مهندس حلول ذكاء اصطناعي أول

المسؤوليات الرئيسية

• تصميم هندسات حلول الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة من البداية إلى النهاية بما يتماشى مع متطلبات العمل ومعايير تقنية المؤسسة.
• تحديد استراتيجية الذكاء الاصطناعي وأنماط الهندسة ومجموعات التقنيات وخرائط طريق التنفيذ.
• هندسة وتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج اللغوية الكبيرة لحالات استخدام المؤسسات.
• تصميم هندسات التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) وتكاملات قواعد البيانات المتجهة وخطوط استرجاع المعرفة.
• تقييم واختيار نماذج وأطر ومنصات وخدمات سحابية مناسبة للذكاء الاصطناعي بناءً على المتطلبات التجارية والتقنية.
• تطوير هندسة تطبيقات الذكاء الاصطناعي القابلة للتوسع وواجهات برمجة التطبيقات (APIs) والخدمات المصغرة والتكاملات المؤسسية.
• تصميم وتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي باستخدام منصات سحابية مثل AWS أو Microsoft Azure أو Google Cloud.
• وضع أفضل الممارسات لنشر النماذج ومراقبتها وإصداراتها وتحسين الأداء وإدارة دورة حياتها باستخدام مبادئ MLOps.
• تحديد ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤول، بما في ذلك خصوصية البيانات والأمان وقابلية التفسير وتخفيف التحيز والحوكمة.
• تقييم الجدوى وقابلية التوسع والتكلفة والقيمة التجارية لحلول الذكاء الاصطناعي المقترحة.
• التعاون مع علماء البيانات ومهندسي تعلم الآلة ومهندسي البيانات والمطورين وأصحاب المصلحة في الأعمال طوال دورة حياة الحل.
• تطوير مخططات الهندسة والمواصفات التقنية وإثباتات المفهوم (POCs) وخطط التنفيذ.
• توجيه فرق التطوير بشأن هندسة الذكاء الاصطناعي ومعايير البرمجة وأنماط التكامل وممارسات النشر.
• مراقبة تقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة والتوصية بالابتكارات التي تحسن نتائج الأعمال.
• ضمان تلبية حلول الذكاء الاصطناعي لمتطلبات أمان المؤسسة والامتثال والأداء والتوافر والموثوقية.
• خبرة 8–10 سنوات في الذكاء الاصطناعي أو تعلم الآلة أو علم البيانات أو هندسة البرمجيات أو هندسة الحلول المرتكزة على الذكاء الاصطناعي.
• خبرة مثبتة في تصميم وتقديم حلول ذكاء اصطناعي/تعلم آلة على نطاق المؤسسات.
• فهم قوي لتعلم الآلة والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتحليلات التنبؤية.
• خبرة عملية في الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج اللغوية الكبيرة وهندسة الأوامر وتطوير تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة.
• خبرة في تصميم خطوط RAG والتضمينات وقواعد البيانات المتجهة وحلول البحث الدلالي.
• إتقان Python والإلمام بمكتبات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة مثل PyTorch أو TensorFlow أو Scikit-learn أو Hugging Face.
• خبرة في أطر الذكاء الاصطناعي وأدوات التنسيق مثل LangChain أو LlamaIndex أو ما يعادلها.
• معرفة قوية بواجهات REST APIs والخدمات المصغرة والأنظمة الموزعة وأنماط التكامل المؤسسي.
• خبرة مع منصة سحابية رئيسية واحدة على الأقل: AWS أو Microsoft Azure أو Google Cloud.
• فهم مفاهيم هندسة البيانات وخطوط البيانات وبحيرات البيانات ومستودعات البيانات وحوكمة البيانات.
• معرفة بممارسات MLOps وخطوط CI/CD ومراقبة النماذج والنشر في بيئة الإنتاج.
• فهم قوي لأمن الذكاء الاصطناعي وحماية البيانات والذكاء الاصطناعي المسؤول وأطر الحوكمة.
• مهارات ممتازة في التصميم المعماري والتحليل وحل المشكلات والتواصل وإدارة أصحاب المصلحة.
• خبرة مع منصات الذكاء الاصطناعي المؤسسية مثل Azure AI Foundry أو Amazon Bedrock أو Google Vertex AI أو الخدمات المكافئة.
• خبرة في تنفيذ وكلاء الذكاء الاصطناعي واستدعاء الأدوات وسير العمل متعدد الوكلاء والمساعدين المؤسسيين.
• الإلمام بقواعد البيانات المتجهة مثل Pinecone أو Weaviate أو Milvus أو pgvector.
• خبرة في تقنيات الحاويات والتنسيق مثل Docker وKubernetes.
• معرفة بتقييم النماذج وتخفيف الهلوسة والحواجز ومراقبة الذكاء الاصطناعي.
• خبرة في تصميم هندسات الذكاء الاصطناعي الهجينة أو متعددة السحابات.
• شهادات ذات صلة في هندسة السحابة أو الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة أو الذكاء الاصطناعي التوليدي.
• خبرة في قيادة الفرق التقنية وتقديم حلول الهندسة لأصحاب المصلحة رفيعي المستوى.
• هندسة حلول الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة واستراتيجية التقنية.
• الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج اللغوية الكبيرة وتنفيذ RAG.
• هندسة المؤسسات وتكامل الأنظمة.
• تصميم حلول الذكاء الاصطناعي السحابية الأصلية.
• MLOps وإدارة دورة حياة الذكاء الاصطناعي في الإنتاج.
• أمن الذكاء الاصطناعي والحوكمة والذكاء الاصطناعي المسؤول.
• القيادة التقنية والتعاون مع أصحاب المصلحة.
• تحسين الأداء وقابلية التوسع والتكلفة.

المهارات المطلوبة