Full Stack Machine Learning Engineer (Datacentre AI Engineering) - Riyadh, KSA

نبذة شاملة عن الوظيفة وأهميتها في السوق السعودي

تعتبر وظيفة مهندس تعلم الآلة الشامل (Full Stack Machine Learning Engineer) من الوظائف الحيوية في عصر التحول الرقمي الذي تشهده المملكة العربية السعودية تحت رؤية 2030. تسعى شركة كوالكوم، الرائدة في مجال التكنولوجيا، إلى تعزيز حضورها في الرياض من خلال توظيف مهندسين متخصصين في مراكز البيانات لدعم بنيتها التحتية المتنامية. مع تزايد الاعتماد على الابتكارات في مجال الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا المعلومات، تُعد هذه الفرصة فريدة من نوعها للعمل في مركز تكنولوجي سريع النمو، مما يسهم في تشكيل مستقبل عمليات مراكز البيانات في المملكة وما بعدها. حيث تتجه الأنظار إلى كوالكوم لتقديم حلول مبتكرة تدعم الذكاء الاصطناعي، السحابة، والاتصالات المتقدمة على نطاق واسع.

المهام والمسؤوليات الرئيسية بالتفصيل

1. تطوير وتحسين واجهات برمجة التطبيقات (API): بناء وتحسين طبقات تقديم واجهات برمجة التطبيقات لتحميلات استنتاج الذكاء الاصطناعي، مع ضمان كفاءة النموذج والأجهزة المستخدمة.

2. تطوير تدفقات العمل الذكية (Agentic Workflows): تصميم وتطوير وكلاء ذكيين وتدفقات العمل المعززة بالاسترجاع باستخدام أطر عمل مثل LangChain وcrew.ai.

3. إدارة دورة حياة النموذج: تنفيذ تدفقات الإنتاج ذات الجودة العالية للنماذج، بما في ذلك إدخال مجموعات البيانات، والتنظيم، والتقييم، والنشر.

4. تكامل وقت التشغيل لنماذج اللغات الكبيرة (LLM): العمل مع مجموعة متنوعة من أوقات تشغيل LLM (مثل vLLM وDynamo وllm-d) واستخدام تقنيات تحسين الاستنتاج.

5. مساهمات أدوات البرمجة (SDK): المساهمة في تطوير مجموعات أدوات SDK الخاصة بمجموعة استنتاج الذكاء الاصطناعي (Python/TypeScript/Java/Rust)، بالإضافة إلى أدوات سطر الأوامر وتطبيقات الإشارة.

6. إدارة العناقيد (Cluster Management): تصميم وصيانة برمجيات إدارة العناقيد الذكية لتوفير الموارد والتنظيم والمراقبة.

7. التكامل مع أنظمة المراقبة (Telemetry & Observability): دمج إدارة البيانات خارج النطاق باستخدام Redfish/IPMI والتتبع داخل النطاق باستخدام Prometheus/OpenTelemetry.

8. البنية التحتية كرمز (Infrastructure-as-Code): تطوير سير العمل باستخدام أدوات إدارة البنية التحتية كرمز لضمان فعالية العمليات.

9. تحسين الأداء: تحليل أداء الأنظمة وتقديم توصيات لتحسين الكفاءة والأداء بشكل مستمر.

10. الابتكار والتطوير: العمل على اقتراح أفكار جديدة لتحسين وتطوير الحلول الحالية في مجال الذكاء الاصطناعي.

11. التعاون مع الفرق متعددة التخصصات: المشاركة الفعالة مع فرق التطوير والبحث لضمان تحقيق الأهداف المشتركة.

12. تقديم الدعم الفني: توفير الدعم الفني للمستخدمين النهائيين وضمان عمل الأنظمة بشكل سلس.

المتطلبات والمؤهلات المطلوبة

1. درجة البكالوريوس أو أعلى: شهادة في علوم الحاسب، هندسة البرمجيات، أو مجال ذي صلة.

2. خبرة عملية: خبرة لا تقل عن 3 سنوات في تطوير البرمجيات، مع التركيز على تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

3. معرفة قوية في التعلم الآلي: فهم عميق لخوارزميات التعلم الآلي وتقنيات تحسين الأداء.

4. خبرة في تطوير واجهات برمجة التطبيقات: معرفة شاملة بتقنيات تطوير واجهات برمجة التطبيقات وتطبيقها في بيئات الذكاء الاصطناعي.

5. إدارة نظم البيانات: القدرة على إدارة وتحليل البيانات الكبيرة، مع معرفة بأساليب تخزين البيانات وإدارتها.

6. خبرة في أدوات البرمجة: إلمام بلغة Python أو TypeScript أو Java أو Rust.

7. التواصل الفعال: مهارات تواصل قوية، مع القدرة على العمل ضمن فريق وإيصال الأفكار بوضوح.

8. القدرة على حل المشكلات: مهارات تحليلية قوية وقدرة على التفكير النقدي لحل المشكلات التقنية.

9. التحصيل العلمي المستمر: الرغبة في تعلم تقنيات جديدة ومتابعة أحدث الاتجاهات في مجال الذكاء الاصطناعي.

المهارات التقنية المطلوبة

1. التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي: معرفة متعمقة بخوارزميات التعلم الآلي وتقنيات الذكاء الاصطناعي.

2. تطوير البرمجيات: مهارات قوية في لغات البرمجة مثل Python وJava وTypeScript.

3. إدارة البيانات: القدرة على التعامل مع قواعد البيانات وأنظمة إدارة البيانات.

4. تطوير واجهات برمجة التطبيقات: خبرة في تصميم وتطوير واجهات برمجة التطبيقات وتحسينها.

5. أدوات المراقبة والتتبع: معرفة بأدوات مثل Prometheus وOpenTelemetry.

6. تكامل الأنظمة: القدرة على دمج أنظمة مختلفة وضمان التوافق بينها.

7. إدارة العناقيد: خبرة في أدوات إدارة العناقيد وتوزيع المهام.

المهارات الشخصية والقيادية

1. التعاون والعمل الجماعي: القدرة على العمل ضمن فريق والتعاون مع الزملاء لتحقيق الأهداف.

2. الإبداع والابتكار: التفكير الإبداعي والقدرة على تقديم أفكار جديدة.

3. مهارات التواصل: القدرة على التفاعل بفعالية مع الفرق المختلفة والمستخدمين.

4. إدارة الوقت: مهارات قوية في إدارة الوقت وتحقيق الأهداف ضمن المواعيد النهائية.

5. القدرة على التكيف: الاستجابة السريعة للتغيرات والتحديات في بيئة العمل.

بيئة العمل وثقافة الشركة

تعتبر كوالكوم بيئة عمل ديناميكية تدعم الابتكار والتطوير. تسعى الشركة إلى خلق ثقافة تشجع على التعاون والمشاركة، حيث يتم تقدير الأفكار الجديدة وتبادل المعرفة بين الفرق المختلفة. تتيح كوالكوم لموظفيها الفرصة للعمل في مشاريع رائدة تتعلق بالتكنولوجيا المتقدمة، بالإضافة إلى توفير بيئة محفزة تساهم في تطوير المهارات الشخصية والتقنية. كما تلتزم الشركة بتوفير ظروف عمل مرنة، مما يعزز من الإنتاجية والراحة النفسية للموظفين.

فرص التطور والنمو المهني

تؤمن كوالكوم بأهمية التطور المهني المستمر لموظفيها، حيث توفر برامج تدريبية متقدمة وورش عمل تتعلق بأحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي وتطوير البرمجيات. تتيح الشركة لموظفيها الفرصة للترقية إلى مناصب قيادية من خلال الأداء الممتاز والمساهمة الفعالة في المشاريع. كما توفر بيئة عمل تشجع على التعلم الذاتي وتبادل الخبرات، مما يساعد الموظفين على تحقيق أهدافهم المهنية وتطوير مسيرتهم الوظيفية في مجالات متعددة.