مهندس ذكاء اصطناعي كبير

Client of Acquism SARL

مهندس الذكاء الاصطناعي الأول مسؤول عن تصميم وتطوير ونشر حلول الذكاء الاصطناعي Agentic ومنصات مدعومة بالذكاء الاصطناعي ضمن مختبر البيانات والذكاء الاصطناعي. تركز هذه الوظيفة على بناء بنية تحتية قوية للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التكامل مع منصات السحابة، ومتاجر المتجهات، وخطوط معالجة الوثائق، وقدرات تدفق البيانات في الوقت الحقيقي.

هذه الوظيفة تتطلب مهارات هندسية قوية للعمل مع أطر تنظيم الذكاء الاصطناعي (MCP)، وخدمات السحابة (Azure، GCP)، وأدوات الذكاء الاصطناعي الحديثة. يتعاون مهندس الذكاء الاصطناعي بشكل وثيق مع مالكي منتجات الذكاء الاصطناعي، وعلماء البيانات، ومهندسين آخرين لتقديم حلول ذكاء اصطناعي ذات جودة إنتاج تدعم العمليات المصرفية والتطبيقات الموجهة للعملاء.

تربط هذه الوظيفة بين بحوث الذكاء الاصطناعي ونشر الإنتاج، مما يضمن أن تكون قدرات الذكاء الاصطناعي قابلة للتوسع، وقابلة للصيانة، ومتوافقة مع معايير العمارة المؤسسية.

المسؤوليات الرئيسية

1. تطوير الذكاء الاصطناعي Agentic

• تصميم وتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي Agentic، بما في ذلك تدفقات العمل المستقلة، وأنظمة الوكلاء، وأنماط تنظيم الذكاء الاصطناعي.
• تطوير وصيانة التكامل مع بروتوكول سياق النموذج (MCP) وأطر تنظيم الذكاء الاصطناعي المماثلة.
• إنشاء وتحسين خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي التي تجمع بين عدة قدرات ذكاء اصطناعي في حلول متكاملة.

2. هندسة منصة الذكاء الاصطناعي

• تطوير وصيانة مكونات منصة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك متاجر المتجهات، وخطوط أنابيب تضمين، وأنظمة الاسترجاع.
• تنفيذ تحليل الوثائق، ومعالجة البيانات، وخطوط أنابيب استخراج البيانات الوصفية لإدارة المعرفة وتطبيقات RAG.
• إنشاء وصيانة واجهات برمجة التطبيقات وطبقات التكامل لاستهلاك خدمات الذكاء الاصطناعي.

3. السحابة والبنية التحتية

• تصميم ونشر حلول الذكاء الاصطناعي على منصات السحابة (Azure، GCP) وفقًا لأفضل الممارسات للتوسع والأمان.
• تنفيذ هياكل تدفق البيانات باستخدام Kafka لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي وتدفقات العمل المعتمدة على الأحداث.
• إدارة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تقديم النموذج على OpenShift/Kubernetes، والمراقبة، وتحسين الأداء.

4. التكامل والتسليم

• تطوير واجهات برمجة التطبيقات RESTful وأنماط التكامل لاستهلاك خدمات الذكاء الاصطناعي من قبل التطبيقات الداخلية والخارجية.
• التعاون مع فرق تكنولوجيا المعلومات لدمج قدرات الذكاء الاصطناعي في الأنظمة الحالية وتدفقات العمل.
• المشاركة في عمليات التسليم المرنة (Scrum، Kanban)، والمساهمة في تخطيط السبرينت، ومراجعات الشيفرة، والتحسين المستمر.

5. الجودة والمعايير

• ضمان امتثال حلول الذكاء الاصطناعي لمتطلبات الأمان، والحكومة، واللوائح.
• الحفاظ على جودة الشيفرة من خلال الاختبار، والتوثيق، وممارسات CI/CD، والالتزام بأفضل الممارسات الهندسية.
• البقاء على اطلاع بالتقنيات، والأدوات، والأطر الجديدة في مجال الذكاء الاصطناعي لتحسين قدرات التسليم باستمرار.