مهندس خدمة الذكاء الاصطناعي Halian

صاحب عمل نشط

نشرت قبل 36 دقيقة

الخبرة

7 - 14 سنوات

موقع العمل

أبوظبي - الإمارات العربية المتحدة (UAE)

التعليم

ماجستير في تطبيقات الحاسوب(أجهزة الكمبيوتر), ماجستير في العلوم(أجهزة الكمبيوتر), ماجستير في التكنولوجيا/ الهندسة(أجهزة الكمبيوتر), دكتوراه / دكتوراه(علم الكمبيوتر)

الجنسية

أي جنسية

جنس

أي

عدد الشواغر

1 عدد الشواغر

الوصف الوظيفي

الأدوار والمسؤوليات

  • تصميم وتنفيذ خدمات الذكاء الاصطناعي المصغرة (على سبيل المثال، SRV-LLM، SRV-RAG، SRV-EMB) كأحمال عمل أصلية في Kubernetes، محسّنة لـ GPU باستخدام C# (NET) وPython، مع واجهات برمجة التطبيقات المرتبطة بالمخططات (OpenAPI/JSON)، واختبارات صارمة، وأنماط نشر بدون توقف (أزرق/أخضر، كاناري).
  • تشغيل دورة حياة الذكاء الاصطناعي بالكامل: من استهلاك البيانات (حذف واعي لـ PII، تقسيم) → تدريب النموذج/تحسينه (PEFT/LoRA) → هندسة الإشارات → تنسيق RAG → الخدمة → المراقبة → ترقيات واعية بالانحراف.
  • نشر وإدارة البنية التحتية لاستدلال الذكاء الاصطناعي الهجينة، بما في ذلك خدمات NVIDIA NIM–المحلية (vLLM/Triton على H100/A6000) مع توجيه قائم على السياسة إلى Azure أو خلفيات البائع عبر بوابة ADEO AI.
  • فرض مبادئ العربية أولاً وRAG أولاً: توليد مستند، فرض الاقتباس، توازن التقييم ثنائي اللغة، واسترجاع واعٍ بالشكل.
  • التكامل مع سجلات المنصة: إصدار وترقية النماذج (MLflow)، والإشارات، ومجموعات البيانات مع سير عمل الموافقة، ونشر كاناري، وتراجع بنقرة واحدة.
  • دمج الأمان والامتثال من التصميم: ضوابط واعية بفئة البيانات (RBAC، mTLS، حذف)، فلاتر المحتوى، تسجيل التدقيق، وبوابات سياسة التشغيل المتوافقة مع مستويات مخاطر ADEO (L0–L3).
  • تحفيز الأداء وكفاءة التكلفة: قياس زمن الاستجابة (TTFT/TBT)، تحسين استخدام الرموز، تنفيذ التخزين المؤقت، الكوانتيزاسيون (AWQ/GPTQ)، وتسجيل بيانات FinOps لكل معرف خدمة.
  • التعاون عبر دورة الحياة المقيدة (G0؟G4): المساهمة في وثائق تصميم الخدمة، والتحقق من NFR، والتوقيعات UAT، ومراجعات التشغيل/التحسين مع مؤشرات أداء رئيسية مدعومة بالأدلة (التأسيس؟ 80%، RAGAS، WER، إلخ).
  • دعم الهياكل الهجينة: دمج GenAI مع التعلم الآلي التقليدي (scikit-learn/XGBoost)، محركات القواعد، والأدوات الخارجية (SQL، GIS، KG) عبر MCP أو استدعاء الوظائف.

الملف الشخصي المطلوب للمرشحين

  • 7+ سنوات في هندسة البرمجيات، مع 4+ سنوات في هندسة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة أو MLOps في بيئات الإنتاج.
  • خبير في C# (NET Minimal APIs) وPython (FastAPI، LangChain، LlamaIndex، PyTorch).
  • خبرة مثبتة في بناء خدمات الذكاء الاصطناعي المصغرة على Kubernetes مع جدولة GPU، شبكة الخدمات (Istio/Linkerd)، والبنية التحتية ككود (Helm/Terraform).
  • نشر عملي لطبقات استدلال LLM المحلية (vLLM، TGI، Triton) وتكرار أنماط سحابية/NVIDIA NIM في مراكز البيانات الخاصة.
  • فهم قوي لـ MLOps: إصدار النموذج/الإشارة/مجموعة البيانات، CI/CD للذكاء الاصطناعي، نشرات الظل/كاناري، اكتشاف الانحراف، والتنبيه المدفوع بـ SLO.
  • خبرة مع أنظمة RAG: نماذج التضمين (Qwen، Jina)، قواعد بيانات المتجهات (Qdrant، FAISS)، إعادة الترتيب (ColBERT)، وتقييم الاسترجاع (معدل النجاح، RAGAS).
  • إلمام بتقييم التصميم: التقييم التلقائي، التحقق من صحة الإنسان في الحلقة، وبوابات الترويج.
  • فهم للأمان والامتثال: الشبكات ذات الثقة الصفرية، معالجة PII، القابلية للتدقيق، وحوكمة ذات مستويات مخاطر.
  • تفكير خوارزمي ممتاز، مهارات تصميم نظام، وعقلية تركز على الأداء.

المؤهلات المفضلة

  • خبرة في تحسين LLMs العربية (AraBERT، Qwen-Arabic) أو العمل مع اللهجات الخليجية.
  • مساهمات في أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر أو منصات MLOps.
  • معرفة بـ NET لسيناريوهات الذكاء الاصطناعي (ML NET، gRPC التوافق مع خدمات Python).
  • تعرض لأطر الوكلاء (LangGraph) وسير العمل الوكيلة متعددة الخطوات.
  • خبرة في الحكومة، الدفاع، أو القطاعات المنظمة بشدة مع متطلبات سيادة البيانات الصارمة.

نوع العمل

    دوام كامل

القطاع المهني للشركة

  • تكنولوجيا المعلومات - خدمات البرمجيات

المجال الوظيفي / القسم

  • هندسة

الكلمات الرئيسية

  • بيئة الإنتاج
  • مهندس علم البيانات
  • تعلم عميق
  • مهندس منصة الذكاء الاصطناعي
  • الحوسبة السحابية
  • تعلم الآلة
  • نشر النموذج
  • معمار حلول الذكاء الاصطناعي
  • مهندس نظم الذكاء الاصطناعي

تنويه: نوكري غلف هو مجرد منصة لجمع الباحثين عن عمل وأصحاب العمل معا. وينصح المتقدمون بالبحث في حسن نية صاحب العمل المحتمل بشكل مستقل. نحن لا نؤيد أي طلبات لدفع الأموال وننصح بشدة ضد تبادل المعلومات الشخصية أو المصرفية ذات الصلة. نوصي أيضا زيارة نصائح أمنية للمزيد من المعلومات. إذا كنت تشك في أي احتيال أو سوء تصرف ، راسلنا عبر البريد الإلكتروني abuse@naukrigulf.com

Halian

www.halian.com

Arshad Ayub Shaik - Recruitment Consultant

street 6 102, First Floor, Building 4 Dubai Outsource City AL NAKHEEL, United Arab Emirates (UAE)