مهندس الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة

حول الدور

نحن نبحث عن مهندس AI/ML ذو خبرة عالية يتمتع بخبرة عميقة في تصميم نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها وتحسينها لبيئات الإنتاج. ستقود مبادرات الذكاء الاصطناعي المعقدة عبر رؤية الكمبيوتر، والبرمجة اللغوية العصبية، والنمذجة التنبؤية، وGenAI، والتحليلات الصحية القائمة على rPPG، ودعم العملاء العالميين وتطبيقات المؤسسات واسعة النطاق.

يعد هذا الدور مثاليًا للشخص الذي يجمع بين الفهم البحثي القوي والمهارات الهندسية العملية ويمكنه تصميم أنظمة تعلم الآلة الشاملة.

المسؤوليات الرئيسية:

• : تطوير النماذج والبحث
• تصميم نماذج تعلم الآلة المتقدمة وتدريبها وتحسينها للسيرة الذاتية ومعالجة اللغات الطبيعية والتنبؤ والتوصية والكشف عن الحالات الشاذة.
• أنشئ مسارات تعلم عميقة باستخدام PyTorch أو TensorFlow أو JAX.
• قم بتجربة بنيات SOTA مثل Transformers، وVision Transformers، ومتغيرات YOLO، وهجينة RNN/CNN، ونماذج الانتشار.
• قيادة تجربة rPPG ومعالجة الإشارات لتقدير العلامات الحيوية (معدل ضربات القلب، وHRV، وتقدير BP، وما إلى ذلك). تكامل GenAI وLLM
• ضبط ودمج LLMs (نماذج Llama وMistral وOpenAI).
• قم ببناء خطوط أنابيب RAG وأنظمة بحث المتجهات وسير عمل الفهم الدلالي.
• تنفيذ استدعاء الوظائف وتكامل الأدوات وأنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوكلاء. هندسة ونشر ML
• قم ببناء خطوط أنابيب تعلم الآلة قابلة للتطوير، وسير عمل التدريب، وأنظمة التقييم الآلية.
• اعمل بشكل وثيق مع DevOps لنشر خدمات الاستدلال باستخدام Docker أو ONNX Runtime أو TensorRT أو واجهات برمجة التطبيقات السحابية الأصلية.
• تنفيذ مراقبة النماذج والكشف عن الانجراف ودورات التحسين المستمر.
• تحسين أداء وحدة معالجة الرسومات/وحدة المعالجة المركزية للاستدلال في الوقت الفعلي. هندسة البيانات وتحليلها
• العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة عبر تنسيقات الفيديو والصور والنصوص والجداول.
• تطوير المعالجة المسبقة للبيانات وهندسة الميزات وسير عمل التعليقات التوضيحية.
• ضمان جودة البيانات ودقة التصنيف والاستخدام الأخلاقي لمجموعة البيانات. التعاون متعدد الوظائف
• اعمل بشكل وثيق مع فرق الواجهة الخلفية والجوالة والمنتجات لدمج تعلم الآلة في التطبيقات.
• ترجمة متطلبات العمل إلى حلول تعتمد على التعلم الآلي.
• معلمه مهندسي ML المبتدئين والمتدربين.

المهارات المطلوبة

• أكثر من 6 سنوات من الخبرة في هندسة الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي أو التعلم العميق أو البحث التطبيقي.
• إتقان قوي لـ Python وPyTorch وTensorFlow وScikit-learn.
• خبرة في رؤية الكمبيوتر (الكشف، التجزئة، التعرف الضوئي على الحروف، التتبع، rPPG).
• خبرة في LLMs والتضمينات وأنظمة RAG وهندسة المحولات.
• فهم قوي لتحسين النموذج والتكميم وتسريع الاستدلال.
• خبرة عملية مع AWS أو GCP أو Azure لنشر ML.
• خلفية رياضية قوية في الجبر الخطي والإحصاء والتحسين.
• القدرة على تصميم أنظمة ML شاملة بدءًا من استيعاب البيانات وحتى الإنتاج.
• تصحيح الأخطاء وحل المشكلات وعقلية البحث القوية.

مهارات جميلة يجب أن تمتلكها

• تجربة مع خطوط أنابيب الاستدلال ONNX أو TFLite أو TensorRT أو GPU.
• معرفة تقنيات معالجة الإشارات للبيانات الطبية الحيوية (PPG/rPPG).
• التعرض لأدوات MLOps (DVC، MLflow، Kubeflow، Airflow).
• الإلمام بأدوات شرح البيانات وخطوط التعلم النشط.
• المنشورات أو ميداليات Kaggle أو المساهمات مفتوحة المصدر.
• تجربة بناء منتجات SaaS AI أو واجهات برمجة تطبيقات ML على مستوى المؤسسات.