متدرب عمليات البيانات

عن الشركة

• العمل مع البنية التحتية السحابية (بشكل أساسي GCP) وأسطول الخوادم الفعلية التي تستضيف أعباء عمل البيانات وتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي لدينا
• بناء وصيانة خطوط CI/CD للخدمات والنماذج
• تشغيل واستكشاف أعباء العمل المعبأة في حاويات على Kubernetes
• إعداد وتحسين المراقبة والتنبيهات والتسجيل، والتصرف بناءً على ما تظهره
• أتمتة العمل التشغيلي المتكرر باستخدام Python أو Bash بدلاً من تكراره
• دعم أعباء عمل تدريب النماذج والاستدلال: البيئات والموارد والنشر والتكلفة
• التحقيق في الحوادث في البنية التحتية والخطوط والمساعدة في إيجاد الأسباب الجذرية
• تحسين موثوقية وكفاءة تكلفة المنصة
• العمل ضمن المتطلبات التنظيمية لـ SAMA: في التكنولوجيا المالية السعودية، حيث تعيش البيانات ومن يمكنه الوصول إليها هو جزء من المشكلة الهندسية، وليس أوراقًا يعالجها شخص آخر
• خطوط CDC، BigQuery، Airflow
• تعلم الآلة: Airflow وClearML وأدوات التنسيق والتجارب المماثلة
• الذكاء الاصطناعي: خوادم GPU فعلية، vLLM، نماذج مفتوحة المصدر تُقدم داخليًا
• المنصة: GCP، Kubernetes، Linux، الشبكات
• السياق: لوائح SAMA

المتطلبات

• أساسيات Linux قوية: نظام الملفات، العمليات، الصلاحيات، أساسيات الشبكات، والراحة في استخدام الصدفة
• خبرة عملية مع مزود سحابي واحد على الأقل، مدعومة بشيء قمت ببنائه أو نشره بالفعل. نحن نعمل على GCP، لذا فإن خبرة GCP هي الأكثر فائدة مباشرة، لكن أدلة AWS أو Azure تُحتسب: المفاهيم قابلة للنقل، ونفضل شخصًا بنى شيئًا حقيقيًا على سحابة واحدة على شخص نقر في سحابتنا
• فهم الشبكات: DNS، أساسيات TCP/IP، موازنة التحميل، ما يحدث بين الطلب والخدمة
• معرفة عملية بالحاويات، ومعرفة كافية بـ Kubernetes لنشر وتصحيح أعباء العمل
• الإلمام بمفاهيم المراقبة والملاحظة: المقاييس والسجلات والتنبيهات وما الذي يجعل التنبيه مفيدًا
• Python أو Bash كافٍ لأتمتة المهام التشغيلية
• خبرة مع Git وسير عمل التطوير القياسي
• استخدام حقيقي وحالي لأدوات الذكاء الاصطناعي في عملك الهندسي: أي الأدوات، ولأي غرض، ورأي مستنير حول أي النماذج تناسب أي مهمة. نفضل سماع مقارنة صادقة على قائمة أسماء
• تفكير منظم واهتمام بالدقة
• الانفتاح على الملاحظات البناءة
• إتقان اللغة الإنجليزية بما يكفي للتوثيق والتواصل مع الفريق
• البنية التحتية كرمز (Terraform أو ما شابه)
• خبرة في تشغيل نظام CI/CD من البداية إلى النهاية (GitLab CI أو GitHub Actions أو ما شابه)
• حزمة مراقبة مطبقة عمليًا: Prometheus أو Grafana أو ما يعادلها
• التعرض لأدوات MLOps: تتبع التجارب، وسجلات النماذج، ومخازن الميزات، وخدمة الاستدلال
• حاول تشغيل نموذج مفتوح المصدر بنفسه (على كمبيوتر محمول أو GPU مستأجر أو أي شيء) ويمكنه شرح كيفية عمل LLMs فعليًا بدلاً من مجرد ذكر API الذي استدعاه
• أي خبرة مع أعباء عمل GPU، أو مع جانب التكلفة من تشغيلها
• الاهتمام بتصميم المنصة وتجربة المطورين
• الجنسية السعودية فقط
• نرحب بكل من الطلاب الحاليين والخريجين الجدد
• نتوقع مستوى التزام بدوام كامل. البرنامج ليس بدوام جزئي. يمكن للطلاب تنسيق وقت الفصول أو الامتحانات مع معلمهم مسبقًا، لكن الأداء والملكية والمشاركة متوقعة بمستوى دوام كامل
• ستة أشهر، تبدأ في خريف 2026
• تدريب مدفوع الأجر، بتمويل من تابي
• اندماج كامل في فريق هندسي
• فريق هندسي موزع عبر عدة دول
• مسار إلى دور مبتدئ في جانب المنصة بعد ذلك. هذا هو قصدنا وما نهدف إليه، وليس ضمانًا: يعتمد على كيفية سير التدريب

المهارات المطلوبة