مهندس برمجيات الذكاء الاصطناعي (LLM وأنظمة كاملة)

Pure Group

1. هندسة الذكاء الاصطناعي التوليدية

• ضبط، وتكميم، ونشر نماذج اللغة المفتوحة المصدر (مثل: Llama-3، Mistral، Falcon، DeepSeek، Phi، إلخ) لمجالات معينة وعملاء محددين.
• بناء وصيانة أنظمة تنسيق متعددة الوكلاء باستخدام أطر مثل LangChain أو LlamaIndex أو خطوط أنابيب بايثون مخصصة.
• إنشاء وصيانة خطوط أنابيب الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG) مع قواعد بيانات المتجهات (Qdrant، Pinecone، Weaviate، FAISS).
• إنشاء هياكل لخدمات الذكاء الاصطناعي المختلفة، وتحسين قوالب المطالبات، ونوافذ السياق، وتنفيذ السلاسل للكفاءة والدقة.
• دمج وتقييم نماذج الصوت والرؤية والنماذج متعددة الوسائط لحالات الاستخدام الجاهزة للإنتاج.

2. إدارة منصة LLM وعمليات الإنتاج

• نشر وصيانة خوادم استدلال LLM (vLLM، Ollama، TGI، أو خدمات ميكرو مخصصة).
• تطبيق تخزين المطالبات، والعمليات المسبقة للتضمين، والاستدلال الدفعي لتحسين الأداء.
• تقييم أداء النموذج وجودته باستخدام حلقات التغذية الراجعة التلقائية ولوحات المعلومات التحليلية.

3. تطوير الأنظمة والواجهات الكاملة

• تصميم وتطوير وصيانة الواجهات الأمامية (React / Next.js) والخدمات الخلفية (FastAPI / Node.js).
• تصميم واجهات برمجة تطبيقات REST / GraphQL قوية للتفاعل مع خدمات الذكاء الاصطناعي.
• دمج قواعد بيانات المتجهات، وقواعد البيانات العلائقية، وتخزين السحابة في هياكل بيانات قابلة للتوسع.
• المساهمة في كل من النماذج الأولية السريعة (Streamlit / Gradio) والمنصات ذات المستوى المؤسسي.

4. التعاون وتطوير المنتجات

• العمل عبر الوظائف مع باحثي الذكاء الاصطناعي، ومصممي المنتجات، ومعماري السحابة لتقديم تجارب مستخدم كاملة.
• المشاركة في التخطيط الفني، ومراجعات الشيفرة، وتدقيق الأداء.
• توثيق الأدوات الداخلية وواجهات برمجة التطبيقات وأفضل الممارسات للمطورين المستقبلين.
• المساهمة في القرارات المعمارية من أجل القابلية للتوسع، وتحسين التكلفة، والامتثال.