AI Systems Architect - LLM & Vector Infrastructure

نبحث عن مهندس أنظمة ذكاء صناعي كبير لتصميم وتنفيذ نوى تطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي، حيث تشكل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وقواعد البيانات المتجهة وأنظمة الاسترجاع وإطارات الوكلاء الطبقة الأساسية للحوسبة في تطبيقاتنا على الويب والأجهزة المحمولة. ستكون المسؤولية الرئيسية في هذه الوظيفة هي هندسة خطوط أنابيب ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع، وأنظمة توليد معززة بالاسترجاع، وهياكل الذاكرة، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، وتدفقات العمل المتكاملة مع مجموعة أدوات التطوير لدينا.

المهام والمسؤوليات الرئيسية:

• تصميم هندسة نظام تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتطبيقات الويب والأجهزة المحمولة.
• إنشاء خطوط أنابيب RAG باستخدام قواعد البيانات المتجهة.
• تحديد أنظمة الذاكرة طويلة المدى والذاكرة قصيرة المدى وأنظمة الحالة السياقية.
• تنفيذ أنظمة ذكاء اصطناعي متعددة الوكلاء.
• تصميم طبقات تنسيق الذكاء الاصطناعي.
• اختيار وتنفيذ قواعد البيانات المتجهة مثل Pinecone وWeaviate وQdrant وMilvus وSupabase (pgvector).
• تحسين استراتيجيات التضمين وتنفيذ البحث الهجين (البحث الدلالي + الكلمات الرئيسية).
• تصميم خطوط أنابيب الفهرسة القابلة للتوسع.

LLM Integration & Optimization:

• العمل مع نماذج مثل OpenAI APIs وAnthropic وMeta (LLaMA) وDeepSeek وAlibaba (Qwen).
• تنفيذ خطوط أنابيب الإخراج المنظم.
• تصميم أطر تقييم واختبار الاستفسارات.
• تحسين نسبة التكلفة إلى الأداء.

أنظمة الوكلاء الذكية والتنسيق:

• بناء وكلاء ذكاء اصطناعي ذاتي التشغيل.
• تصميم أنظمة استدعاء الأدوات.
• التكامل مع أنظمة مثل n8n وLangGraph / LangChain.
• تنفيذ وكلاء واعين بالذاكرة.

الهندسة الإنتاجية للذكاء الاصطناعي:

• بناء أنظمة مراقبة للكشف عن الهلاوس.
• تصميم حواجز الحماية وطبقات التحقق.
• تنفيذ مجموعات بيانات التقييم والمعايير.
• ضمان أمان خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي.
• بناء بنية تحتية قابلة للتوسع (Docker، Kubernetes، وتحسين GPU).

المتطلبات والمؤهلات:

• خبرة لا تقل عن 5 سنوات في هندسة البرمجيات.
• خبرة لا تقل عن سنتين في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي إنتاجية.
• معرفة عميقة بالاستدلالات المتجهة والبحث عن التشابه.
• فهم عميق لهياكل RAG.
• خبرة كبيرة في التحويل والتخصيص.
• إتقان لغة البرمجة بايثون (إلزامي).
• خبرة في FastAPI أو خدمات الخلفية.

المهارات المطلوبة:

• القدرة على تصميم أنظمة موزعة وهياكل الخدمات الصغيرة.
• خبرة في التعامل مع PostgreSQL وpgvector.
• مهارات في نشر أنظمة نماذج اللغة الكبيرة في الإنتاج.