الوصف الوظيفي
تعتبر DeepLight AI استشاريًا متخصصًا في الذكاء الاصطناعي والبيانات، ولديها خبرة واسعة في تنفيذ أنظمة المؤسسات الذكية عبر صناعات متعددة، مع عمق خاص في الخدمات المالية والمصرفية.
يجمع فريقنا بين خبرة عميقة في علم البيانات، ونمذجة البيانات الإحصائية، وتقنيات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة، وأتمتة سير العمل، ودمج الأنظمة مع فهم عملي للعمليات التجارية المعقدة.
في DeepLight، لا نؤمن بالحلول "الجاهزة".
نقدم حلول ذكاء اصطناعي مصممة خصيصًا للتكامل بسلاسة في الهياكل المعمارية الحالية للمؤسسات، مما يضمن أن الابتكار قابل للتوسع وآمن.
من بناء أسس بيانات قوية إلى نشر منصات ذكاء اصطناعي متطورة، نساعد عملائنا على الريادة في عالم متزايد الأتمتة.
مختبر الذكاء الاصطناعي هو وظيفة متخصصة في مستوى عالٍ من هندسة الجودة ضمن عمود العمل الخاص بالاختبار.
هذه الوظيفة مسؤولة عن دفع ضمان الجودة من البداية إلى النهاية، واستراتيجية أتمتة الاختبارات، وإطارات التحقق المتقدمة عبر واجهات الويب المعقدة، وواجهات برمجة التطبيقات الدقيقة، والأنظمة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي المتطورة.
تعمل هذه الوظيفة عند تقاطع اختبار البرمجيات التقليدي وهندسة تعلم الآلة المتقدمة، وتركز بشكل كبير على التحقق من موثوقية النظام الاستثنائية، والدقة، والأداء.
تشمل مسؤولياتك كمختبر ذكاء اصطناعي: تصميم وبناء وصيانة أطر أتمتة قوية من البداية، باستخدام Playwright كأداة الأتمتة الأساسية عبر واجهات الويب.
تأليف وتنفيذ مجموعات اختبار API شاملة للتحقق من الخدمات الدقيقة الموزعة، مع ضمان سلامة البيانات، وتناسق الحالة، والامتثال للمخطط.
تصميم استراتيجيات التحقق للهياكل المعمارية المعتمدة على الأحداث، وتتبع الرسائل وتدقيق سلوك النظام عبر خطوط أنابيب البث المعتمدة على Kafka.
إنشاء منهجيات اختبار متخصصة لتقييم مخرجات الذكاء الاصطناعي التوليدي ونموذج اللغة الكبير، وتقييم النماذج من حيث الهلوسة، والتحيز، والدقة الدلالية، وقيود الأمان.
إدارة وتنظيم ومراجعة مجموعات بيانات التحقق من الموجهات الأساسية ومجموعات الاختبار الحقيقية لضمان مقارنة متسقة لأداء نظام الذكاء الاصطناعي.
التعاون عن كثب مع مهندسي البحث في الذكاء الاصطناعي، ومالكي المنتجات، وفرق DevOps لدمج بوابات الاختبار الآلي مباشرة في خطوط نشر CI/CD الحديثة.
كاستشاري ذكاء اصطناعي، تعتبر خبرة موظفينا أكبر أصولنا.
بينما تعتبر المهارة التقنية أساس ما نقوم به، فإن القدرة على ربط الفجوة بين علم البيانات المعقد والقيمة التجارية القابلة للتنفيذ هي ما يحدد نجاحك مع DeepLight.
نحن نبحث عن أفراد ليسوا فقط من الطراز العالمي في مجالات تخصصهم، ولكن أيضًا متحدثين مقنعين ومدافعين مقنعين عن مهاراتهم.
ستكون وجه شركتنا، مكلفًا ببناء الثقة، وتوضيح "لماذا" وراء قراراتك التقنية، و"بيع" رؤيتك بفعالية لأصحاب المصلحة رفيعي المستوى.
إذا كنت تزدهر في تحدي تقديم حلول متطورة بقدر ما تفعل في بنائها، فستناسبك تمامًا.
الفوائد التي ستستمتع بها كجزء من هذه الوظيفة تشمل: راتب تنافسي، تأمين صحي شامل، رعاية تأشيرات للشخص الناجح، دعم التطوير المهني والشهادات، سداد الاشتراكات المتعلقة بدورك، فرصة للعمل على مشاريع ذكاء اصطناعي متطورة، برنامج حوافز شهرية للموظفين، وفرص التقدم في مهنة في شركة ذكاء اصطناعي تنمو بسرعة.
توفر هذه الوظيفة فرصة فريدة لتشكيل مستقبل تنفيذ الذكاء الاصطناعي أثناء العمل مع فريق موهوب من المحترفين في طليعة الابتكار التكنولوجي.
سيلعب المرشح الناجح دورًا حاسمًا في دفع نجاح شركتنا في تقديم حلول ذكاء اصطناعي تحويلية لعملائنا.
في DeepLight AI، ندرك أن التنوع drives innovation.
نحن ملتزمون بتعزيز بيئة شاملة حيث يمكن للأفراد ذوي أنماط التفكير المختلفة الازدهار والمساهمة بقوتهم الفريدة في حلول الذكاء الاصطناعي والبيانات المتخصصة لدينا.
هدفنا هو ضمان أن تكون عملية تقديم الطلبات والمقابلات لدينا متاحة، وقابلة للتنبؤ، وعادلة لجميع المرشحين.
إذا كنت بحاجة إلى أي تعديلات محددة في عملية التقديم، أو إذا كنت بحاجة إلى أي تعديلات معقولة إذا كنت ناجحًا في الانتقال إلى مرحلة المقابلة، يرجى إبلاغنا.
سيتم الاحتفاظ بهذه المعلومات بسرية تامة ولن تؤثر على قرارات التوظيف.
نحتاج منك أن تمتلك: قدرة تقنية متقدمة في بناء مجموعات اختبار آلية باستخدام Playwright، مع إتقان عميق في اختبار واجهات برمجة التطبيقات RESTful وgRPC.
معرفة عملية باستخدام أدوات جودة الذكاء الاصطناعي المتخصصة ومنصات المراقبة مثل Ragas وLangSmith أو TruLens لتقييم وتقييم استجابات النماذج.
فهم تقني قوي لأنماط الاتصال في الخدمات الدقيقة، ومعاملات قواعد البيانات، والتحقق من سلامة البيانات عبر البيئات الموزعة.
إتقان برمجي متقدم في TypeScript أو JavaScript أو Python لكتابة نصوص اختبار نظيفة وقابلة للصيانة.
كفاءة في التفاعل مع منصات بث الأحداث (Kafka أو Azure Event Hubs) لإنتاج واستهلاك والتحقق من حمولات الرسائل غير المتزامنة.
خبرة لا تقل عن 6 سنوات في هندسة جودة البرمجيات المخصصة، أو أدوار أتمتة الاختبارات، أو SDET، مع تركيز مثبت على الهياكل المعمارية الحديثة المؤتمتة.
تاريخ موثق في التحقق من سير العمل المعقدة للمؤسسات التي تعتمد بشكل كبير على قوائم رسائل Kafka، أو مصادر الأحداث، أو خطوط أنابيب البيانات في الوقت الحقيقي.
خبرة عملية في تنفيذ الاختبارات والتنقل في أحمال تطبيقات محمولة عبر Docker ومنظمة ضمن مجموعات Kubernetes.
خبرة عملية في دمج تعريفات الاختبارات الآلية، ومجموعات الاختبارات السريعة، وبوابات اختبار الانحدار مباشرة في إعدادات تسليم المؤسسات (مثل GitHub Actions، Azure DevOps).
سيكون من الرائع أيضًا إذا كان لديك: معرفة نظرية أو عملية بمتطلبات الخصوصية الفريدة، ومتطلبات الامتثال الأمني التنظيمي، وبيئات المخاطر لتطبيقات المصارف.
خبرة في استخدام أدوات اختبار الأداء (مثل k6، JMeter، أو Locust) لتقييم زمن استجابة واجهة برمجة التطبيقات وقدرات النظام تحت الضغط.
فهم أساسي لدورة حياة تعلم الآلة الأوسع، وعمليات تسجيل النموذج، وممارسات إصدار مجموعات البيانات الآلية (مثل DVC).
لقد تمت ترجمة هذا الإعلان الوظيفي بواسطة الذكاء الاصطناعي وقد يحتوي على بعض الاختلافات أو الأخطاء البسيطة.
