قائد تقني للذكاء الاصطناعي

المسؤوليات الرئيسية

• امتلاك ومسؤولية معمارية الذكاء الاصطناعي وإطار العمل: اختيار النموذج، أنماط التوجيه، تصميم الاسترجاع، الضوابط، وخط الصوت.
• اتخاذ وتوثيق القرارات التقنية بمبررات واضحة.
• تحديد معيار التقييم ونقل الأعمال الرئيسية من التجريب إلى الإنتاج.
• إدخال أطر اختبار رائدة لتطوير الوكلاء.
• ضمان أن مراقبة الإنتاج والتقييمات المباشرة تكتشف انخفاض الجودة والهلوسة وارتفاعات زمن الاستجابة قبل أن يبلغ عنها العملاء.
• قيادة فريق الذكاء الاصطناعي في تصميم وتطوير وتسليم منصتنا الوكيلية.
• إرشاد مهندسي الذكاء الاصطناعي، ورفع المعيار التقني من خلال الاقتران والتغذية الراجعة، والمساهمة في التوظيف.
• قيادة تصحيح الأخطاء في حوادث الإنتاج الحرجة المتعلقة بسلوك الذكاء الاصطناعي.
• إدارة بناء النماذج الأولية/التجارب للتحقق من القدرات الجديدة (نماذج جديدة، أنماط وكلاء، ميزات صوتية) قبل أن يلتزم الفريق بها.
• العمل مع المنتج لتحويل حالات استخدام العملاء إلى متطلبات تقنية.
• العمل مع الهندسة في الأعمال المشتركة للمنصة: استدعاء الأدوات، سير العمل، النشر والتوسع.
• الملكية: يتولى النتائج من البداية إلى النهاية، بما في ذلك الفجوات بين الفرق، ويتابع دون أن يُطلب منه.
• الحكم على المقايضات: يبني القرارات على احتياجات العمل ويستطيع شرح المقايضات بين الجودة والسرعة والتكلفة.
• التحدي البناء: مرتاح في التساؤل عن الأساليب الحالية واقتراح أفضل منها.
• لاعب فريق: يشارك الفضل، ويساعد زملاءه على النجاح، ويضع أهداف الفريق قبل الانتصارات الفردية.
• الإبداع والابتكار: حل التحديات المعقدة بتفكير «خارج الصندوق» وأن يكون مدافعاً عن الابتكار.

المؤهلات

• الخبرة: 7+ سنوات في هندسة البرمجيات أو تعلم الآلة، بما في ذلك 2+ سنوات في بناء تطبيقات قائمة على LLM في الإنتاج. ليس مجرد بناء حلول نقطية للذكاء الاصطناعي، بل خبرة على مستوى منصة الذكاء الاصطناعي مطلوبة.
• القيادة التقنية: قاد فريقاً من 3+ مهندسين/علماء ذكاء اصطناعي تقنياً (مراجعات التصميم، المعايير، الإرشاد).
• هندسة تطبيقات LLM: خبرة عملية عميقة في التوجيه، المخرجات المنظمة، الضوابط، أنماط الوكلاء/تطوير إطار العمل (التخطيط، استخدام الأدوات، التفكير متعدد الخطوات).
• القدرة على العمل في بيئات غامضة: يمكنه جلب الوضوح والهيكلة للمواقف المعقدة.
• التقييم: بنى خطوط تقييم LLM (مجموعات بيانات ذهبية، LLM-as-judge، مجموعات الانحدار) واستخدمها لبوابة الإصدارات.
• هندسة الإنتاج: Python قوي؛ خبرة مع واجهات برمجة التطبيقات، النشر السحابي، المراقبة وتصحيح الأخطاء في الأنظمة الموزعة.
• التواصل: إنجليزية مكتوبة ومحادثة بطلاقة؛ قادر على كتابة وثائق تصميم واضحة وسجلات قرارات.
• معالجة اللغة العربية الطبيعية: خبرة مع العربية ولهجاتها، خاصة اللهجة الخليجية، في أنظمة LLM أو الكلام.
• الذكاء الاصطناعي الصوتي: خبرة مع ASR وTTS ووكلاء الصوت في الوقت الفعلي، بما في ذلك تحسين زمن الاستجابة.
• مراقبة الإنتاج لنماذج LLM: استخدام عملي لأدوات التتبع والتقييم المباشر (مثل Langfuse أو Arize أو ما شابه).
• تكييف النماذج: الضبط الدقيق أو تقطير النماذج مفتوحة الأوزان، وتقديمها بشكل فعال من حيث التكلفة.

المهارات المطلوبة