مهندس رئيسي - ضمان الجودة في التعلم الآلي Group 42

نظرة عامة:

بصفتك مهندس رئيسي - ضمان الجودة في ML في Inception، ستكون مسؤولاً عن ضمان جودة وموثوقية نماذج وأنظمة التعلم الآلي من خلال عمليات اختبار وتحقق شاملة. ستقوم بالتقارير إلى مدير - هندسة المصنع، وستقود الجهود في تطوير وتنفيذ استراتيجيات ضمان الجودة التي تم تصميمها خصيصًا لمشاريع التعلم الآلي. ستكون خبرتك في ضمان الجودة والتعلم الآلي حاسمة في الحفاظ على معايير عالية ودفع نشر نماذج التعلم الآلي بنجاح.

الفرصة

مهندس رئيسي - ضمان الجودة في ML هو دور تقني رفيع المستوى يركز على التحقق من أداء ودقة ومتانة نماذج التعلم الآلي. يشمل هذا الدور العمل عن كثب مع علماء البيانات ومهندسي البرمجيات وفرق المنتجات لوضع عمليات ضمان الجودة وضمان أن نماذج التعلم الآلي تلبي المعايير المطلوبة. يجب أن يكون لدى المرشح المثالي خبرة واسعة في ضمان الجودة لمشاريع التعلم الآلي، وخلفية قوية في تقنيات التعلم الآلي، وقدرة مثبتة على إدارة مبادرات ضمان الجودة.

Inception هي الممكّن الوطني في الإمارات العربية المتحدة في مجال البحث والتطوير في الذكاء الاصطناعي. بالشراكة مع الذكاء الاصطناعي من Microsoft، نقدم منصات منسقة للذكاء الاصطناعي تعتمد على وكلاء ذوي تفكير لتقديم خدمات دقيقة وفعالة من حيث التكلفة. تشمل تركيزنا احتضان الذكاء الاصطناعي، وإنشاء الملكية الفكرية، والبحث والتطوير التطبيقي في الذكاء الاصطناعي، ومنتجات الاستثمار في الذكاء الاصطناعي. من خلال إنشاء نماذج مصممة لتناسب مجالات ولغات محددة، نضمن دقة وكفاءة فائقة. نتعاون مع أفضل الجامعات والعمالقة في الصناعة لدفع تقدم كبير في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي داخل المنطقة.

المسؤوليات:

بصفتك مهندس رئيسي - ضمان الجودة في ML، ستكون مسؤولاً عن إدارة عمليات ضمان الجودة لنماذج التعلم الآلي لضمان أنها تلبي معايير الجودة في الشركة. ستشمل دورك مجموعة من الأنشطة التي تركز على استراتيجية ضمان الجودة، والتحقق من النموذج، والتعاون عبر الوظائف.

• استراتيجية وضمان الجودة:

1. تطوير وتنفيذ استراتيجية شاملة لضمان الجودة لنماذج وأنظمة التعلم الآلي.
2. قيادة إنشاء وتنفيذ خطط ضمان الجودة، وحالات الاختبار، وعمليات التحقق.
3. ضمان توافق عمليات ضمان الجودة مع أهداف العمل والأهداف الاستراتيجية.

• التحقق من النموذج:

1. تصميم وإجراء اختبارات للتحقق من دقة وأداء ومتانة نماذج التعلم الآلي.
2. تنفيذ أطر وأدوات اختبار آلي لضمان التحقق المستمر من النموذج.
3. تحليل نتائج الاختبارات وتقديم ملاحظات قابلة للتنفيذ لفرق علم البيانات والهندسة.

• اختبار الأداء والموثوقية:

1. إجراء اختبارات الأداء لضمان قدرة نماذج التعلم الآلي على التعامل مع أحمال الإنتاج.
2. تنفيذ اختبارات الموثوقية لتقييم سلوك النموذج تحت ظروف مختلفة.
3. تحديد وتخفيف المخاطر والمشكلات المحتملة المتعلقة بأداء وموثوقية النموذج.

• التعاون عبر الوظائف:

1. العمل عن كثب مع علماء البيانات ومهندسي البرمجيات لفهم متطلبات النموذج ومعايير التحقق.
2. التعاون مع فرق المنتجات لضمان أن نماذج التعلم الآلي تلبي احتياجات المستخدمين وأهداف الأعمال.
3. التواصل بشأن استراتيجيات ضمان الجودة، والتقدم، والنتائج مع أصحاب المصلحة والإدارة العليا.

• الامتثال والأمان:

1. ضمان أن نماذج التعلم الآلي تتوافق مع المعايير الصناعية واللوائح وأفضل الممارسات.
2. تنفيذ أفضل الممارسات الأمنية لحماية نماذج التعلم الآلي والبيانات أثناء الاختبار.
3. إجراء تدقيقات وتقييمات أمنية منتظمة لضمان الامتثال وتحديد مجالات التحسين.

• الابتكار والتحسين المستمر:

1. البقاء على اطلاع بأحدث الاتجاهات والتقنيات في ضمان الجودة والتعلم الآلي.
2. تقييم وتنفيذ أدوات وتقنيات جديدة لتعزيز عمليات ضمان الجودة.
3. تعزيز ثقافة الابتكار والتحسين المستمر داخل فريق ضمان الجودة.

• التوثيق والتقارير:

1. الحفاظ على توثيق شامل لعمليات ضمان الجودة وحالات الاختبار والنتائج.
2. إعداد وتقديم تقارير منتظمة حول أنشطة ضمان الجودة والتقدم والنتائج.
3. استخدام الرؤى المستندة إلى البيانات لاتخاذ قرارات مستنيرة ودفع التحسين المستمر.

المؤهلات:

المهارات والسمات لتحقيق النجاح

• درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر أو الهندسة أو التعلم الآلي أو مجال ذي صلة مطلوبة. يُفضل الحصول على درجة الماجستير.
• حد أدنى 10 سنوات من الخبرة في ضمان الجودة، مع التركيز على مشاريع التعلم الآلي أو المعتمدة على البيانات.
• سجل حافل مثبت في تنفيذ وإدارة ممارسات ضمان الجودة في بيئة معقدة.
• خبرة في أدوات وتقنيات ضمان الجودة (مثل: أطر الاختبار الآلي، أدوات اختبار الأداء).
• لكي تتأهل للدور يجب أن تمتلك
• إجادة في أطر ومكتبات التعلم الآلي.
• مهارات ممتازة في حل المشكلات والتحليل.
• القدرة على قيادة وتوجيه الفرق الفنية.

التقنية المستخدمة

• لغات البرمجة: بايثون، جافا، SQL
• أدوات الاختبار: سيلينيوم، JUnit، PyTest، Gatling، Postman
• CI/CD: Jenkins، GitLab CI/CD،
• التحكم في الإصدارات: Git
• خدمات السحابة: Azure (اختياري AWS، GCP)
• قواعد البيانات: MySQL، MongoDB، PostgreSQL
• أدوات المراقبة: Grafana، Kibana
• التعاون: Jira، Confluence
• تقنيات أخرى: Docker، Kubernetes