الوصف الوظيفي
دور المشروع : مهندس كامل المكدس لنماذج اللغة الكبيرة
وصف دور المشروع : تطوير وتكامل التطبيقات مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وخدمات المؤسسات الأخرى. الاستفادة من تقنيات الواجهة الأمامية والخلفية لتطوير واجهات برمجة التطبيقات، وتنفيذ ممارسات DevOps، وتحسين تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
المهارات المطلوبة : الذكاء الاصطناعي التوليدي
المهارات الجيدة : لا يوجد
يتطلب الحد الأدنى من 3 سنوات من الخبرة
المؤهل التعليمي : 15 سنة تعليم بدوام كامل
ملخص:
كـ مطور لنموذج اللغة الكبير، يتضمن اليوم النموذجي تحسين وتكييف نماذج اللغة المتقدمة لتناسب مجالات وتعليمات محددة بشكل أفضل. يركز هذا الدور على تعزيز قدرة النموذج على فهم وتوليد استجابات ذات صلة بالسياق من خلال ضبط معاييره وبيانات تدريبه بعناية. يتطلب العمل تقييمًا مستمرًا لمخرجات النموذج، وتحسينات تكرارية، وتعاونًا مع أعضاء الفريق لضمان تلبية النماذج لمعايير الأداء المطلوبة في تطبيقات مختلفة. يشارك المطور بنشاط في حل المشكلات لمعالجة التحديات المتعلقة بسلوك النموذج وقابليته للتطبيق في البيئات المستهدفة.
الأدوار والمسؤوليات:
- من المتوقع أن يؤدي المهام بشكل مستقل وأن يصبح خبيرًا في مجاله.
- مطلوب المشاركة النشطة/المساهمة في مناقشات الفريق.
- المساهمة في تقديم الحلول لمشاكل العمل.
- التعاون مع الفرق متعددة التخصصات لدمج تحسينات النموذج في بيئات الإنتاج.
- مراقبة وتحليل مقاييس أداء النموذج لتحديد مجالات التحسين.
- توثيق المنهجيات والنتائج لدعم تبادل المعرفة داخل الفريق.
- مساعدة أعضاء الفريق المبتدئين من خلال تقديم الإرشادات والدعم في مهام تطويرهم.
المهارات المهنية والتقنية:
- المهارات الأساسية: إتقان نماذج اللغة الكبيرة (LLMs).
- خبرة في تقنيات معالجة اللغة الطبيعية والأطر.
- فهم قوي لعمليات ضبط النموذج واستراتيجيات التكيف مع المجال.
- معرفة بأساليب معالجة البيانات وزيادة البيانات لتحسين تدريب النموذج.
- القدرة على تقييم مخرجات النموذج وتنفيذ تحسينات تكرارية.
- معرفة لغات البرمجة المستخدمة عادة في سير العمل الخاصة بالتعلم الآلي.
معلومات إضافية:
- يجب أن يكون لدى المرشح خبرة لا تقل عن 3 سنوات في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs).
- هذه الوظيفة مقرها في مكتبنا في بنغالور.
- يتطلب 15 سنة تعليم بدوام كامل.
لقد تمت ترجمة هذا الإعلان الوظيفي بواسطة الذكاء الاصطناعي وقد يحتوي على بعض الاختلافات أو الأخطاء البسيطة.
