مهندس - التعلم الآلي

تعاون:
العمل مع مديري المنتجات وأصحاب الأعمال لفهم المتطلبات.
البيانات إلى النموذج
قم بإنشاء خطوط أنابيب البيانات وبيانات المعالجة المسبقة من مصادر متنوعة (النص، والتصوير، وعلم الجينوم، وHER، وما إلى ذلك) لجعلها جاهزة للتدريب النموذجي. مراقبة جودة البيانات خلال العملية.
أنشئ مسارات ML قابلة للتطوير وفعالة ومدعومة بوحدات معالجة الرسومات.
تنفيذ آلية تقييم نموذجية شاملة لقياس أداء النموذج وتحسينه للمقاييس المتميزة.
تعزيز النموذج وزيادة النظام
قم بتعزيز قدرات النموذج الأساسي باستخدام الأدوات المستندة إلى الوكيل مثل LangChain وLlamaIndex.
قم بتنفيذ قواعد بيانات متجهة عالية الأداء ورسوم بيانية معرفية ومحركات تفكير ومكونات أخرى مماثلة لزيادة قدرات النموذج الأساسي.
النشر والاختبار والنماذج الأولية
انشر نماذج الذكاء الاصطناعي بطريقة متاحة للغاية وقابلة للتطوير.
إنشاء واجهات برمجة التطبيقات النموذجية لمطوري البرامج لاستخدامها في تطبيقاتهم.
تنفيذ آليات اختبار أ/ب.
تنفيذ وسائل حماية ضد المدخلات غير المقصودة أو الاستخدام غير المدعوم للنظام.
نموذج أولي وتقديم حلول الذكاء الاصطناعي الجاهزة للعرض التوضيحي لمختلف أصحاب المصلحة.

مؤهلات

الخبرة والتعليم والمهارات:

أكثر من 3 سنوات من الخبرة في هندسة ML.
خبرة في بناء النماذج باستخدام البيانات المنظمة وغير المنظمة.
درجة البكالوريوس / الماجستير في علوم الكمبيوتر أو التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي أو المجالات ذات الصلة.
خبرة في بناء المنتجات المدعومة بنماذج البرمجة اللغوية العصبية (NLP) والخبرة العملية باستخدام أدوات MLOps، على سبيل المثال، MLFlow.