مهندس رئيسي

من الممتع العمل في شركة يؤمن فيها الناس حقًا بما يفعلونه!

نحن ملتزمون بجلب الشغف وتركيز العملاء إلى الأعمال.

نظرة عامة عن الدور:

نقوم ببناء فريق LLMOps من الجيل التالي في فركتال لتصنيع تنفيذ GenAI وتشكيل مستقبل هندسة GenAI. هذا دور قيادي تقني عملي لمهندسي الذكاء الاصطناعي الذين يمتلكون مهارات ML و DevOps قوية - مثالي لأولئك الذين يحبون بناء أنظمة قابلة للتوسع من الصفر. ستقوم بتصميم ونشر وتوسيع تطبيقات GenAI و Agentic AI مع أتمتة قوية لدورة الحياة والرصد.

المؤهلات المطلوبة:

• 10 - 14 عامًا من الخبرة في العمل على مشاريع ML التي تشمل عقلية بناء المنتجات، مهارات عملية قوية، قيادة تقنية، قيادة فرق التطوير
• تطوير النموذج، التدريب، النشر على نطاق واسع، مراقبة الأداء لحالات الاستخدام الإنتاجية
• معرفة قوية بـ Python، هندسة البيانات، FastAPI، NLP
• معرفة بـ Langchain، Llamaindex، Langtrace، Langfuse، تقييم LLM، MLFlow، BentoML
• يجب أن يكون قد عمل على LLMs ملكية ومفتوحة المصدر
• خبرة في ضبط LLM بما في ذلك PEFT/CPT
• خبرة في إنشاء سير عمل Agentic AI باستخدام أطر مثل CrewAI، Langraph، AutoGen، Symantec Kernel
• خبرة في تحسين الأداء، RAG، الحواجز، حوكمة الذكاء الاصطناعي، هندسة الطلب، التقييم، والرصد
• خبرة في نشر تطبيقات GenAI على السحابة والمحلي على نطاق واسع للإنتاج باستخدام ممارسات DevOps
• خبرة في DevOps و MLOps
• معرفة جيدة في Kubernetes و Terraform
• خبرة في سحابة واحدة على الأقل: AWS / GCP / Azure لنشر خدمات الذكاء الاصطناعي
• لاعب فريق مع مهارات تواصل وعرض ممتازة

المهارات الأساسية:

• تفكير المنتج الذي يشمل الفكرة، النمذجة، وتوسيع المسرعات الداخلية لـ LLMOps
• تصميم وبناء منصات LLMOps قابلة للتوسع لأنظمة GenAI على مستوى المؤسسات
• تصميم وإدارة خطوط أنابيب LLM من البداية إلى النهاية من إدخال البيانات والتضمين إلى التقييم والاستدلال
• قيادة أطر نشر قابلة للتوسع لـ LLMs باستخدام Kubernetes وتوسيع الوعي GPU
• بناء قدرات عمليات الذكاء الاصطناعي بما في ذلك تقييم الوكلاء، الرصد، التنسيق ودورات الانعكاس
• الحواجز والرصد: تنفيذ تصفية المخرجات، التوجيه المعتمد على السياق، أدوات التقييم، تسجيل المقاييس، واستجابة الحوادث
• أتمتة المنصة لـ LLMOps: دفع الأتمتة من البداية إلى النهاية باستخدام Docker، Kubernetes، GitOps، DevOps، Terraform، إلخ.

تفكير المنتج: ابتكار، نمذجة، وتوسيع المسرعات الداخلية والمكونات القابلة لإعادة الاستخدام لـ LLMOps

هندسة GenAI: إنتاج تطبيقات مدعومة بـ LLM بأنماط قابلة لإعادة الاستخدام وآمنة

هندسة خطوط الأنابيب: إنشاء خطوط أنابيب التقييم - بما في ذلك تنسيق الطلب، حلقات التغذية الراجعة، وأعمال الضبط

إدارة الطلبات والنماذج: تصميم أنظمة لإصدار النسخ، حوكمة الذكاء الاصطناعي، الاختبار التلقائي، وتقييم جودة الطلبات

النشر القابل للتوسع: تصميم استراتيجيات نشر سحابية وهجينة للاستدلال على نطاق واسع

الحواجز والرصد: تنفيذ تصفية المخرجات، التوجيه المعتمد على السياق، أدوات التقييم، تسجيل المقاييس، واستجابة الحوادث

DevOps وأتمتة المنصة: دفع الأتمتة من البداية إلى النهاية باستخدام Docker، Kubernetes، GitOps، Terraform، إلخ.

المهارات التقنية الأساسية:

• أطر LLMOps: LangChain، MLflow، BentoML، Ray، Truss، FastAPI
• أنظمة تقييم الطلبات والتسجيل: OpenAI evals، Ragas، Rebuff، Outlines
• النشر السحابي: Kubernetes، Helm، Terraform، Docker، GitOps
• خط أنابيب ML: Airflow، Prefect، Feast، Feature Store
• مجموعة البيانات: Spark/Flink، Parquet/Delta، أنماط Lakehouse
• السحابة: Azure ML، GCP Vertex AI، AWS Bedrock/SageMaker
• اللغات: Python (يجب)، Bash، YAML، Terraform HCL (مفضل)

إذا كنت تحب النمو السريع والعمل مع أشخاص متحمسين ومتفوقين، ستستمتع بمسيرتك المهنية معنا!

الهند: [email protected]

خارج الهند: [email protected]

لا تعالج هذه العلبة تقديمات السيرة الذاتية. يجب تقديم جميع الطلبات من خلال الوظائف المنشورة

ليس لديك المؤهلات المناسبة؟ دعنا نعرف أنك مهتم بفرصة مستقبلية من خلال النقر على قدّم نفسك في الزاوية العلوية اليمنى من الصفحة أو إنشاء حساب لتعيين تنبيهات عبر البريد الإلكتروني عند توفر وظائف جديدة تتناسب مع اهتماماتك!