مهندس AI/ML/DevOps Faze 3 Consulting

تقوم مجموعة استثمارية رائدة في أبوظبي بتوظيف مهندس AI/ML/DevOps لتصميم، تشغيل، وتحسين باستمرار منصة MLOps وLLMOps الشاملة لبرنامج AI الرائد في الشركة. ستكون السلطة التقنية التي تراجع، وتدير، وتوافق على CI/CD، خطوط بيانات ونماذج، البنية التحتية، النشر، الأمان، والرصد — لضمان تقديم آمن، قابل للتوسع، ومتوافق عبر البيئات. يقدم التقارير إلى مدير منتج AI داخل مركز التميز في AI.

ما الذي ستتحمل مسؤوليته:

• تحمل مسؤولية تصميم مرجعية MLOps/LLMOps: الإدخال → التحقق → خطوط الميزات والتضمين → التدريب والتعديل → التقييم → السجل → النشر → المراقبة — بما في ذلك سير العمل RAG والعملي.

• تصميم، مراجعة، والموافقة على CI/CD لنظم ML و LLM: ترقيم التعليمات البرمجية، البيانات، الطلب، ونماذج الاصطناعات؛ بناء وإصدار خطوط الأنابيب (Azure DevOps / GitHub Actions)؛ اختبار تلقائي للوحدات، التكامل، والعقود؛ والترقية/الرجوع (أزرق-أخضر / كناري) عبر التطوير، الاختبار، والإنتاج.

• تحديد وإدارة أسس منصة AI على Azure: IaC (Bicep/Terraform)، أماكن عمل AML، مجمعات عقد AKS GPU والجدولة، الشبكات الخاصة (تكامل VNet / Private Link)، الهوية (الهوية المدارة / PIM)، الأسرار (Key Vault)، وضوابط التشفير والإقامة للبيانات.

• مراجعة والموافقة على أنماط نشر الإنتاج لخدمة النماذج وLLM (AKS / KServe / نقاط نهاية AML عبر الإنترنت)، بما في ذلك حاويات، تحسين الاستدلال (التجميع، التكميم حيثما ينطبق)، إدارة API، التوسع التلقائي، المرونة، ومكونات وقت التشغيل RAG (متجر المتجهات، المسترجع، إعادة الترتيب، التخزين المؤقت).

• تحمل مسؤولية الرصد والموثوقية لخدمات AI: تتبع OpenTelemetry، سجلات الطلب والاستدلال (مع ضوابط PII)، مقاييس الكمون/العرض/التكلفة، SLOs/SLIs، مراقبة أداء النموذج، الكشف عن انحراف البيانات والنماذج، وتقييمات LLM (الجودة، فحص الهلوسة، ضوابط السمية والأمان) مع دفاتر الحوادث.

• إنشاء وفرض حوكمة MLOps/LLMOps: سلالة مجموعة البيانات، التحقق من جودة البيانات (المخطط والاختبارات)، معايير متجر الميزات وسجل النماذج، أصل الاصطناعات (SBOM/SLSA)، فحص الثغرات، بوابات الموافقة لإصدارات النماذج والطلبات، ووثائق متوافقة مع المخاطر للنموذج (الاستخدام المقصود، القيود، نتائج التقييم).

• تمكين فرق التسليم — بما في ذلك الشريك الرئيسي للتسليم — مع قوالب المسار الذهبي (خطوط أنابيب AML، مخططات RAG، هياكل التقييم)، وحدات IaC القابلة لإعادة الاستخدام، ومعايير الترميز؛ إجراء مراجعات تصميم وهندسة تقنية عميقة والموافقة على جاهزية الإنتاج (السعة، الأمان، الرصد، DR) لجميع إصدارات AI.

• دعم نموذج التشغيل والتشغيل من خلال تمكين تصنيف القضايا وسير العمل لتحسينات طفيفة (استقبال التذاكر → الإصلاح → الإصدار المنظم)، وضمان أن التغييرات تتبع نفس حوكمة الإصدار وبوابات الجودة.

• تحمل مسؤولية بوابة قبول التشغيل: لا يوجد إصدار إنتاج دون دفاتر التشغيل، لوحات المراقبة، دفاتر الحوادث، نموذج الوصول، وأدلة اختبار DR.

وضوح النطاق: أنت تقدم معايير المنصة، وتراجع، وتوافق — أنت لا تستبدل هندسة شريك التسليم، لكنك تفرض المسار الذهبي وبار جاهزية الإنتاج.