الوصف الوظيفي

الأدوار والمسؤوليات

كجزء من فريقنا، ستتاح لك الفرصة للعمل على جوهر تدريب نماذج الأساس المتطورة، جنبًا إلى جنب مع باحثين عالميين، وعلماء بيانات، ومهندسين، لمواجهة التحديات الأكثر أساسية وتأثيرًا في تطوير الذكاء الاصطناعي. ستشارك في تطوير حلول ذكاء اصطناعي رائدة لديها القدرة على إعادة تشكيل الصناعات بأكملها. ستكون مهارات حل المشكلات الاستراتيجية والمبتكرة ضرورية في تأسيس MBZUAI كمركز عالمي للحوسبة عالية الأداء في التعلم العميق، مما يعزز الاكتشافات المؤثرة التي تلهم الجيل القادم من رواد الذكاء الاصطناعي.

الدور

بصفتك مهندس تعلم آلي في معهد نماذج الأساس، فإن مسؤوليتك الأساسية هي تطوير وتنفيذ نماذج تعلم آلي مبتكرة تعالج التحديات الواقعية، ودفع حدود أبحاث الذكاء الاصطناعي. ستتعاون مع فرق متعددة التخصصات لنشر حلول قابلة للتوسع، مما يساهم في مهمة MBZUAI لدفع الاكتشافات المؤثرة في الذكاء الاصطناعي وتحديد موقع المؤسسة كقائد في مجتمع أبحاث الذكاء الاصطناعي العالمي. ستكون خبرتك مفتاحًا لتعزيز أداء نماذج التعلم الآلي على نطاق واسع، أثناء دعم تطوير أدوات ذكاء اصطناعي تحويلية يمكن أن تؤثر على الصناعات في جميع أنحاء العالم.

المسؤوليات الرئيسية

التعاون مع فرق البحث لفهم التقنيات، وتكييفها ودمجها في قاعدة الشيفرة.
تطوير وتنفيذ أنظمة لدعم دورة حياة نماذج التعلم الآلي، مثل معالجة البيانات المسبقة، والتدريب المسبق، والتدريب اللاحق، والتقييم، وما إلى ذلك، خاصة نماذج الأساس.
المشاركة في أو قيادة مراجعات التصميم مع الأقران وأصحاب المصلحة لاتخاذ القرار بين التقنيات المتاحة.
مراجعة الشيفرة المطورة من قبل مطورين آخرين وتقديم ملاحظات لضمان أفضل الممارسات (على سبيل المثال، إرشادات الأسلوب، والتحقق من الشيفرة، والدقة، وقابلية الاختبار، والكفاءة).
المساهمة في الوثائق الحالية أو المحتوى التعليمي وتكييف المحتوى بناءً على تحديثات المنتج/البرنامج وملاحظات المستخدم.
التعامل مع مشكلات المنتج أو النظام وتصحيحها/تتبعها/حلها من خلال تحليل مصادر المشكلات وتأثيرها على الأجهزة أو الشبكة أو عمليات الخدمة والجودة.
المساهمة في الأوراق البحثية وتمثيل MBZUAI في المؤتمرات والفعاليات الصناعية، وعرض قدرات HPC والتعلم العميق المتطورة للمؤسسة وتأسيس MBZUAI كقائد عالمي في أبحاث الذكاء الاصطناعي والابتكار.
أداء جميع الواجبات الأخرى كما يوجهها المدير المباشر بشكل معقول والتي تتناسب مع هذه الأهداف الوظيفية.

المؤهلات الأكاديمية

الحد الأدنى: درجة البكالوريوس أو خبرة عملية معادلة.
المفضل: درجة الماجستير أو الدكتوراه في علوم الكمبيوتر أو مجال تقني ذي صلة.

الخبرة المهنية - الحد الأدنى

3 سنوات من الخبرة في هندسة البرمجيات، بما في ذلك الخبرة مع نماذج التعلم الآلي (ML)، وبنية ML التحتية، ومعالجة اللغة الطبيعية أو رؤية الكمبيوتر.
2 سنوات من الخبرة في تطوير البرمجيات في لغة برمجة واحدة أو أكثر، أو 1 سنة من الخبرة مع درجة متقدمة في بيئة صناعية.
2 سنوات من الخبرة مع هياكل البيانات أو الخوارزميات في بيئة أكاديمية أو صناعية.
2 سنوات من الخبرة مع خوارزميات وأدوات التعلم الآلي (على سبيل المثال، TensorFlow)، والذكاء الاصطناعي، والتعلم العميق، أو معالجة اللغة الطبيعية.
مهارات ممتازة في حل المشكلات واستكشاف الأخطاء لحل التحديات التقنية المعقدة.
مهارات فعالة في التواصل والتعاون للعمل مع فرق متعددة التخصصات.

الخبرة المهنية - المفضل

سنتان من الخبرة في تحسين الأداء أثناء معالجة البيانات على نطاق واسع
خبرة عملية مع خوارزميات LLM، مثل التكييف الدقيق المراقب (SFT) والتعلم المعزز مع ملاحظات بشرية (RLHF).
مهارات تحليل بيانات ممتازة.

مهندس التعلم الألى Institute Of Foundation Models

مهندس التعلم الألى
Institute Of Foundation Models