مهندس تعلم آلي أول (خدمة العملاء)

Unifonic

الوصف الوظيفي

الأدوار والمسؤوليات

الملف الشخصي المطلوب للمرشحين

ما ستجلبه:
خبرة مثبتة في تصميم وتنفيذ أنظمة RAG، بما في ذلك الإلمام باستراتيجيات الاسترجاع المختلفة (على سبيل المثال، BM25، الاسترجاع الكثيف، الأساليب الهجينة) ودمج الرسوم البيانية للمعرفة.

خبرة عملية مع أطر تنسيق LLM مثل LangChain وLangGraph وCrewAI، أو أدوات مشابهة لبناء وإدارة الوكلاء المستقلين.

خبرة عميقة في تقنيات ونماذج معالجة اللغة الطبيعية المختلفة، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر:

أو معمارية Transformer (على سبيل المثال، BERT وGPT وT5 وLLama وMistral)

أو نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وضبطها/تكييفها

أو تضمين المتجهات والبحث عن التشابه

أو تصنيف النصوص، والتعرف على الكيانات المسماة (NER)، وتحليل المشاعر، والتلخيص، والإجابة على الأسئلة.

خبرة عملية تتراوح بين 3 إلى 5 سنوات في العمل كمهندس تعلم آلي.

خبرة عملية تتجاوز 3 سنوات في بايثون.

قدرات تحليلية ممتازة، مع القدرة على جمع وتنظيم وتحليل مجموعات بيانات كبيرة للحصول على رؤى قيمة.

خبرة شاملة في تدريب وتقييم واختبار ونشر منتجات التعلم الآلي في الإنتاج.

قدرة على كتابة كود عالمي المستوى في بايثون (مبادئ SOLID)، مع مراعاة أفضل أساسيات هندسة البرمجيات، أي هياكل البيانات، والخوارزميات، ونمذجة البيانات

خبرة قوية في أطر ML مثل NumPy وPandas وScikit-Learn وPyTorch وKeras وBERT وTensorflow، وما شابه.

الإلمام بأفضل ممارسات MLOps، على سبيل المثال، نشر النماذج والبحث القابل لإعادة الإنتاج.

إتقان المهارات اللازمة لعلم البيانات مثل SQL، واختبار الفرضيات، وتنظيف البيانات، وزيادة البيانات، وتقنيات معالجة البيانات الأولية، وتقليل الأبعاد.

معرفة أساسية بـ Kubernetes وDocker يعتبر ميزة إضافية.

فهم ممتاز لتقنيات التعلم الآلي مثل مصنفات Naive Bayes وSVM وDecision Tree وKNN وK-means وRandom Forest، والنمذجة والتحسين، ومقاييس التقييم، والتصنيف، والتجمع.

خبرة مع مكتبات Hugging Face (أي transformers).

خبرة في ضبط النماذج المدربة مسبقًا واستخدام البحث عن المتجهات لتعزيز نتائج LLMs.

خبرة مع أطر LLM (أي LangChain) وتقنيات هندسة المطالبات.

الإلمام بأدوات إصدار الكود مثل GIT، ومفاهيم CI/CD، وسلاسل الأدوات.

الإلمام بأساليب Agile مثل Scrum وKanban.

قدرة على تطوير العمارة عالية المستوى والتصميم منخفض المستوى، من البداية إلى النهاية لمشروع معين.

خبرة في أنماط وأدوات مصدر الأحداث مثل Kafka وRabbitMQ، أو ما شابه تعتبر ميزة إضافية.

خبرة مع أطر LLM (أي LangChain) وتقنيات هندسة المطالبات تعتبر ميزة إضافية.

خبرة في أنماط وأدوات مصدر الأحداث مثل Kafka وRabbitMQ، أو ما شابه تعتبر ميزة إضافية.

معرفة عامة بأدوات مستودع البيانات مثل Vertica تعتبر ميزة إضافية.

درجة بكاليوس في مجال ذي صلة. (على سبيل المثال، علوم الحاسوب، هندسة الحاسوب، البرمجيات، إلخ).

مهارات تواصل وتعاون ممتازة.

مستوى جيد من اللغة العربية والإنجليزية المحكية والمكتوبة.