مهندسو RAG
Chunking وretrieval وcitations وfallbacks مملوكة في المستودع، لا demo chatbot يعمل فقط على PDF واحد.
GenAI · RAG · Prompts · تطبيقات LLM
مطورو GenAI الذين يسلّمون ميزات منتج LLM
توظيف GenAI ليس «شخصاً لصق prompt ChatGPT». مهندسو iQud يسلّمون RAG وأنظمة prompts وchatbots وشرائح منتج توليدية تصمد أمام eval وجودة retrieval والتكلفة، لا demo playground يعمل فقط على PDF واحد.
- RAG مع retrieval يمكن قياسه
- أنظمة prompts، لا سلسلة واحدة
- Chatbots والتلخيص كعمل منتج
- أول PR في نحو أسبوع
إشارات تسليم GenAI
- 5 يالوقت المعتاد حتى أول pull request
- RAGRetrieval وeval لا لصق playground
- LLMميزات منتج لا demo PDF واحد
- 2 أإيقاع sprint مع مراجعة مخرجات
مقاعد GenAI التي نغطيها فعلاً
«GenAI» ليس مهنة واحدة. نطابق سطح المنتج الذي تحتاجونه، نفس الـ stacks خلف صفحات AI Development وText Generation وPrompt Engineering وRAG Chatbots في iQud.
01 02 أنظمة prompts، لا سلسلة واحدة
Templates وtools وeval كعمل منتج: حتى يكون لتغيير prompt الأسبوع الماضي test لا لقطة Slack.
03 Chatbots ومساعدون يصمدون أمام مستخدمين حقيقيين
Guards وhandoff وحالة محادثة كعمل مملوك، لا thread playground لا أحد يعيد إنتاجه بعد الإطلاق.
04 توليد نص كشريحة منتج
تلخيص ومسودة وإعادة كتابة مع فحوصات تكلفة وجودة، لا زر «استدعِ النموذج» بلا حدود.
05 Eval وتكلفة يعيش معها المهمة التالية
فحوصات offline وtracing وإنفاق كعمل منتج، لا شريحة «سنقيس لاحقاً».
06 متى مقعد training أو CV أو Python API أفضل
حلقة تدريب PyTorch أو مقعد detection أو أسطول FastAPI بلا LLM يريد توظيفاً مختلفاً. نقول ذلك في مكالمة intro بدلاً من فرض مقعد GenAI فقط.
أدوات يفتحونها من اليوم الأول
كل بلاطة صفحة تقنية أو خدمة iQud. الشريط أدناه stack تطبيقات LLM الذي يسلّمه هؤلاء المهندسون (OpenAI وLangChain وHugging Face وأدوات chatbot حولها)، لا TensorFlow وOpenCV ولا catalog AI / ML كاملاً.
من مكالمة intro إلى PR مدمج
توظيف GenAI يجب أن يسلّم مسار retrieval أو تغيير prompt أو شريحة توليدية في مستودعكم، لا شهرين مسرح onboarding بينما thread playground مجرد إشاعة.
1 رسم فجوة GenAI
RAG vs prompts vs chat vs تلخيص، مصادر بيانات، seniority، ساعات التداخل، وما يعني «منجز في 30 يوماً» في eval أو أول مسار إنتاج.
2 قائمة مختصرة لمهندسين حقيقيين
نطابق متخصصي GenAI المتاحين مع موجزكم ونشارك عمل RAG أو نظام prompts أو chatbot أو ميزة توليدية ذي صلة.
3 أنتم تجريون المقابلة
قابلوا من سينضم إلى standup. تحققوا كيف يتحدث عن retrieval miss أو ارتفاع تكلفة وآخر prompt امتلكوه فعلاً خارج playground.
4 أول sprint في أدواتكم
وصول للمستودع ومفاتيح نموذج وأول pull request: عادة خلال أسبوع بعد الموافقة.
ابدأوا بمقعد واحد. كبروا إذا قال backlog ذلك.
معظم العملاء يدمجون مهندس GenAI واحداً أولاً. زوج أو split سطح فقط عندما يحتاج العمل ذلك فعلاً.
مهندس مدمج واحد
متخصص GenAI ينضم إلى squadكم ويتبع lead ويعمل في طقوسكم.
الأفضل لـسد فجوة منتج LLM دون عملية vendor جديدة
مقعد GenAI مخصص
مالك ثابت لـ RAG أو نظام prompts أو chatbot، مع مراجعة senior في sprint.
الأفضل لـمنتج يحتاج مالك توليدي باسم
مبادرة GenAI محددة
شريحة محددة: أول مسار RAG أو تدفق تلخيص أو chatbot بعقود قيد الحركة.
الأفضل لـمعلم يمكن الإشارة إليه لا sandbox prompts مفتوح
أسعار توظيف GenAI مكتوبة
طريقتان لتغطية مهندس GenAI. بالساعة للذروات والتذاكر المحددة. مقعد شهري مخصص إذا أردتم أحدهم في standup كل يوم، بسعر فعلي أقل من ترك الساعة تدور.
توظيف بالساعة
٨٠ ر.س./ ساعة
سعة GenAI مرنة لذروات ميزات وevals وتذاكر محددة. تدفعون ساعات العمل فقط.
- نفس مهندسي GenAI كمقعد شهري
- الأفضل للoverflow أو إصلاح RAG أو release واحد
- بدء سريع، إيقاف عند انتهاء الذروة
- فوترة على ساعات فعلية، لا retainer
أفضل قيمة
توظيف لشهر
٧٬٥٠٠ ر.س./ شهر
مهندس GenAI باسم في sprintكم: نحو 160 ساعة سعة منتج LLM مخصصة، مع مراجعة senior في الإيقاع.
شهر كامل بـ ٨٠ ر.س. هو ١٢٬٨٠٠ ر.س.. هذا المقعد ٧٬٥٠٠ ر.س..
- مهندس باسم في المستودع ومفاتيح نموذج وstandup
- RAG أو prompts أو chat أو generation في نفس engagement
- شهر بشهر. لا التزام سنوي.
- أرخص من نفس الساعات بـ ٨٠ ر.س.
أسعار لمهندسي GenAI مخصصين (RAG، أنظمة prompts، chatbots، ميزات منتج توليدية). مزيج seniority والتداخل يُؤكَّد في مكالمة intro. لا نسعّر stack لا نسلّمه أصلاً.
لماذا فرق المنتج تغطي GenAI هنا
مطور GenAI متوسط ينتج thread playground يعمل على حاسوبه. هؤلاء المهندسون ينتجون ميزة تصمد أمام retrieval حقيقي وeval حقيقي وreleaseكم التالي.
عمل منتج لا «من يستطيع لصق prompt ChatGPT»
يعيشون في جودة retrieval وeval ولماذا جاءت hallucination الأسبوع الماضي من اختيار chunking كان يجب أن يملك check خاصاً.
مستودعكم ونماذجكم وساعاتكم
تداخل GIFT City مع أوروبا والولايات المتحدة. مراجعات المخرجات مباشرة عندما leads متصلون.
عيون senior على sprint
سرعة mid-level دون دين prompts بلا إشراف. المراجعة جزء من engagement لا SKU إضافي.
عشرة عملاء في الربع، عن قصد
لا ندير bench دوّار. السعة محدودة ليكون المهندس الذي تقابلونه هو في standup.
أسئلة توظيف GenAI
ابدأوا بواحد. معظم العملاء يدمجون مهندس GenAI senior أو mid ثم يضيفون زوجاً إذا برّر backlog RAG أو prompt أو chatbot ذلك.
الأربعة عندما يكون عمل منتج. مقعد RAG يملك retrieval وcitations. مقعد prompt يملك templates وtools وeval. مقعد chatbot يملك حالة محادثة وguards. مقعد generation يملك تلخيصاً ومسودة مع فحوصات تكلفة. نختصر فقط مهندسين على stacks نسلّمها أصلاً.
ذلك توظيف AI / ML أو توظيف Python، لا هذا المقعد تطبيق LLM. قولوا ذلك في intro ولن نفرض ملف RAG على brief training أو API-only.
بعد رسم الدور وموافقتكم، أول pull requests عادة خلال أسبوع، أسرع إذا المستودع ومصادر البيانات ومفاتيح النموذج جاهزة.
نعم. GitHub وJira وCI وstandups. لا نبتكر عملية موازية إلا إذا طلبتم.
بالساعة (٨٠ ر.س.) للذروات والتذاكر المحددة، تدفعون ساعات العمل فقط. المقعد الشهري (٧٬٥٠٠ ر.س.) مهندس GenAI باسم في sprintكم، نحو 160 ساعة سعة مخصصة. نفس الشهر بالساعة يكون ١٢٬٨٠٠ ر.س.. seniority والتداخل يُؤكَّدان في intro.
امنحوا المنتج مهندس GenAI يستطيع التسليم بعد playground
أخبرونا RAG vs prompts vs chat vs تلخيص وأول ما تريدونه في الإنتاج. سنعود بملف باسم ونافذة بدء وخطة أسبوعين.