أخصائي أول، علم البيانات والذكاء الاصطناعي II Ma'aden Aluminium Company (MAC)

• تطوير واختبار والتحقق من نماذج التعلم الآلي، التعلم العميق، والذكاء الاصطناعي التوليدي (بما في ذلك التطبيقات المعتمدة على LLM).

• تنفيذ استراتيجيات هندسة المطالبات وأنابيب التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG).

• إجراء هندسة الميزات، ضبط النموذج، وتحسين الأداء.

• إعداد وتنظيف وتحويل مجموعات البيانات المنظمة وغير المنظمة.

• دعم نشر نماذج ML وGenAI باستخدام ممارسات MLOps وLLMOps.

• إجراء تقييم منظم لمخرجات LLM بما في ذلك اكتشاف الهلوسة وتقييم الجودة.

• دمج حلول الذكاء الاصطناعي عبر واجهات برمجة التطبيقات في أنظمة المؤسسات.

• توثيق تصميم النموذج، الافتراضات، المخاطر، ونتائج التحقق.

• ضمان الامتثال لحوكمة البيانات، الأمن السيبراني، وإرشادات الذكاء الاصطناعي الأخلاقي.

• دعم المراقبة، وإعادة التدريب، وإدارة دورة حياة النماذج المنشورة.

المهارات:

• Python، SQL، أطر ML (TensorFlow، PyTorch، Scikit-learn)
• هندسة المطالبات
• أنابيب RAG وقواعد بيانات المتجهات
• ضبط النموذج والتقييم
• معالجة البيانات وهندسة الميزات
• مفاهيم النشر السحابي الأساسية
• أساسيات MLOps / LLMOps
• حل المشكلات التحليلية
• توجه النتائج
• التعاون
• التحسين المستمر
• المسؤولية