مهندس حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي

MARCURA EQUITIES FZE

تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي:

1. خبرة مع نماذج اللغة الكبيرة وبناء وكلاء ذكاء اصطناعي باستخدام أطر مثل LangChain وLangGraph وLangSmith
2. خبرة عملية مع هندسة العبارات، RAG (توليد مدعوم بالاسترجاع)، وتنظيم نماذج اللغة الكبيرة
3. معرفة بأنماط تصميم وكلاء الذكاء الاصطناعي: التفكير، التخطيط، استخدام الأدوات، وإدارة الذاكرة
4. خبرة مثبتة في تصميم، وتدريب، ونشر نماذج تعلم الآلة في بيئات الإنتاج
5. فهم أساسيات تعلم الآلة وممارسات MLOps: إدارة إصدارات النموذج، المراقبة، خطوط أنابيب CI/CD
6. إجادة في خوارزميات وأطر تعلم الآلة (مثل TensorFlow، PyTorch).

برمجة:

1. مهارات برمجية قوية في لغات مثل بايثون،
2. من الجيد أن تكون لديك خبرة برمجية في جافا،
3. إلمام بمكتبات معالجة البيانات والتحليل (مثل Pandas، NumPy).

الحوسبة السحابية:

1. خبرة مع منصات السحابة (مثل AWS، Azure، Google Cloud) لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي. [Azure هو الخيار المفضل]

تطوير البرمجيات:

1. فهم دورة حياة تطوير البرمجيات (SDLC) والمنهجيات الرشيقة.
2. خبرة مع أنظمة التحكم في الإصدارات (مثل Git).

تحليل البيانات:

1. القدرة على تحليل وتفسير مجموعات البيانات المعقدة.

حل المشكلات:

1. تفكير تحليلي قوي لتحديد وحل الكفاءات التشغيلية.
2. القدرة على تصميم وتنفيذ حلول مدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

الاتصال:

1. القدرة على شرح المفاهيم التقنية المعقدة لأصحاب المصلحة غير التقنيين.
2. مهارات اتصال كتابية وشفوية قوية.

التعاون:

1. خبرة في العمل ضمن فرق متعددة التخصصات.
2. القدرة على التعاون مع مطورين آخرين، وعلماء بيانات، ومحللي أعمال.