محلل دعم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
AI/ML Support Analyst
حول الدور
سيكون محلل دعم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة عضوًا رئيسيًا في فريق دعم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في مختبر الحوسبة الفائقة بجامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية (KSL)، لدعم تقديم خدمات أبحاث الذكاء الاصطناعي لمجتمع الأبحاث المتنوع في جامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية. بالعمل تحت إشراف قائد فريق دعم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، يركز هذا الدور على تطوير وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، والحفاظ على معايير الحوسبة، وتقديم استشارات الخبراء للباحثين عبر مجالات علمية متعددة، بما في ذلك المناخ والطقس، والمعلوماتية الحيوية، والديناميكا الحسابية للسوائل (CFD)، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط. سيساعد المحلل في سد الفجوة بين البنية التحتية الحاسوبية المتطورة والاحتياجات المتنوعة لمجتمع الأبحاث، والمساهمة في مبادرات الحوكمة والتمكين التقني وتطوير المجتمع.
المسؤوليات
تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي والاستشارات
الحوكمة والامتثال
المعايير وضمان الجودة
التدريب والتوثيق
- تقديم دعم مستخدمين مفيد وفي الوقت المناسب عبر الهاتف والزيارات المباشرة والبريد الإلكتروني وأنظمة التذاكر لجميع أنواع الاستفسارات.
- الحفاظ على معايير عالية لخدمة العملاء في التعامل مع مشكلات وأسئلة المستخدمين والرد عليها.
- تطوير والاستشارة في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي واسعة النطاق على مجموعات بيانات خاصة بالمجال عبر مجالات بحثية بما في ذلك المناخ والطقس والمعلوماتية الحيوية والديناميكا الحسابية للسوائل (CFD) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) والذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط.
- دعم الباحثين في ضبط النماذج الأساسية على مجموعات بيانات خاصة بالمجال باستخدام تقنيات تحسين متقدمة.
- تطوير خطوط أنابيب هندسة البيانات لدعم سير عمل أبحاث الذكاء الاصطناعي.
- تصميم وتنفيذ سير عمل ذكاء اصطناعي فعال محسّن لبيئة الحوسبة عالية الأداء في KSL.
- بناء وصيانة صور حاويات آمنة ومتوافقة مع OCI وجاهزة للحوسبة عالية الأداء باستخدام Singularity أو Podman أو ما شابه ذلك.
- تطوير سير عمل معقد باستخدام SLURM وKubernetes للتدريب والاستدلال الموزع.
- إجراء مراجعات الجاهزية الحاسوبية لمشاريع أبحاث الذكاء الاصطناعي.
- المساعدة في مراجعات التحكم في نماذج الذكاء الاصطناعي والقطع الأثرية لضمان الامتثال للمعايير المؤسسية.
- دعم الباحثين في تصميم سير عمل آمن ومتوافق وفعال.
- تقديم استشارات الخبراء للباحثين حول الاستخدام الفعال لموارد الذكاء الاصطناعي وأفضل الممارسات.
- دعم تنفيذ أنظمة مراقبة الاستخدام وإعداد التقارير.
- ضمان امتثال سير عمل المستخدمين لسياسات الأمان وأفضل الممارسات في KSL.
- تطوير وصيانة معايير حوسبة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي على أنظمة KSL.
- إنشاء وصيانة أحمال عمل اختبار الانحدار لاختبار وظائف النظام تحت الضغط.
- دعم أنشطة تصحيح الأداء والتحسين لأحمال عمل البحث.
- المساهمة في تمارين تقييم التكنولوجيا والمعايير لاستثمارات البنية التحتية المستقبلية.
- إجراء معايير لتكوينات الأجهزة والبرامج الجديدة.
- إنشاء مواد تدريبية شاملة للمستخدمين النهائيين حول أنظمة الحوسبة عالية الأداء في KSL التي تستضيف أحمال عمل وأدوات الذكاء الاصطناعي.
- تطوير وصيانة توثيق تقني عالي الجودة.
- دعم تقديم ورش عمل حول التدريب الموزع والضبط الدقيق وتحسين الاستدلال.
- المساهمة في مبادرات نقل المعرفة داخل مجتمع أبحاث جامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية.
- تقديم استشارات فردية للباحثين حول الاستخدام الفعال للموارد الحاسوبية.
المؤهلات
المهارات المطلوبة
المهارات التقنية - الأساسية
البرمجة: إتقان بايثون؛ خبرة في R أو Julia أو Rust أو C/C++ تعتبر ميزة إضافية.
أطر الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة: خبرة قوية في PyTorch و/أو TensorFlow أو JAX أو ما شابه ذلك.
الذكاء الاصطناعي التوليدي: خبرة في تطوير النماذج الأساسية وتقنيات الضبط الدقيق.
أنظمة الحوسبة عالية الأداء: خبرة في تطوير سير عمل معقد باستخدام SLURM و/أو Kubernetes.
الحاويات: خبرة في بناء صور حاويات جاهزة للحوسبة عالية الأداء باستخدام Singularity أو Podman أو ما شابه ذلك.
هندسة البيانات: خبرة في تقنيات هندسة البيانات لتطوير خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي.
لينكس: مهارات قوية في لينكس/يونكس وقدرات كتابة سكربتات باش.
المهارات التقنية - المرغوبة
المهارات الشخصية
- درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر أو علوم البيانات أو العلوم الحسابية أو الذكاء الاصطناعي أو مجال ذي صلة.
- أساس أكاديمي قوي في التعلم الآلي والتعلم العميق وأساسيات الذكاء الاصطناعي.
- خبرة مع أجهزة Cray EX الفائقة مع وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA.
- خبرة مع خطوط أنابيب Kubeflow ومشغل تدريب Kubeflow.
- خبرة مع أطر الاستدلال الموزع (NVIDIA Triton، NIM، SGLang، llama.cpp، llm-d، LLMcache).
- معرفة بفحص الثغرات الأمنية في مكتبات البرامج ونماذج الذكاء الاصطناعي ومجموعات البيانات وخطوط الأنابيب.
- خبرة مع أدوات سلسلة توريد البرامج (JFrog، Nexus، Trivy، Cloudsmith).
- خبرة في إدارة البيانات على تخزين كائنات متوافق مع S3 على نطاق واسع.
- خبرة مع أنظمة الملفات الموزعة عالية الأداء (Lustre، Weka IO، VAST Data).
- إتقان NVIDIA Nsight وCompute لتحليل أحمال عمل الذكاء الاصطناعي على وحدات معالجة الرسوميات.
- خبرة في تطوير خطوط أنابيب CI/CD باستخدام GitLab أو Travis أو CircleCI أو أدوات مماثلة.
- خبرة مع أدوات بناء البرامج (autoconf، CMake، scons، SPACK، EasyBuild، Conda، Pip).
- قدرات قوية في حل المشكلات والتحليل.
- مهارات ممتازة في الكتابة والتواصل اللفظي باللغة الإنجليزية.
- عقلية خدمة العملاء مع الصبر لدعم مستويات المهارات المتنوعة.
- القدرة على العمل بشكل مستقل وكجزء من فريق تعاوني.
- ممارسات قوية في التوثيق ومشاركة المعرفة.
- حساسية ثقافية للعمل في بيئة دولية.