مهندس تعلم الآلة الذكاء الاصطناعي التوليدي
Stellar Technologies
صاحب عمل نشط
نشرت قبل 10 ساعة
أرسل لي وظائف مثل هذه
الخبرة
3 - 8 سنوات
موقع العمل
التعليم
بكالوريوس في التكنولوجيا/ الهندسة(أجهزة الكمبيوتر)
الجنسية
أي جنسية
جنس
غير مذكور
عدد الشواغر
1 عدد الشواغر
الوصف الوظيفي
الأدوار والمسؤوليات
المسؤوليات الرئيسية
- تطوير وتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي باستخدام LLMs وRAG وأطر الذكاء الاصطناعي الوكيلية (LangChain، LangGraph).
- بناء ونشر خطوط أنابيب ML بجودة الإنتاج مع مكونات الاستدلال والاسترجاع في الوقت الفعلي.
- تصميم وإدارة واجهات برمجة التطبيقات وخدمات البث لدمج نماذج الذكاء الاصطناعي في منصات المؤسسات.
- تنفيذ عمليات نشر محكمة ومحتواة باستخدام Docker وKubernetes وAzure ML.
- أتمتة معالجة البيانات، تدريب النماذج، التقييم، وعمليات النسخ.
- التعاون مع الفرق متعددة الوظائف لدمج النماذج في واجهات المستخدم وعمليات التحليل والأتمتة.
- ضمان الحوكمة والامتثال والأمان لأحمال العمل المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.
- إجراء تقييمات الأداء وتحسين زمن الاستدلال والتكلفة.
- مراقبة أنظمة الذكاء الاصطناعي في الإنتاج باستخدام أطر المراقبة (التسجيل، المقاييس، التتبع).
- المشاركة في مناقشات الهندسة المعمارية لتعزيز قابلية التوسع والموثوقية لخدمات الذكاء الاصطناعي.
المهارات والخبرات المطلوبة
- خبرة عملية قوية مع LLMs وRAG وأطر الذكاء الاصطناعي الوكيلة (LangChain، LangGraph، Semantic Kernel، إلخ).
- إجادة في Python، مع فهم عميق لمكتبات ML مثل PyTorch وTensorFlow وscikit-learn وHugging Face Transformers.
- خبرة قوية في هندسة واجهات برمجة التطبيقات والميكروسيرفيسز (FastAPI، Flask).
- الإلمام بالهياكل المتدفقة ومعالجة البيانات في الوقت الفعلي.
- معرفة بالمنصات السحابية (Azure مفضل)، بما في ذلك Azure AI وCognitive Services وML Ops.
- خبرة في الاحتواء والتنظيم (Docker وKubernetes).
- فهم لقواعد البيانات المتجهة (Pinecone وWeaviate وFAISS) وآليات الاسترجاع.
- خبرة في CI/CD ونشر النماذج ومراقبة الإنتاج.
المهارات المفضلة
- التعرض لتحسين الاستدلال القائم على GPU والنشر بدون خادم.
- معرفة بأدوات المراقبة والرصد للذكاء الاصطناعي (Prometheus وGrafana وAzure Monitor).
- خبرة في تحسين النموذج، وهندسة المطالبات، أو التنظيم الوكيلي.
- فهم لحوكمة الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي الأخلاقي، وأطر خصوصية البيانات.
المهارات الشخصية
- عقلية تحليلية قوية وقدرة على حل المشكلات.
- مهارات تعاون واتصال ممتازة.
- شغف بالإبداع والتجريب والذكاء الاصطناعي التطبيقي.
الملف الشخصي المطلوب للمرشحين
تطوير وتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي باستخدام LLMs وRAG وأطر الذكاء الاصطناعي الوكيلية (LangChain، LangGraph).
بناء ونشر خطوط أنابيب ML بجودة الإنتاج مع مكونات الاستدلال والاسترجاع في الوقت الفعلي.
تصميم وإدارة واجهات برمجة التطبيقات وخدمات البث لدمج نماذج الذكاء الاصطناعي في منصات المؤسسات.
تنفيذ عمليات نشر محكمة ومحتواة باستخدام Docker وKubernetes وAzure ML.
أتمتة معالجة البيانات، تدريب النماذج، التقييم، وعمليات النسخ.
التعاون مع الفرق متعددة الوظائف لدمج النماذج في واجهات المستخدم وعمليات التحليل والأتمتة.
ضمان الحوكمة والامتثال والأمان لأحمال العمل المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.
إجراء تقييمات الأداء وتحسين زمن الاستدلال والتكلفة.
مراقبة أنظمة الذكاء الاصطناعي في الإنتاج باستخدام أطر المراقبة (التسجيل، المقاييس، التتبع).
المشاركة في مناقشات الهندسة المعمارية لتعزيز قابلية التوسع والموثوقية لخدمات الذكاء الاصطناعي.
القطاع المهني للشركة
المجال الوظيفي / القسم
الكلمات الرئيسية
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
Stellar Technologies
Stellar Technologies is seeking a Machine Learning Engineer (GenAI) to design, build, and deploy next-generation AI systems combining Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), and agentic AI frameworks.In this role, you will bridge model development and production engineering developing scalable AI pipelines, integrating real-time APIs, and ensuring high-performance AI services that power enterprise-grade solutions. You will work at the intersection of machine learning, cloud infrastructure, and applied research, collaborating with top engineers and data scientists to deliver intelligent, production-ready AI capabilities.