Deep Learning Engineer

نبذة شاملة عن الوظيفة وأهميتها في السوق السعودي:

تعتبر وظيفة مهندس التعلم العميق (Deep Learning Engineer) من أهم الوظائف في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، حيث تلعب دوراً محورياً في تطوير نماذج التعلم العميق وتحسين أدائها. في السوق السعودي، يزداد الطلب على هذه المهارات بشكل ملحوظ مع تزايد الاستثمارات في التكنولوجيا الرقمية والذكاء الاصطناعي. يتولى مهندس التعلم العميق مسؤولية صياغة وتنفيذ حلول مبتكرة تعزز من فعالية وكفاءة التطبيقات الذكية. من خلال تطوير نماذج التعلم العميق، وخاصة النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، يسهم المرشح في تحسين الأداء وزيادة القدرة على التوسع، مما يجعل هذه الوظيفة ذات قيمة كبيرة في المؤسسات التي تسعى للاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحسين خدماتها ومنتجاتها.

المهام والمسؤوليات الرئيسية:

تحسين النماذج اللغوية الكبيرة:

• يعمل المرشح على تحسين النماذج اللغوية الكبيرة من خلال تقنيات التحسين المتقدمة، مما يعزز من دقة وفعالية هذه النماذج في معالجة اللغة الطبيعية.

تطبيق تقنيات ضغط النماذج:

• يقوم باستخدام تقنيات ضغط مثل الكم (quantization) والتقليم (pruning) وتقطير المعرفة (knowledge distillation) لتحسين كفاءة الاستدلال وتقليل حجم النموذج.

تحويل النماذج للتمكين من الاستدلال منخفض الكمون:

• يقوم بتحويل النماذج واستخدام أدوات مثل ONNX Runtime وTensorRT وOpenVINO لضمان استدلال منخفض الكمون وسريع.

نشر النموذج باستخدام منصات عالية الأداء:

• يتولى نشر النموذج وتقديمه من خلال منصات مثل ModelMesh وNVIDIA Triton، مما يضمن تحقيق أداء ممتاز في بيئات العمل.

التعاون مع فرق MLOps وDevOps:

• يعمل بشكل وثيق مع فرق MLOps وDevOps للتخطيط لموارد GPU، وإجراء قياسات الأداء، وبناء خطوط نشر آلية لتسهيل العمليات.

دعم وتحسين خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي التوليدي:

• يسهم في تحسين خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال تحسين الكمون والإنتاجية واستغلال موارد GPU بكفاءة.

ضمان جاهزية النشر:

• يتأكد من أن النماذج جاهزة للنشر من خلال التركيز على قابلية التوسع والكمون والإنتاجية، بما يتماشى مع معايير البنية التحتية المؤسسية.

تحسين نماذج الاستدلال والتضمين:

• يعمل على تحسين نماذج الاستدلال والتضمين لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يعزز من قدرة التطبيقات على تقديم محتوى مخصص ومبتكر.

المتطلبات والمؤهلات المطلوبة:

التعليم:

• درجة بكاليوس أو ماجستير في علوم الحاسوب، الذكاء الاصطناعي، علوم البيانات، أو مجال ذي صلة.

الخبرة العملية:

• خبرة لا تقل عن 4 سنوات في مجال التعلم العميق، بما في ذلك التدريب الموزع على عدة وحدات معالجة رسومات (GPU) وتحسين النماذج ذات الأداء العالي.

المعرفة بالأدوات:

• إلمام قوي بأدوات PyTorch وTensorFlow ومجموعات أدوات التعلم العميق مثل Hugging Face Transformers وONNX Runtime.

تقنيات ضغط النماذج:

• خبرة قوية في تقنيات ضغط النماذج مثل الكم والتقليم والتقطير، وتحسين الاستدلال باستخدام ONNX وTensorRT وOpenVINO أو TF-Serving.

معرفة بالشبكات العصبونية:

• معرفة معمقة بالهياكل المعمارية Transformer، وتفاصيل النماذج اللغوية الكبيرة، وسير العمل الخاص بالذكاء الاصطناعي التوليدي.

التعامل مع منصات الخدمة:

• خبرة في العمل على منصات تقديم النماذج مثل Triton وModelMesh، ونشرها في بيئات OpenShift AI.

التعرض لـ MLOps:

• معرفة بأسس MLOps، قياس أداء GPU، ومنصات السحابة مثل AWS وAzure وGCP.

إجادة اللغة:

• إجادة اللغة الإنجليزية (شرط أساسي)، وإجادة اللغة العربية تعتبر ميزة إضافية.

الشهادات:

• الشهادات في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، التعلم العميق، أو المنصات السحابية، أو Red Hat/OpenShift AI تعتبر إضافة قيمة.

المهارات التقنية المطلوبة:

برمجة Python:

• قدرة على البرمجة بلغة Python واستخدام المكتبات المتعلقة بالتعلم العميق.

تحليل البيانات:

• مهارات تحليل البيانات واستخدام أدوات تحليل البيانات الحديثة.

إدارة الموارد:

• القدرة على إدارة موارد GPU بفعالية لضمان الأداء الأمثل للنماذج.

التعامل مع البيئات السحابية:

• خبرة في العمل مع البيئات السحابية وأدوات إدارة الحاويات.

التعلم المستمر:

• الرغبة في التعلم المستمر وتحديث المعرفة بأحدث التقنيات في مجال الذكاء الاصطناعي.

المهارات الشخصية والقيادية:

التفكير النقدي:

• القدرة على التفكير النقدي وحل المشكلات المعقدة بطرق مبتكرة.

التواصل الفعال:

• مهارات تواصل قوية، وقدرة على توصيل الأفكار التقنية بوضوح وفعالية.

العمل الجماعي:

• القدرة على العمل ضمن فريق وتعاون مع الزملاء لتحقيق الأهداف المشتركة.

القيادة:

• القدرة على القيادة في المشاريع وإدارة الفرق عند الحاجة، مع تعزيز التعاون والابتكار.

إدارة الوقت:

• مهارات جيدة في إدارة الوقت وتنظيم المهام لضمان تحقيق المواعيد النهائية.

بيئة العمل وثقافة الشركة:

تعتبر شركة Norconsult Telematics بيئة عمل ديناميكية ومبتكرة، حيث تتيح للموظفين فرصة العمل على مشاريع متقدمة في مجال الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات. تسعى الشركة إلى خلق ثقافة تعاونية تشجع على الإبداع والابتكار، مما يمكن الموظفين من تطوير مهاراتهم والتفاعل الإيجابي مع الزملاء. تهتم الشركة بتقديم الدعم المستمر لموظفيها من خلال برامج التدريب والتطوير المهني، وتوفير بيئة محفزة تعزز من التفاعل وتبادل الأفكار. كما تلتزم Norconsult Telematics بتعزيز التنوع والشمولية في مكان العمل، مما يساهم في خلق بيئة عمل تلبي احتياجات جميع الموظفين.

فرص التطور والنمو المهني:

تقدم شركة Norconsult Telematics فرصًا واسعة للتطور والنمو المهني، حيث تسعى لتزويد موظفيها بالأدوات والتقنيات الحديثة اللازمة للبقاء في صدارة التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي. يتم تشجيع الموظفين على المشاركة في ورش العمل والدورات التدريبية، مما يمكنهم من تعزيز مهاراتهم واكتساب خبرات جديدة. بالإضافة إلى ذلك، توفر الشركة فرصًا للترقية والتقدم في المسار الوظيفي، مما يتيح للموظفين فرصة تحقيق أهدافهم المهنية. من خلال بيئة عمل ديناميكية ومبتكرة، تسعى Norconsult Telematics إلى بناء جيل من المتخصصين في الذكاء الاصطناعي قادرين على مواجهة التحديات المستقبلية.