AI Engineer بدوام كامل في عمّان

وصف الوظيفة

تبحث شركة Apps Wave Information Technology عن مهندس ذكاء اصطناعي للانضمام إلى فريقها الفني في عمان، الأردن. سيكون هذا الدور عملياً ويغطي كل من الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي التوليدي، مع تركيز قوي على نقل النماذج من التطوير إلى الإنتاج وتحسين أدائها من حيث الكفاءة والموثوقية والتكلفة.

المهام والمسؤوليات

• تصميم وتطوير وتدريب وتحسين نماذج الرؤية الحاسوبية للكشف والتصنيف والتتبع وتحليل السلوك.
• إعداد وإدارة مجموعات بيانات الصور/الفيديو، بما في ذلك المعالجة المسبقة، والتسمية، والتنظيف، والتعزيز.
• تدريب وتحسين وتقييم نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق.
• دمج نماذج الذكاء الاصطناعي في خدمات الباك إند وأنظمة الإنتاج.
• تحسين استدلال النماذج من حيث الكمون، وإنتاجية البيانات، واستخدام الموارد، والتكلفة.
• بناء عمليات التقييم والمراقبة لتتبع أداء النموذج على مدى الزمن.
• تطوير ميزات مدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج اللغوية الكبيرة، بما في ذلك التحفيز، والمخرجات المنظمة، واستدعاء الأدوات/الوظائف، وتقييم النموذج.
• بناء تدفقات عمل وكيلة تجمع بين النماذج اللغوية الكبيرة، والأدوات، والاسترجاع، والأنظمة الخارجية.
• تصميم وصيانة خطوط أنابيب RAG، بما في ذلك التضمينات، والتجزئة، والبحث الشعاعي، وتجميع السياق.
• تحسين استدلال النماذج اللغوية الكبيرة من خلال تقنيات مثل التخزين المؤقت، والتجميع، والتكميم، وتوجيه النموذج، وتحسين الرموز.
• التعاون مع فرق الباك إند والأمام والمنتجات لدمج قدرات الذكاء الاصطناعي في المنتجات الموجهة للمستخدم.
• توثيق أداء النموذج والافتراضات والقيود والقرارات التقنية.

المتطلبات

• + سنوات من الخبرة العملية في التعلم الآلي، الرؤية الحاسوبية، الذكاء الاصطناعي التطبيقي، أو الذكاء الاصطناعي التوليدي.
• مهارات قوية في برمجة بايثون وهندسة البرمجيات.
• فهم قوي لتقنيات الرؤية الحاسوبية والتعلم العميق.
• خبرة عملية مع PyTorch، TensorFlow، أو إطار عمل تعلم عميق مشابه.
• خبرة في العمل مع مجموعات بيانات الصور/الفيديو وأنظمة بيانات التعلم الآلي.
• خبرة في تدريب وتحسين وتقييم نماذج التعلم العميق.
• خبرة في دمج نماذج التعلم الآلي في الأنظمة أو الخدمات الإنتاجية.
• خبرة عملية في بناء التطبيقات باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة، سواء كانت معتمدة على واجهات برمجة التطبيقات أو مستضافة ذاتيًا.
• معرفة عملية بهندسة التحفيز، والمخرجات المنظمة، واستدعاء الأدوات/الوظائف.
• خبرة مع وكلاء الذكاء الاصطناعي والتنظيم متعدد الخطوات.
• معرفة عمل مع التضمينات، وقواعد البيانات الشعاعية، وRAG.
• فهم لطرق التقييم لأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية.
• خبرة في تحسين استدلال النموذج من حيث الكمون، والإنتاجية، والتكلفة.

المهارات المطلوبة

• معرفة بأنظمة الذكاء الاصطناعي المسؤولة، والضوابط، ومخاطر إدخال التحفيز.

معلومات إضافية

• يفضل الخبرة مع Docker وخطوط عمليات نشر النماذج.
• تعرض لخدمات الذكاء الاصطناعي المتعددة الأنماط، والنماذج اللغوية متعددة الوسائط، أو خطوط معالجة الرؤية-اللغة.
• خبرة مع RAG، وأدوات تتبع التجارب، وإصدارات النموذج.
• معرفة باستخدام واجهات برمجة التطبيقات REST/gRPC لاستدلال النماذج.
• معرفة بأطر تقديم النماذج اللغوية الكبيرة مثل vLLM وTGI.
• خبرة في مراقبة واستعراض وتحسين التكاليف للنماذج اللغوية الكبيرة.
• معرفة بـ TensorRT، ONNX، Runtime ONNX، OpenVINO، أو أطر زمن تنفيذ مشابهة.
• معرفة بتسريع GPU/CUDA وتحليل الأداء.
• خبرة في نشر نماذج الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الطرفية.
• معرفة بـ GStreamer وNVIDIA DeepStream لمعالجة الكاميرات/الفيديو.

التعليقات

لا توجد تعليقات منشورة حتى الآن.