وصف الوظيفة:

مهندس LLM - حلول وكيلة

منصة ذكاء تسويقي  ·  Google Cloud  ·  بوني / عن بُعد  ·  دوام كامل

الخبرة: 5 - 9 سنوات

الموقع: بوني / هجين / عن بُعد

التوظيف: دوام كامل

الرتبة: DCF35 أو DCF40

حول الدور

نحن نبني منصة ذكاء تسويقي من الجيل التالي تحول بيانات حملات إعلانات Meta إلى ذكاء مستقل وقابل للتنفيذ. في جوهر هذه المنصة يوجد نظام متعدد الوكلاء مبني على مجموعة أدوات تطوير الوكلاء من Google Cloud (ADK) - قادر على الإجابة على أسئلة تسويقية معقدة بلغة طبيعية، وتقديم المشورة بشأن تكوين الحملات، واكتشاف وتنبيه الأداء بشكل مستقل.

بصفتك مهندس LLM أول متخصص في حلول وكيلة، ستقوم بتصميم وبناء وتشغيل أسطول الوكلاء الذي يدعم هذه المنصة. ستعمل عند تقاطع هندسة نماذج اللغة الكبيرة، وبنية بيانات GCP، وتسليم البرمجيات الإنتاجية - مع امتلاك كل من منطق الوكيل والتكاملات الأساسية للأدوات التي تمنح الوكلاء القدرة الحقيقية.

هذه وظيفة تتطلب ملكية عالية ورؤية عالية. ستكون صانع القرار الفني الرئيسي لهندسة الوكلاء وستتعاون مباشرة مع مهندسي البيانات، ومهندسي التعلم الآلي، وأصحاب المصلحة في التسويق لترجمة متطلبات الأعمال إلى أنظمة وكيلة جاهزة للإنتاج.

المسؤوليات الرئيسية
هندسة وتطوير الوكلاء

• تصميم وتنفيذ تسلسل هرمي متعدد الوكلاء باستخدام مجموعة أدوات تطوير الوكلاء من GCP (ADK) - LlmAgent، SequentialAgent، ParallelAgent، LoopAgent - اختيار الفئة المناسبة لكل نمط تدفق تحكم
• كتابة وضبط مطالبات النظام، ومخططات الأدوات، ومخططات المخرجات التي تمنح الوكلاء سلوكًا موثوقًا ومؤسسًا عبر مئات من أنواع الأسئلة المتميزة
• بناء طبقة الأدوات (وظائف Python) التي تربط الوكلاء بـ BigQuery، ونقاط نهاية توقع Vertex AI، وواجهة برمجة التطبيقات للتسويق من Meta، وPub/Sub، ومدير الأسرار
• تنفيذ تنسيق متعدد الأنماط: وضع الدردشة، وضع المستشار، ووضع المقارنة من نقطة دخول OrchestratorAgent واحدة
• تصميم إدارة ذاكرة الجلسة وسياق المحادثة باستخدام خدمات جلسة ADK، مدعومة بـ Cloud Firestore لتاريخ مستمر عبر الجلسات

هندسة LLM والمطالبات

• امتلاك دورة حياة هندسة المطالبات: كتابة، والتحكم في النسخ، واختبار A/B، وتكرار المطالبات النظامية لجميع الوكلاء
• تصميم وصيانة مجموعة تقييم ذهبية (100+ زوج من الأسئلة والأجوبة) وخط أنابيب تقييم LLM كقاضي يمنع النشر دون عتبات الجودة
• تنفيذ أنماط حلقة ReAct (التفكير + العمل)، وتصحيح الذات عبر وكلاء النقاد، وحلقات الانعكاس لتحسين جودة الإجابات على الاستفسارات متعددة الخطوات
• إنشاء طبقات حواجز - تصنيف المدخلات، والتحقق من المخرجات، وتنظيف المعلومات الشخصية - المناسبة لسياق بيانات التسويق

بنية GCP والنشر

• نشر الوكلاء المحادثات إلى محرك وكيل Vertex AI؛ نشر وكلاء البنية التحتية كوظائف Cloud Run يتم تشغيلها بواسطة Cloud Scheduler
• بناء وصيانة خطوط أنابيب CI/CD باستخدام Cloud Build: بوابة التقييم → بناء الحاوية → نشر المرحلة → ترقية الإنتاج
• تكوين حسابات خدمة IAM بأقل الأذونات المطلوبة عبر BigQuery وVertex AI ومحرك الاكتشاف وPub/Sub ومدير الأسرار
• تجهيز الوكلاء بتتبع سجلات Cloud منظمة وإعداد لوحات معلومات Cloud Monitoring وسياسات التنبيه للزمن، ومعدل الأخطاء، ومعدل اجتياز التقييم

البيانات والتكامل

• امتلاك طبقة أدوات BigQuery - كتابة وتحسين استعلامات SQL التي تدعم استدعاءات أدوات الوكلاء، وإدارة مخططات مجموعة البيانات الذهبية، وضمان كفاءة تكلفة الاستعلام
• الحفاظ على قاعدة معرفة Vertex AI Search (وثائق أفضل الممارسات من Meta، أدلة الحملات الداخلية، مقتطفات KB)
• التعاون مع فريق ML لتوصيل نقاط نهاية توقع Vertex AI (رفع ROAS، CVR حسب العرض، مُحسّن الإنفاق) في سجل أدوات InsightAgent
• تصميم وتعبئة جداول Config Store في BigQuery (تكوينات أفضل الممارسات، قواعد التقييم) المستخدمة من قبل ComparatorAgent

القيادة الفنية

• تحديد معايير هندسة الوكلاء: هيكل الشيفرة، تقاليد مخطط الأدوات، التحكم في نسخ المطالبات، عتبات التقييم، وبوابات النشر
• إجراء مراجعات الشيفرة والمطالبات؛ تقديم الإرشاد الفني للمهندسين المتوسطين الذين ينضمون إلى تيار العمل الوكيلة
• ترجمة متطلبات التسويق الغامضة إلى قدرات وكيلة محددة جيدًا - كتابة مواصفات فنية يمكن لأصحاب المصلحة التحقق منها قبل التنفيذ
• تحديد فجوات القدرة بشكل استباقي (مثل نموذج ML المفقود، قاعدة المعرفة غير المكتملة، انحراف المخطط) ودفع الحل عبر فرق الهندسة

المؤهلات المطلوبة
هندسة LLM والوكالات

• 5+ سنوات من خبرة هندسة البرمجيات، مع سنتين على الأقل في أنظمة LLM أو AI الإنتاجية
• خبرة مثبتة في بناء أنظمة متعددة الوكلاء: تسلسلات الوكلاء، استخدام الأدوات، حلقات ReAct، أنماط التصحيح الذاتي - في الإنتاج، وليس فقط النماذج الأولية
• مهارات قوية في هندسة المطالبات: تصميم المطالبات النظامية، بناء أمثلة قليلة، فرض مخطط المخرجات، وتحليل المخرجات المنظمة
• خبرة عملية مع إطار عمل وكيل واحد على الأقل - GCP ADK، LangChain، LangGraph، CrewAI، AutoGen، أو ما يعادلها
• فهم تقييم LLM: مجموعات البيانات الذهبية، LLM كقاضي، مقاييس RAGAS أو ما شابه، اختبار A/B للمطالبات ضد عتبات الجودة

منصة Google Cloud

• خبرة إنتاجية مع Vertex AI - نقاط نهاية النموذج، Vertex AI Search (محرك الاكتشاف)، ومن الناحية المثالية محرك وكيل Vertex AI أو محرك التفكير
• مهارات قوية في BigQuery: SQL المعقد، استراتيجيات التقسيم والتجميع، تحسين تكلفة الاستعلام، تصميم المخططات لأحمال العمل التحليلية
• خبرة مع Cloud Run، وظائف Cloud، Cloud Scheduler، Pub/Sub، وCloud Build لأحمال العمل الإنتاجية
• إلمام مع IAM من GCP، ومدير الأسرار، وتسجيل السحابة / مراقبة السحابة للنشر الآمن والقابل للرصد

هندسة البرمجيات

• إجادة Python: البرمجة غير المتزامنة، نماذج Pydantic، FastAPI أو ما شابه، هيكل الشيفرة النظيف والمودولي
• فهم قوي لواجهات برمجة التطبيقات REST، وتصميم مخطط JSON، وأنماط تكامل واجهة برمجة التطبيقات (webhooks، polling، retry logic)
• خبرة مع Docker، سجلات الحاويات (GCR / Artifact Registry)، وخطوط أنابيب CI/CD
• سير عمل تطوير قائم على Git: استراتيجية التفرع، مراجعات PR، اختبار تلقائي في CI

المؤهلات المفضلة

• خبرة مباشرة مع مجموعة أدوات تطوير الوكلاء من GCP (ADK) - LlmAgent، SequentialAgent، ParallelAgent، LoopAgent، agent_tool، FunctionTool
• خبرة مع واجهة برمجة التطبيقات للتسويق من Meta - إدارة الحملات، نقاط نهاية الرؤى، تكامل webhook/HMAC، التعامل مع حدود المعدل
• خلفية في تكنولوجيا الإعلانات، تحليلات التسويق، أو بيانات التسويق الأداء - إلمام بمفاهيم ROAS، CPM، CVR، قياس الزيادة
• خبرة في بناء خطوط أنابيب RAG (التوليد المعزز بالاسترجاع): تقسيم، تضمين، فهرسة مخزن المتجهات، الاسترجاع الهجين، إعادة الترتيب
• معرفة بخدمة نماذج ML على Vertex AI: نقاط نهاية التنبؤ عبر الإنترنت، إصدار النماذج، تقسيم حركة المرور A/B
• شهادات Google Cloud Professional: مهندس سحابة، مهندس ML، أو مهندس بيانات
• خبرة مع واجهة برمجة التطبيقات Gemini / عائلات نموذج Gemini 1.5 Pro / Flash، بما في ذلك استدعاء الوظائف ومخططات المخرجات المنظمة
• خبرة سابقة في سياق ذكاء تسويقي، ذكاء أعمال، أو هندسة منتجات البيانات

الموقع:

DGS الهند - مومباي - ثان أشار IT Park

العلامة التجارية:

ميركل

نوع الوقت:

دوام كامل

نوع العقد:

دائم