مهندس بحث الذكاء الاصطناعي

Tether Operations Limited

انضم إلى Tether وشارك في تشكيل مستقبل التمويل الرقمي

في Tether، نحن لا نبني منتجات فحسب، بل نحن رواد ثورة مالية عالمية. حلولنا المتقدمة تمكّن الشركات من البورصات والمحافظ إلى معالجات الدفع وأجهزة الصراف الآلي من دمج الرموز المدعومة بالاحتياطي عبر سلاسل الكتل بسلاسة. من خلال استغلال قوة تقنية البلوكشين، تتيح لك Tether تخزين وإرسال واستلام الرموز الرقمية على الفور وبأمان وعلى مستوى عالمي، وكل ذلك بتكلفة منخفضة. الشفافية هي حجر الزاوية لكل ما نقوم به، مما يضمن الثقة في كل معاملة.

ابتكر مع Tether

Tether Finance: تتميز مجموعة منتجاتنا الابتكارية بأكثر العملات المستقرة موثوقية في العالم، USDT، التي يعتمد عليها مئات الملايين حول العالم، جنبًا إلى جنب مع خدمات توكينغ الأصول الرقمية الرائدة.

لكن هذه هي البداية فقط:

Tether Power: قيادة النمو المستدام، حلول الطاقة لدينا تعمل على تحسين الطاقة الزائدة لتعدين البيتكوين باستخدام ممارسات صديقة للبيئة في منشآت متطورة ومتنوعة جغرافيًا.

Tether Data: تغذية الاختراقات في الذكاء الاصطناعي وتقنية الند للند، نحن نخفض تكاليف البنية التحتية ونحسن الاتصالات العالمية مع حلول متقدمة مثل KEET، تطبيقنا الرائد الذي يعيد تعريف مشاركة البيانات بشكل آمن وخاص.

Tether Education: ديمقراطية الوصول إلى التعليم الرقمي من الدرجة الأولى، نحن نُمكّن الأفراد من الازدهار في الاقتصاد الرقمي والاقتصاد المؤقت، مما يعزز النمو والفرص العالمية.

Tether Evolution: عند تقاطع التكنولوجيا وإمكانات الإنسان، نحن ندفع حدود ما هو ممكن، نصنع مستقبلًا حيث تندمج الابتكارات والقدرات البشرية بطرق قوية وغير مسبوقة.

لماذا تنضم إلينا؟

فريقنا هو قوة عالمية من المواهب، يعمل عن بُعد من كل زاوية في العالم. إذا كنت شغوفًا بترك بصمة في مجال التكنولوجيا المالية، فهذه هي فرصتك للتعاون مع بعض من ألمع العقول، ودفع الحدود وإرساء معايير جديدة. لقد نمونا بسرعة، وظلنا نحافظ على مرونتنا، وضمان مكانتنا كقادة في الصناعة.

إذا كان لديك مهارات تواصل ممتازة باللغة الإنجليزية ومستعد للمساهمة في أكثر المنصات ابتكارًا على هذا الكوكب، فإن Tether هي المكان المناسب لك.

هل أنت مستعد لتكون جزءًا من المستقبل؟

حول الوظيفة:

كعضو في فريق نموذج الذكاء الاصطناعي لدينا، سوف تقود الابتكار عبر دورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها من خلال تطوير وتنفيذ أطر تقييم صارمة ومنهجيات مرجعية للتدريب المسبق والتدريب اللاحق والاستنتاج. سيركز عملك على تصميم مقاييس واستراتيجيات تقييم تضمن أن نماذجنا استجابة للغاية وفعالة وموثوقة عبر التطبيقات الواقعية. ستعمل على مجموعة واسعة من الأنظمة، من النماذج الفعالة من حيث الموارد المصممة لبيئات الأجهزة المحدودة إلى الهياكل المعقدة متعددة الأنماط التي تدمج النصوص والصور والصوت.

نتوقع أن يكون لديك خبرة عميقة في هياكل النماذج المتقدمة، وممارسات التدريب المسبق والتدريب اللاحق، وأطر تقييم الاستنتاج. من خلال اعتماد نهج عملي مدفوع بالبحث، ستقوم بتطوير واختبار وتنفيذ استراتيجيات تقييم جديدة تتبع بدقة مؤشرات الأداء الرئيسية مثل الدقة، والكمون، والإنتاجية، وبصمة الذاكرة. ستقوم تقييماتك ليس فقط بتقييم أداء النموذج في كل مرحلة، من مرحلة التدريب المسبق الأساسية إلى تحسينات ما بعد التدريب المستهدفة والاستنتاج النهائي ولكن ستوفر أيضًا رؤى قابلة للتنفيذ.

عنصر رئيسي في هذه الوظيفة هو التعاون مع الفرق متعددة الوظائف بما في ذلك إدارة المنتجات، والهندسة، والعمليات لمشاركة نتائج تقييمك ودمج ملاحظات أصحاب المصلحة. ستقوم بتصميم خطوط أنابيب تقييم قوية ولوحات بيانات الأداء التي تعمل كنقطة مرجعية مشتركة لجميع أصحاب المصلحة، مما يضمن أن الرؤى تدفع التحسين المستمر في استراتيجيات نشر النموذج. الهدف النهائي هو وضع معايير رائدة في الصناعة لجودة وموثوقية نموذج الذكاء الاصطناعي، مما يوفر أداءً قابلاً للتوسع وقيمة ملموسة في سيناريوهات العالم الحقيقي الديناميكية.

المسؤوليات:

• تطوير واختبار ونشر أطر متكاملة تقيم النماذج بدقة خلال التدريب المسبق، والتدريب اللاحق، والاستنتاج. تعريف وتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية مثل الدقة، ومقاييس الفقد، والكمون، والإنتاجية، وبصمة الذاكرة عبر سيناريوهات نشر متنوعة.

• تنسيق مجموعات بيانات تقييم عالية الجودة وتصميم معايير موحدة لقياس جودة وموثوقية النموذج بشكل موثوق. ضمان أن تعكس هذه المعايير بدقة التحسينات التي تم تحقيقها من خلال كل من عمليات التدريب المسبق والتدريب اللاحق، وتدفع التناسق في ممارسات التقييم.

• التفاعل مع إدارة المنتجات، والهندسة، وفرق علوم البيانات، والعمليات لتوافق مقاييس التقييم مع الأهداف التجارية. تقديم نتائج التقييم، والرؤى القابلة للتنفيذ، والتوصيات من خلال لوحات بيانات وتقارير شاملة تدعم اتخاذ القرار عبر الوظائف.

• تحليل بيانات التقييم بشكل منهجي لتحديد وحل الاختناقات عبر دورة حياة النموذج. اقتراح وتنفيذ تحسينات تعزز أداء النموذج، وقابليته للتوسع، واستخدام الموارد على المنصات المحدودة الموارد، مما يضمن كفاءة التدريب المسبق، والتدريب اللاحق، والاستنتاج.

• إجراء تجارب تكرارية وأبحاث تجريبية لتحسين منهجيات التقييم، مع البقاء على اطلاع على التقنيات والاتجاهات الناشئة. استغلال الرؤى لتعزيز ممارسات القياس وتحسين موثوقية النموذج بشكل عام، مما يضمن أن جميع مراحل دورة حياة النموذج توفر قيمة قابلة للقياس في التطبيقات الواقعية.

• درجة في علوم الحاسوب أو مجال ذي صلة. من المثالي الحصول على درجة الدكتوراه في معالجة اللغة الطبيعية، أو التعلم الآلي، أو مجال ذي صلة، مدعومًا بسجل حافل قوي في البحث والتطوير في الذكاء الاصطناعي (مع نشرات جيدة في مؤتمرات A*).

•