مطور ذكاء اصطناعي

المسؤوليات الرئيسية

• تصميم وتطوير وتدريب وتحسين نماذج التعلم الآلي لتطبيقات أو حالات استخدام حقيقية.
• ترجمة متطلبات الأعمال والمنتج إلى حلول تعلم آلي/ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع.
• تنفيذ هندسة الميزات واختيار النماذج وضبطها وتقييمها.
• تطوير ونشر نماذج التعلم الآلي في بيئات الإنتاج مع توافر عالٍ وأداء عالٍ.
• بناء وصيانة خطوط أنابيب التعلم الآلي (التدريب، التحقق، النشر، المراقبة).
• مراقبة أداء النماذج وانحراف البيانات وتدهور النماذج؛ وإعادة تدريب النماذج حسب الحاجة.
• ضمان تلبية النماذج لمعايير الموثوقية وقابلية التوسع والأمان.
• العمل عن كثب مع علماء البيانات ومديري المنتجات ومهندسي البرمجيات.
• التعاون مع فرق هندسة البيانات لضمان خطوط بيانات عالية الجودة وموثوقة.
• المشاركة في مراجعات التصميم والكود، وضمان أفضل الممارسات الهندسية.
• تحسين النماذج من حيث زمن الاستجابة والإنتاجية والتكلفة.
• تنفيذ أطر التجريب (اختبار A/B، التقييم دون اتصال).
• تطبيق مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول، بما في ذلك العدالة وقابلية التفسير والحوكمة عند الحاجة.

المتطلبات والمؤهلات

• أكثر من 4 سنوات من الخبرة العملية في التعلم الآلي أو أدوار الذكاء الاصطناعي التطبيقي.
• مهارات برمجية قوية في Python (و/أو Java، Scala).
• فهم متين لخوارزميات التعلم الآلي (الموجهة وغير الموجهة والتعلم العميق).
• خبرة في أطر عمل مثل TensorFlow وPyTorch وScikit-learn.
• خبرة في نشر النماذج باستخدام Docker أو Kubernetes أو خدمات التعلم الآلي السحابية.
• معرفة قوية بهياكل البيانات والخوارزميات ومبادئ هندسة البرمجيات.
• خبرة في العمل ضمن فرق رشيقة ومتعددة الوظائف.
• خبرة في المنصات السحابية (AWS أو Azure أو GCP) وخدمات التعلم الآلي المُدارة.
• خبرة عملية في أدوات MLOps (MLflow، Kubeflow، Airflow، SageMaker، Azure ML).
• خبرة في تقنيات البيانات الضخمة (Spark، Kafka، Databricks).
• خلفية في معالجة اللغة الطبيعية أو الرؤية الحاسوبية أو الذكاء الاصطناعي التوليدي.
• مهارات قوية في حل المشكلات والتفكير التحليلي.
• عقلية تركز على الإنتاج أولاً.
• اتخاذ القرارات المبنية على البيانات.
• مهارات عالية في التعاون والتواصل.

الأدوات والتقنيات

• Dataiku
• SQL server
• Power bi
• Aws bedrock

المهارات المطلوبة