ملخص الوظيفة
تبحث ساينكرون عن قائد تقني ذو خبرة عالية متخصص في الذكاء الاصطناعي التوليدي لتوجيه تطوير ونشر الحلول المتقدمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. تتضمن هذه الوظيفة تصميم وتعديل ودمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ونماذج الانتشار والمحولات في أنظمة جاهزة للإنتاج وقابلة للتوسع. سيكون المرشح المثالي قادراً على الاستفادة من خبرته الواسعة في بايثون وأطر التعلم الآلي ومنصات السحابة وممارسات MLOps لدعم مبادرات الذكاء الاصطناعي المؤسسية التي تعزز الابتكار والكفاءة التشغيلية والنمو الاستراتيجي.

متطلبات البرمجيات

المهارات البرمجية المطلوبة:

• بايثون (الإصدار المستقر الأخير، مثل بايثون 3.8+) — خبرة عميقة في تطوير ودعم خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ومهام الأتمتة

  
  

• أطر التعلم الآلي: بايتورتش، تنسورفلو — خبرة قوية في تدريب وتعديل واستنتاج النماذج الكبيرة

  
  

• أطر الذكاء الاصطناعي التوليدي: هوجينغ فيس ترانسفورمرز، لانغ تشين، واجهات برمجة التطبيقات من أوبن إيه آي — خبرة في تطوير وهندسة الطلبات ونشر النماذج

  
  

• منصات السحابة: AWS، أزور، GCP — خبرة واسعة في نشر نماذج التعلم الآلي ودعم إدارة دورة حياة النموذج في بيئات السحابة

  
  

• إدارة النماذج والتنظيم: MLflow، Kubeflow — دعم إصدار النموذج والمراقبة وعمليات التدريب المستمرة

  
  

• أدوات معالجة البيانات: باندا، نومباي — لإعداد البيانات وهندسة الميزات والتحليل لدعم أداء النموذج

  
  

المهارات البرمجية المفضلة:

• اختبار نموذج الذكاء الاصطناعي: دعم التحقق الآلي من النموذج، واكتشاف التحيز، وأدوات تقييم الأداء

  
  

• أطر التكامل: دعم واجهات برمجة التطبيقات REST، gRPC، وأدوات النشر الأخرى التي تدعم خدمات الذكاء الاصطناعي الصغيرة

  
  

• أتمتة النشر: دعم خطوط أنابيب CI/CD باستخدام Jenkins، Azure DevOps، أو GitLab لدعم النشر الآلي وإعادة التدريب

  
  

المسؤوليات العامة

• قيادة تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي من البداية إلى النهاية لدعم حالات الاستخدام المؤسسية مثل معالجة اللغة الطبيعية، وتوليد المعلومات المعززة بالاسترجاع (RAG)، وحلول الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط

  
  

• بناء خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي القابلة للتوسع والمدعومة بالسحابة لدعم التدريب والنشر ودورات التعلم المستمرة

  
  

• التعاون مع علماء البيانات والفرق الهندسية ومنتجات لتفسير احتياجات الأعمال إلى حلول الذكاء الاصطناعي لدعم الأهداف التشغيلية والاستراتيجية

  
  

• دعم تحسين النموذج من حيث الأداء والقابلية للتوسع وكفاءة التكلفة في البيئات المؤسسية

  
  

• تحفيز هندسة الطلبات، والتعديل، واستراتيجيات التقييم لتعزيز فعالية النموذج وإنصافه

  
  

• تنفيذ التحقق من النموذج، وتخفيف التحيز، والامتثال لمعايير أخلاقيات الذكاء الاصطناعي لدعم الممارسات المسؤولة للذكاء الاصطناعي

  
  

• أتمتة نشر النموذج ومراقبة صحة النموذج وأدائه وتحركاته باستخدام أدوات سحابية أصلية تدعم MLOps

  
  

• الحفاظ على الوثائق حول بنية النموذج وبيانات التدريب وتقارير التقييم والإجراءات التشغيلية

  
  

المهارات التقنية (حسب الفئة)

• اللغات والأطر (أساسية):

  
  

  • بايثون: اللغة الأساسية لتطوير النموذج ودعم الأتمتة

    
    

  • أطر التعلم الآلي: بايتورتش، تنسورفلو لدعم عمليات التدريب والاستنتاج

    
    

  • المحولات ولانغ تشين لدعم نشر نماذج اللغة الكبيرة

    
    

• إدارة النماذج ومعالجة البيانات:

  
  

  • باندا، نومباي لدعم معالجة البيانات وهندسة الميزات

    
    

  • إصدار النموذج: MLflow، Kubeflow لدعم النشر وإدارة دورة الحياة

    
    

• السحابة والبنية التحتية:

  
  

  • AWS، أزور، أو GCP (المفضل) لدعم نشر السحابة، والتوسع، والمراقبة

    
    

  • خدمات التعلم الآلي الأصلية السحابية لدعم التدريب والاستنتاج على نطاق واسع (المفضل)

    
    

• الأدوات والأتمتة:

  
  

  • دعم CI/CD لدعم نشر النموذج الآلي والتحقق وعمليات إعادة التدريب

    
    

  • دعم قابلية تفسير النموذج، واكتشاف التحيز، وأدوات المراقبة

    
    

متطلبات الخبرة

• 7-12 سنة من الدعم لمشاريع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المؤسسية، بما في ذلك النماذج اللغوية الكبيرة والأنظمة متعددة الوسائط

  
  

• خبرة مثبتة في تصميم وتدريب وتعديل ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي القابلة للتوسع لدعم حالات الاستخدام المؤسسية

  
  

• خبرة واسعة في دعم أتمتة نماذج الذكاء الاصطناعي، وإصدارها، ومراقبتها، والامتثال في بيئات السحابة

  
  

• خبرة في العمل ضمن صناعات منظمة تدعم معايير الذكاء الاصطناعي المسؤول وحوكمة البيانات (المفضل)

  
  

• نجاح مثبت في التعاون مع علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي وفرق المنتجات على حلول الذكاء الاصطناعي المؤسسية

  
  

الأنشطة اليومية

• تطوير وتدريب وتعديل ونشر نماذج اللغة الكبيرة، ونماذج الانتشار، وحلول الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط لدعم التطبيقات المؤسسية

  
  

• بناء خطوط أنابيب بيانات آلية لدعم التدريب والتحقق والاستنتاج وإعادة التدريب من أجل التعلم المستمر

  
  

• التعاون مع فرق التعلم الآلي وأصحاب المصلحة لدعم نشر النموذج والمراقبة وعمليات التحسين

  
  

• إجراء تقييم للنموذج، وتخفيف التحيز، وضبط الأداء لتعزيز الإنصاف والجودة التشغيلية

  
  

• استكشاف مشكلات النشر، وتحركات النموذج، وتحديات زمن الاستنتاج بشكل استباقي

  
  

• أتمتة إعادة التدريب والتحقق وعمليات إدارة النموذج لدعم أفضل الممارسات في MLOps

  
  

• توثيق بنى النماذج، وبيانات التدريب، ونتائج التقييم، والإجراءات التشغيلية لدعم الامتثال والشفافية

  
  

المؤهلات

• درجة بكاليوس أو ماجستير في علوم البيانات، أو علوم الحاسوب، أو المجالات التقنية ذات الصلة

  
  

• 7-12 سنة من الدعم لمشاريع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المؤسسية مع التركيز على النماذج اللغوية الكبيرة والحلول متعددة الوسائط

  
  

• شهادات تدعم نشر السحابة، وMLOps، أو أطر الذكاء الاصطناعي (المفضل)

  
  

• خبرة مثبتة في نشر نماذج الذكاء الاصطناعي الآمنة والقابلة للتوسع والمتوافقة مع معايير الخصوصية والأخلاقيات المؤسسية للبيانات

  
  

الكفاءات المهنية

• مهارات تحليلية وحل المشكلات قوية لمشكلات تدريب النماذج المعقدة والاستنتاج والنشر

  
  

• صفات قيادية لتوجيه الأعضاء الجدد في الفريق وتعزيز أفضل الممارسات في إدارة دورة حياة التعلم الآلي

  
  

• مهارات تواصل واضحة مع أصحاب المصلحة لدعم التحقق من النموذج، والامتثال، والتقارير التشغيلية

  
  

• القدرة على التكيف مع تطور أبحاث الذكاء الاصطناعي، وخدمات السحابة، ومعايير الذكاء الاصطناعي المسؤول

  
  

• تفكير استراتيجي لدعم حلول الذكاء الاصطناعي القابلة للتوسع والآمنة والعادلة لدعم أهداف المؤسسة

  
  

• مهارات تنظيمية لإدارة دورة حياة النموذج، وإصداره، وإعادة تدريبه، وعمليات النشر

  
  

بيان التنوع والشمول من ساينكرون
التنوع والشمول أساسيان لثقافتنا، وتفخر ساينكرون بكونها مكان عمل يتيح الفرص المتساوية وهي صاحب عمل يتبنى العمل الإيجابي. تلتزم مبادرة التنوع والإنصاف والشمول (DEI) "الاختلاف نفسه" بتعزيز ثقافة شاملة - تعزز المساواة والتنوع وبيئة تحترم الجميع. نحن نؤمن بشدة أن قوة العمل المتنوعة تساعد في بناء شركات أقوى وناجحة كشركة عالمية. نشجع المتقدمين من خلفيات متنوعة، وعرقيات، وأديان، وأعمار، وحالات زواج، وجنس، وتوجهات جنسية، أو إعاقات على التقدم. نحن نمكّن قوتنا العاملة العالمية من خلال تقديم ترتيبات عمل مرنة، وتوجيه، وتنقل داخلي، وبرامج تعلم وتطوير، وأكثر من ذلك.

تستند جميع قرارات التوظيف في ساينكرون إلى احتياجات العمل ومتطلبات الوظيفة ومؤهلات الفرد، دون النظر إلى جنس المتقدم، أو هويته الجنسية، أو توجهه الجنسي، أو عرقه، أو عرقه، أو حالة الإعاقة أو المحاربين القدامى، أو أي سمة أخرى محمية بموجب القانون.

إشعار تقديم الطلبات للمرشحين