مطور نظم الذكاء الاصطناعي والسحابية الأول
VAM Systems
نشرت في 3 سبتمبر
أرسل لي وظائف مثل هذه
الجنسية
أي جنسية
جنس
غير مذكور
عدد الشواغر
1 عدد الشواغر
الوصف الوظيفي
الأدوار والمسؤوليات
موقع العمل
المنامة،
البحرين
الخبرة
7 إلى 18 سنة
مستوى التأهيل
خريج
وظيفة العمل
تكنولوجيا المعلومات - البرمجيات
مجموعة المهارات
AWS، TensorFlow
الباحثون المفضلون
الباحثون من أي دولة
تبحث VAM Systems حاليًا عن مطور أنظمة ذكاء اصطناعي وسحابة أول لعملياتنا في البحرين مع المهارات والشروط التالية:
المؤهلات:
بكالوريوس في CS/IT/الهندسة
مهندس حلول معتمد من AWS وخبير في تطوير AWS.
شهادة TensorFlow أو ما يعادلها في الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة
متحدث بالعربية والإنجليزية
سنوات الخبرة : 8 سنوات
خبير في
كفاءات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة
التعلم العميق، التعلم المعزز، ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs). الذكاء الاصطناعي التوليدي (تعديل LLMs، خطوط أنابيب RAG، قواعد بيانات المتجهات مثل Pinecone، FAISS، أو AWS Kendra).
رؤية الكمبيوتر (OpenCV، AWS Rekognition).
معالجة اللغة الطبيعية (Hugging Face Transformers، spaCy).
البرمجة والأطر
Python كلغة أساسية.
إتقان TensorFlow، PyTorch، Scikit-learn، Hugging Face.
خبرة قوية في تطوير يعتمد على واجهة برمجة التطبيقات (REST، GraphQL، OpenAPI).
منصات السحابة
AWS (IAM، VPC، Lambda، CloudWatch، S3، SageMaker، ECS/EKS).
إلمام بخدمات Azure AI/ML.
حاويات وتنظيم (Docker، Kubernetes).
الهياكل المعمارية بدون خادم والمبنية على الأحداث (SNS/SQS، Kafka، RabbitMQ).
هندسة البيانات والحوكمة
بناء وصيانة خطوط أنابيب البيانات وعمليات ETL.
قواعد بيانات SQL/NoSQL (PostgreSQL، MongoDB).
أطر البيانات الضخمة (Apache Spark، Hadoop، AWS EMR).
حوكمة البيانات، ضمان الجودة، واستعداد التدقيق.
DevOps/MLOps
خطوط أنابيب CI/CD وإدارة الإصدارات (Git، GitHub Actions، Jenkins، AWS Code Pipeline). الاختبار الآلي، نشر النموذج، والمراقبة.
إدارة دورة حياة تعلم الآلة (ML flow، Kubeflow).
الأمان والامتثال
مجموعات أمان السحابة، إدارة الهوية والوصول، وتشفير البيانات. الامتثال لمعايير NCSC/IGA في البحرين، والوعي بمعايير ISO (ISO 27001، ISO 42001).
تسجيل، مراقبة، وشرح نماذج الذكاء الاصطناعي للتدقيقات التنظيمية.
الهندسة المعمارية والتصميم
هياكل قائمة على الخدمات الصغيرة.
أنظمة سحابية قابلة للتوسع، عالية التوافر، وآمنة.
توثيق النظام ونقل المعرفة
المشاريع والتعاون
خبرة تسليم Agile/Scrum.
مهارات توثيق قوية، تواصل، وتوجيه.
القدرة على العمل بشكل تعاوني مع المطورين الداخليين ونقل المعرفة بشكل فعال.
المسؤوليات:
تطوير الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة ونشرها
تصميم، تطوير، وصيانة أنظمة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي متكاملة مع منصات السحابة.
بناء، تدريب، تعديل، ونشر نماذج تعلم الآلة ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) للحالات التجارية والجمركية.
ضمان ممارسات MLOps قوية (مراقبة النموذج، إعادة التدريب، إدارة الإصدارات).
هندسة السحابة وتطوير النظام
تنفيذ وإدارة هياكل سحابية قابلة للتوسع (أساسًا AWS، مع تعرض لـ Azure).
تطوير وتحسين خطوط أنابيب البيانات الآلية لضمان جودة البيانات العالية، الحوكمة، والموثوقية.
بناء خدمات صغيرة وواجهات برمجة التطبيقات للتكامل السلس مع الأنظمة الحالية والتطبيقات الخارجية.
الالتزام بمعايير واجهة المستخدم/تجربة المستخدم الحكومية في البحرين في تصميم التطبيقات (التخطيط، الوصول، والتنقل).
الحوكمة، الامتثال والأمان
ضمان الامتثال لمعايير الأمن السيبراني، حماية البيانات، والمعايير الوطنية (IGA، NCSC البحرين، ISO).
تطبيق أفضل ممارسات أمان السحابة بما في ذلك إدارة الهوية، التشفير، وواجهات برمجة التطبيقات الآمنة.
إعداد الأنظمة لاستعداد التدقيق مع تسجيلات مناسبة، مراقبة، وشرح نماذج الذكاء الاصطناعي.
التعاون والمشاركة مع أصحاب المصلحة
العمل عن كثب مع أصحاب المصلحة لتحديد الفرص المدفوعة بالذكاء الاصطناعي وتقديم حلول تضيف قيمة تجارية قابلة للقياس.
ترجمة متطلبات العمل إلى حلول تقنية ونماذج أولية.
جمع وتقييم ملاحظات المستخدم لتحسين الأنظمة باستمرار.
القيادة ومشاركة المعرفة
توجيه وإرشاد المطورين المبتدئين في أفضل ممارسات الذكاء الاصطناعي، تعلم الآلة، والسحابة.
قيادة ورش العمل التدريبية وجلسات نقل المعرفة للأنظمة الجديدة والتحديثات.
تقديم الوثائق الفنية، التقارير، والعروض التقديمية للإدارة ولجان المشاريع.
التحسين المستمر والدعم
استكشاف الأخطاء وإصلاحها، تصحيح الأخطاء، وترقية الأنظمة والخدمات الحالية.
التوصية وتنفيذ تحسينات الأداء والأمان.
البقاء على اطلاع بالتقنيات الناشئة في الذكاء الاصطناعي والسحابة؛ اعتماد أفضل الممارسات في تطوير الأنظمة السريعة.
إظهار القدرة على التكيف من خلال التعلم السريع وتطبيق لغات برمجة وأطر جديدة حسب الحاجة.
المؤهلات:
بكالوريوس في CS/IT/الهندسة
مهندس حلول معتمد من AWS وخبير في تطوير AWS.
شهادة TensorFlow أو ما يعادلها في الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة
متحدث بالعربية والإنجليزية
سنوات الخبرة : 8 سنوات
خبير في
كفاءات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة
التعلم العميق، التعلم المعزز، ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs). الذكاء الاصطناعي التوليدي (تعديل LLMs، خطوط أنابيب RAG، قواعد بيانات المتجهات مثل Pinecone، FAISS، أو AWS Kendra).
رؤية الكمبيوتر (OpenCV، AWS Rekognition).
معالجة اللغة الطبيعية (Hugging Face Transformers، spaCy).
البرمجة والأطر
Python كلغة أساسية.
إتقان TensorFlow، PyTorch، Scikit-learn، Hugging Face.
خبرة قوية في تطوير يعتمد على واجهة برمجة التطبيقات (REST، GraphQL، OpenAPI).
منصات السحابة
AWS (IAM، VPC، Lambda، CloudWatch، S3، SageMaker، ECS/EKS).
إلمام بخدمات Azure AI/ML.
حاويات وتنظيم (Docker، Kubernetes).
الهياكل المعمارية بدون خادم والمبنية على الأحداث (SNS/SQS، Kafka، RabbitMQ).
هندسة البيانات والحوكمة
بناء وصيانة خطوط أنابيب البيانات وعمليات ETL.
قواعد بيانات SQL/NoSQL (PostgreSQL، MongoDB).
أطر البيانات الضخمة (Apache Spark، Hadoop، AWS EMR).
حوكمة البيانات، ضمان الجودة، واستعداد التدقيق.
DevOps/MLOps
خطوط أنابيب CI/CD وإدارة الإصدارات (Git، GitHub Actions، Jenkins، AWS Code Pipeline). الاختبار الآلي، نشر النموذج، والمراقبة.
إدارة دورة حياة تعلم الآلة (ML flow، Kubeflow).
الأمان والامتثال
مجموعات أمان السحابة، إدارة الهوية والوصول، وتشفير البيانات. الامتثال لمعايير NCSC/IGA في البحرين، والوعي بمعايير ISO (ISO 27001، ISO 42001).
تسجيل، مراقبة، وشرح نماذج الذكاء الاصطناعي للتدقيقات التنظيمية.
الهندسة المعمارية والتصميم
هياكل قائمة على الخدمات الصغيرة.
أنظمة سحابية قابلة للتوسع، عالية التوافر، وآمنة.
توثيق النظام ونقل المعرفة
المشاريع والتعاون
خبرة تسليم Agile/Scrum.
مهارات توثيق قوية، تواصل، وتوجيه.
القدرة على العمل بشكل تعاوني مع المطورين الداخليين ونقل المعرفة بشكل فعال.
المسؤوليات:
تطوير الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة ونشرها
تصميم، تطوير، وصيانة أنظمة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي متكاملة مع منصات السحابة.
بناء، تدريب، تعديل، ونشر نماذج تعلم الآلة ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) للحالات التجارية والجمركية.
ضمان ممارسات MLOps قوية (مراقبة النموذج، إعادة التدريب، إدارة الإصدارات).
هندسة السحابة وتطوير النظام
تنفيذ وإدارة هياكل سحابية قابلة للتوسع (أساسًا AWS، مع تعرض لـ Azure).
تطوير وتحسين خطوط أنابيب البيانات الآلية لضمان جودة البيانات العالية، الحوكمة، والموثوقية.
بناء خدمات صغيرة وواجهات برمجة التطبيقات للتكامل السلس مع الأنظمة الحالية والتطبيقات الخارجية.
الالتزام بمعايير واجهة المستخدم/تجربة المستخدم الحكومية في البحرين في تصميم التطبيقات (التخطيط، الوصول، والتنقل).
الحوكمة، الامتثال والأمان
ضمان الامتثال لمعايير الأمن السيبراني، حماية البيانات، والمعايير الوطنية (IGA، NCSC البحرين، ISO).
تطبيق أفضل ممارسات أمان السحابة بما في ذلك إدارة الهوية، التشفير، وواجهات برمجة التطبيقات الآمنة.
إعداد الأنظمة لاستعداد التدقيق مع تسجيلات مناسبة، مراقبة، وشرح نماذج الذكاء الاصطناعي.
التعاون والمشاركة مع أصحاب المصلحة
العمل عن كثب مع أصحاب المصلحة لتحديد الفرص المدفوعة بالذكاء الاصطناعي وتقديم حلول تضيف قيمة تجارية قابلة للقياس.
ترجمة متطلبات العمل إلى حلول تقنية ونماذج أولية.
جمع وتقييم ملاحظات المستخدم لتحسين الأنظمة باستمرار.
القيادة ومشاركة المعرفة
توجيه وإرشاد المطورين المبتدئين في أفضل ممارسات الذكاء الاصطناعي، تعلم الآلة، والسحابة.
قيادة ورش العمل التدريبية وجلسات نقل المعرفة للأنظمة الجديدة والتحديثات.
تقديم الوثائق الفنية، التقارير، والعروض التقديمية للإدارة ولجان المشاريع.
التحسين المستمر والدعم
استكشاف الأخطاء وإصلاحها، تصحيح الأخطاء، وترقية الأنظمة والخدمات الحالية.
التوصية وتنفيذ تحسينات الأداء والأمان.
البقاء على اطلاع بالتقنيات الناشئة في الذكاء الاصطناعي والسحابة؛ اعتماد أفضل الممارسات في تطوير الأنظمة السريعة.
إظهار القدرة على التكيف من خلال التعلم السريع وتطبيق لغات برمجة وأطر جديدة حسب الحاجة.
القطاع المهني للشركة
- تكنولوجيا المعلومات - خدمات البرمجيات
المجال الوظيفي / القسم
- سوفت وير تقنية المعلومات
الكلمات الرئيسية
- مطور نظم الذكاء الاصطناعي والسحابية الأول
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