مهندس كبار للتشغيل والتطوير في التعلم الآلي

Intelmatix

الوصف الوظيفي

الأدوار والمسؤوليات

الملف الشخصي المطلوب للمرشحين

الخبرة: 5+ سنوات في MLOps، DevOps، أو أدوار الهندسة التي تركز على البنية التحتية، تقديم وتشغيل مشاريع ML في الإنتاج.

البرمجة و ML: كفاءة قوية في Python، وفهم عميق لمفاهيم ML المتطورة وفهم لعمليات ML/LLM والقيود.

السحابة والبنية التحتية: خبرة عملية مع AWS، بما في ذلك ECS، وتصميم معماريات سحابية قابلة للتوسع، آمنة، وقابلة للرؤية لأحمال عمل ML.

الحاويات والتنسيق: خبرة في Docker و Kubernetes، وإدارة عمليات ML متعددة المراحل.

أدوات CI/CD و DevOps: خبرة مع GitHub Actions، والبنية التحتية ككود، والاختبار التلقائي، وأدوات المراقبة مثل Prometheus و Grafana و Loki و Opentelemetry.

أدوات منصة ML: إلمام بمنصات ML، تنسيق سير العمل، تتبع التجارب، وبناء واجهات برمجة التطبيقات من الدرجة الإنتاجية لخدمة النماذج (مثل MLflow، Prefect، FastAPI، أو ما يعادلها).

تطوير LLM ونشرها: خبرة عملية مع سير العمل LLM، بما في ذلك تنسيق النموذج، النشر، والخدمة باستخدام أدوات مثل LangGraph و Flowise، أو ما يعادلها.

البيانات والمراقبة: معرفة بخطوط أنابيب ETL، معالجة البيانات على نطاق واسع، الرؤية، القياس، وأفضل ممارسات التنبيه.

التعاون والتواصل: القدرة على العمل مع مهندسي البحث، فرق البرمجيات، ومديري المنتجات، وترجمة القيود الفنية إلى حلول جاهزة للإنتاج.

العقلية: توازن بين الموثوقية والسرعة، مما يضمن أنظمة ML قابلة للتكرار، آمنة، وعالية الأداء مع تمكين الفرق من الشحن بسرعة.