مهندس الذكاء الاصطناعي التطبيقي

Deriv

Deriv هي شركة تركز على الذكاء الاصطناعي، تحول التداول من خلال تكنولوجيا متطورة. ستلعب دورًا رئيسيًا في تصميم وتطوير ونشر الحلول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي التي تدعم أدواتنا الداخلية، وأتمتة التسويق، والبنية التحتية للأمان.

يتم دمج الذكاء الاصطناعي في الحمض النووي لشركتنا، عبر كل قسم. لمزيد من المعلومات، يرجى قراءة دليلنا: الذكاء الاصطناعي في Deriv: كيف نحول التكنولوجيا المالية باستخدام الذكاء الاصطناعي.

تحدياتك:

تطوير حلول الذكاء الاصطناعي

• تصميم وبناء وتشغيل تطبيقات LLM الوكيلة مع استخدام الأدوات/استدعاء الوظائف، التخطيط، الذاكرة، والمخرجات المنظمة مع الموجهات المحدثة
• تنفيذ خطوط أنابيب RAG (استرجاع هجين كثيف + نادر، إعادة ترتيب)؛ إدارة مؤشرات المتجهات ودورة حياة التضمين
• دمج النماذج مع الخدمات الداخلية وواجهات برمجة التطبيقات من الأطراف الثالثة عبر محولات الأدوات؛ فرض عقود المخطط وقيود الوصول
• قيادة العمل على الميزات في التوصية/التصنيف، إنشاء/تحرير المحتوى، وتنظيم سير العمل بدعم من مقاييس تقييم قابلة للقياس

الأمان والأتمتة

• بناء أتمتة أمان مدفوعة بالذكاء الاصطناعي: مصنفات/كاشفات الشذوذ، أدوات اختبار الاختراق، و(حيثما كان مناسبًا) وكلاء اختبار مستقلين
• تنفيذ ضوابط الأمان والخصوصية: دفاعات ضد حقن الموجهات/كسر الحماية، حذف المعلومات الشخصية، تصفية السياسات، وإمكانية التدقيق

إدارة المشاريع والمهام

• امتلاك إصدار النموذج/الموجه/الوكيل وشحنه عبر CI/CD مع علامات التحذير/A-B، خطط الاستعادة، وSLOs واضحة (الجودة، الكمون، التكلفة)
• تطوير سير العمل: تغييرات قائمة على PR للموجهات/التكوينات، تتبع التجارب، وثائق تصميم مختصرة، وADRs (سجلات القرار)

ضمان الجودة ومراجعة الكود

• فرض تطوير قائم على التقييم أولاً: مجموعات ذهبية، مجسات صناعية، اختبارات انحدار للموجهات، تحقق من التأسيس/الإخلاص
• مراجعة من أجل الحتمية، القابلية للملاحظة، وإعادة الإنتاج؛ معالجة الديون التقنية مع انحياز نحو الاستقرار والأثر المقاس

التعاون والإرشاد

• الشراكة مع فرق المنصة/البيانات بشأن عقود البيانات، معايير الاسترجاع، وإدارة الوصول/التحكم في الإيجار
• إرشاد الأقران حول أنماط الوكلاء، RAG، هندسة الموجهات، والإطلاق الآمن؛ قيادة مراجعات التصميم ومشاركة نتائج البحث العملية

التحسين المستمر

• معايرة ودمج عائلات/أدوات النماذج الجديدة عبر اختبارات موحدة؛ الإبلاغ عن مقايضات الجودة والكمون والتكلفة
• تحسين الخدمة باستخدام المحولات/LoRA، التقطيع/التكميم، التوجيه/التخزين المؤقت/فك التشفير المضطرب؛ ضبط البنية التحتية لتناسب التكلفة/الأداء
• تتبع الاتجاهات الصناعية والبحثية؛ تحويلها إلى ترقيات عملية وتدريجية في الحزمة

المتطلبات:

• مهارات برمجة قوية في Python، JavaScript/TypeScript، أو لغات مشابهة
• خبرة في أطر الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة (مثل TensorFlow، PyTorch، Hugging Face)
• خبرة عملية مع منصات السحابة (GCP، AWS، أو Azure) وعمليات الحاوية (Docker، Kubernetes)
• فهم قوي لأفضل ممارسات الأمان وخبرة في أتمتة الأمان تعتبر ميزة
• مهارات ممتازة في حل المشكلات، والاتصال، والقيادة
• خبرة في أدوات إدارة المهام والتعاون في الكود (GitHub، Jira، ClickUp، إلخ)
• القدرة على العمل بشكل مستقل وكجزء من فريق سريع الوتيرة وتعاوني

من الجيد وجوده

• خبرة في هندسة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة، مع سجل مثبت في تقديم حلول ذات جودة إنتاجية
• خبرة في أتمتة التسويق، إنشاء المحتوى، أو أنظمة التصميم
• إلمام بـ Figma، Supabase، أو منصات مشابهة
• مساهمات في مشاريع الذكاء الاصطناعي/الأمان مفتوحة المصدر
• خبرة سابقة في بيئة تكنولوجيا عالية النمو أو التكنولوجيا المالية