوحدة والتكامل والعقد بشكل آلي؛ والترقية/التراجع (الأخضر الأزرق / الكناري) عبر التطوير والاختبار والإنتاج.

• تحديد والحكم على أسس منصة الذكاء الاصطناعي على Azure: IaC (Bicep/Terraform)، مساحات عمل AML، مجموعات AKS GPU وتخطيطها، الشبكات الخاصة (دمج VNet / رابط خاص)، الهوية (الهويات المدارة / PIM)، الأسرار (خزنة المفاتيح)، وضوابط التشفير وإقامة البيانات.

• مراجعة والموافقة على أنماط نشر الإنتاج لخدمة النماذج وLLM (AKS / KServe / نقاط نهاية AML عبر الإنترنت)، بما في ذلك الحاويات، وتحسين الاستدلال (التجميع، والتكميم حيثما ينطبق)، إدارة واجهة برمجة التطبيقات، التوسع التلقائي، المرونة، ومكونات وقت تشغيل RAG (متجر المتجهات، المسترجع، المُعيد الترتيب، التخزين المؤقت).

• امتلاك الرؤية والموثوقية لخدمات AI: تتبع OpenTelemetry، سجلات المطالبات والاستدلال (مع ضوابط PII)، قياسات الكمون/السعة/التكلفة، SLOs/SLIs، مراقبة أداء النموذج، اكتشاف انحراف البيانات والنموذج، وتقييمات LLM (الجودة، فحص الهلوسة، سمية وحواجز الأمان) مع دفاتر الحوادث.

• إنشاء وتنفيذ حوكمة MLOps/LLMOps: سلالة مجموعة البيانات، والتحقق من جودة البيانات (المخطط والاختبارات)، معايير متجر الميزات وسجل النموذج، أصل الأداة (SBOM/SLSA)، فحص الثغرات، بوابات الموافقة لإصدارات النموذج والمطالبات، والوثائق المتوافقة مع المخاطر للنموذج (الاستخدام المقصود، القيود، نتائج التقييم).

• تمكين فرق التسليم بما في ذلك الشريك الرئيسي للتسليم مع قوالب المسار الذهبي (أنابيب AML، مخططات RAG، أدوات التقييم)، وحدات IaC القابلة لإعادة الاستخدام، ومعايير التشفير؛ إجراء مراجعات تصميم فني عميقة وهندسة والتوقيع على جاهزية الإنتاج (السعة، الأمان، الرؤية، DR) لجميع إصدارات AI.

• دعم نموذج التشغيل والتشغيل من خلال تمكين تصنيف المشكلات وتدفقات العمل لتحسينات طفيفة (إصلاح استهلاك التذاكر بإصدار مراقب)، وضمان أن التغييرات تتبع نفس حوكمة الإصدار وبوابات الجودة.

• امتلاك بوابة القبول التشغيلي: لا إصدار إنتاج بدون كتب التشغيل، لوحات المراقبة، دفاتر الحوادث، نموذج الوصول، وأدلة اختبار DR.

وضوح النطاق: أنت توفر معايير المنصة، وتراجع، وتوقع، لا تحل محل هندسة الشريك في التسليم، ولكنك تفرض المسار الذهبي وبار الإنتاج.

ما تجلبه:

• 8 10 سنوات في DevOps وSRE و/أو هندسة ML مع أنظمة الإنتاج على Azure.

• خبرة عملية مع Azure ML وAKS وAzure DevOps أو GitHub Actions وIaC والحاويات.

• بكاليروس في علوم الحاسوب أو الهندسة أو خبرة معادلة.

المهارات الأساسية المطلوبة:

• Python وYAML وDocker وHelm وKQL؛ الوعي بـ GitOps (Argo/Flux).

• الأمان في CI/CD: SAST/DAST، أمان سلسلة التوريد (Sigstore)، إدارة الأسرار (خزنة المفاتيح).

• اختبار الأداء (k6 / JMeter)، اختبار العقد، واختبار E2E.

• تحسين التكلفة والتخطيط للسعة لعمليات GPU وCPU.

• فهم قوي لخدمات النموذج، وتحسين الاستدلال، وأدوات الرؤية.

>الشهادة المطلوبة:

• >مايكروسوفت معتمد: مهندس DevOps خبير (AZ-400)

>الشهادات المفضلة:

• >مايكروسوفت معتمد: مسؤول Azure (AZ-104) أو مهندس حلول (AZ-305)

• >CKA أو CKAD (Kubernetes)