مهندس كبار للتشغيل والتطوير في التعلم الآلي

Intelmatix

الوصف الوظيفي

الأدوار والمسؤوليات

الملف الشخصي المطلوب للمرشحين

الخبرة: أكثر من 5 سنوات في MLOps، DevOps، أو أدوار الهندسة المركزة على البنية التحتية، تقديم وتشغيل مشاريع ML في الإنتاج.

البرمجة و ML: إتقان قوي في بايثون، فهم عميق لمفاهيم ML المتقدمة وفهم تدفقات عمل ML/LLM والقيود.

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

الحاويات والتنظيم: خبرة في Docker، Kubernetes، وإدارة تدفقات عمل ML متعددة المراحل.

أدوات CI/CD و DevOps: خبرة مع GitHub Actions، البنية التحتية ككود، الاختبار الآلي، وأدوات المراقبة مثل Prometheus، Grafana، Loki، و Opentelemetry.

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

تطوير ونشر LLM: خبرة عملية مع تدفقات عمل LLM، بما في ذلك تنظيم النموذج، النشر، والخدمة باستخدام أدوات مثل LangGraph، 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 التقنية إلى حلول جاهزة للإنتاج.

العقلية: توازن بين الموثوقية والسرعة، مع ضمان أنظمة ML قابلة للتكرار، وآمنة، وعالية الأداء بينما تمكّن الفرق من الشحن بسرعة.