مهندس تعلم آلي

المسؤوليات الرئيسية

• تصميم وتطوير وتدريب وتحسين ونشر نماذج التعلم الآلي لحالات الاستخدام التجارية الواقعية.
• ترجمة متطلبات الأعمال والمنتجات إلى حلول قابلة للتطوير في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.
• تنفيذ تقنيات هندسة الميزات، واختيار النماذج، والتعديل، والتحقق، والتقييم.
• تطوير ونشر نماذج التعلم الآلي في بيئات الإنتاج مع توفر عالٍ وقابلية للتطوير وأداء عالٍ.
• بناء وصيانة أنابيب التعلم الآلي بما في ذلك تدفقات التدريب والتحقق والنشر والرصد.
• مراقبة أداء النموذج، وتغير البيانات، وتدهور النموذج، ودعم أنشطة إعادة التدريب والتحسين.
• ضمان أن حلول التعلم الآلي تلبي معايير الموثوقية والقابلية للتطوير والحوكمة والأمان.
• التعاون مع علماء البيانات، ومديري المنتجات، ومهندسي البرمجيات، ومهندسي البيانات عبر الأفرقة المتعددة الوظائف.
• دعم تطوير وصيانة أنابيب البيانات عالية الجودة والموثوقية.
• المشاركة في مناقشات البنية المعمارية، ومراجعة التصميم، ومراجعة التعليمات البرمجية وفقًا لأفضل الممارسات الهندسية.
• تحسين النماذج من حيث التأخير، والسرعة، والقابلية للتطوير، وكفاءة التكلفة التشغيلية.
• تنفيذ أطر التجارب والتقييم بما في ذلك الاختبار A/B والتقييمات غير المباشرة.
• تطبيق مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول بما في ذلك العدالة، والتفسير، والحوكمة، وشفافية النموذج حيث ينطبق.
• درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر، الذكاء الاصطناعي، علوم البيانات، هندسة البرمجيات، أو مجال ذا صلة.
• خبرة عملية لا تقل عن 3-7+ سنوات في مجال التعلم الآلي، الذكاء الاصطناعي التطبيقي، أو أدوار فنية ذات صلة.
• خبرة قوية في البرمجة بلغة بايثون و/أو جافا، أو سكالا.
• فهم قوي للخوارزميات في مجال التعلم الآلي، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، وتقنيات التعلم العميق.
• خبرة عملية في أطر التعلم الآلي مثل TensorFlow وPyTorch وScikit-learn.
• خبرة في نشر نماذج التعلم الآلي باستخدام Docker وKubernetes أو خدمات التعلم الآلي القائمة على السحابة.
• معرفة قوية بمبادئ هندسة البرمجيات، وهياكل البيانات، والخوارزميات.
• خبرة في العمل ضمن فرق التوصيل المتقاطعة والآجلة.

• خبرة عملية في منصات السحابة، بما في ذلك

• أمازون ويب سيرفيسز AWS
• مايكروسوفت أزور
• جوجل كلاود GCP
• خبرة في أدوات ومنصات ملوبريس مثل MLflow وKubeflow وAirflow وSageMaker أو Azure ML.
• الاطلاع على تقنيات البيانات الضخمة، بما في ذلك سبارك، وكافكا، وDatabricks.
• خلفية في معالجة اللغات الطبيعية، أو الرؤية الحاسوبية، أو الذكاء الاصطناعي المولد تفضل.
• تفكير تحليلي قوي، مهارات حل المشكلات، التعاون، والتواصل.
• خبرة في بناء منصات الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي على نطاق المؤسسة.
• الاطلاع على ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤول وحوكمة الذكاء الاصطناعي.
• خبرة في دعم أنظمة الذكاء الاصطناعي الإنتاجية ونشر التعلم الآلي عالي النطاق.

المهارات المطلوبة