مهندس التعلم الألى SAP

في هذا الدور، ستقوم ببناء وتفعيل قدرات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي من الفكرة إلى الإنتاج وتقديم قيمة منتج قابلة للقياس. ستقوم بتطوير خطوط نقل البيانات، وعمليات التدريب والاستدلال، وخدمات تقديم النماذج، وواجهات برمجة التطبيقات، وإطارات التقييم لحالات الاستخدام مثل التوصية، والتنبؤ، واكتشاف الشذوذ، والتصنيف، ومعالجة اللغة الطبيعية، والبحث الدلالي، والذكاء الاصطناعي التوليدي.

ستتضمن مهامك هندسة الميزات، وتصميم التجارب، وضبط النماذج، والتحقق من الصحة في وضع عدم الاتصال وعبر الإنترنت، ودمج النماذج في هياكل المنتجات القابلة للتوسع. ستساعد في تحسين سير العمل القائم على LLM، بما في ذلك تصميم المطالبات، والتوليد المعزز بالاسترجاع، والبحث المتجه، وأطر الحماية، وتقييم جودة الاستجابة. ستعزز أيضًا العمود الفقري الهندسي حول الذكاء الاصطناعي من خلال التكامل المستمر/التسليم المستمر، والمراقبة، وقابلية الملاحظة، والاختبار، وأتمتة دورة حياة النموذج بحيث تكون الحلول موثوقة وواعية بالتكلفة وآمنة ومستعدة للنطاق المؤسسي.

ما الذي تحضره:

• تحضر مهارات برمجة قوية في بايثون، مع معرفة عملية بجافا أو جوت، لبناء خدمات وواجهات برمجة التطبيقات من الدرجة الإنتاجية
• لديك فهم قوي لأساسيات التعلم الآلي، بما في ذلك الطرق الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف مثل التصنيف، والانحدار، والتجميع، والترتيب، وأنظمة التوصية
• لديك خبرة عملية مع أطر التعلم العميق (مثل، باي تورش أو تنسور فلو) لتدريب النماذج، وضبطها، واستدلالها
• تظهر قدرات قوية في إعداد البيانات، وهندسة الميزات، والتحقق من صحة البيانات، وتقييم النماذج باستخدام مقاييس مناسبة في وضع عدم الاتصال وعبر الإنترنت
• لديك خبرة في بناء، ونشر، ودمج نماذج ML في أنظمة الإنتاج من خلال خطوط أنابيب الدفع، والوقت الحقيقي، أو التدفق
• أنت على دراية بمفاهيم الذكاء الاصطناعي التوليدي، بما في ذلك LLMs، والتضمينات، وقواعد البيانات المتجهة، وهندسة المطالبات، والتوليد المعزز بالاسترجاع، وكيفية تطبيقها في حالات الاستخدام العملية
• تحضر معرفة عملية بـ MLOps والبنية التحتية الحديثة للبيانات، بما في ذلك تتبع التجارب، وإصدار النماذج، والتكامل المستمر/التسليم المستمر، وأدوات مثل سبارك، وكافكا، وأيرفلو، ومتاجر الميزات
• لديك خبرة في تشغيل أنظمة ML في الإنتاج، بما في ذلك المراقبة من الانجراف، والكمون، والدقة، والتكلفة، والتحيز، وإجراء تحليل الأخطاء لضمان الموثوقية وتأثير الأعمال