Lead Model Accuracy Development and Test Engineer (Datacentre AI Engineering) - Riyadh, KSA

نبحث عن قائد تقني يتمتع بخبرة عملية ليتولى مسؤولية دقة النماذج في أحمال التعلم العميق الكبيرة التي تعمل على مسرعات مراكز البيانات. بصفته قائد تطوير واختبار دقة النماذج، سيتولى تحديد الاتجاه الفني، وتوجيه المهندسين، ودفع البرامج متعددة الوظائف لتعريف مؤشرات الأداء الرئيسية، وبناء خطوط دقة البيانات، وتحليل الأخطاء، وضمان تحقيق توافق دقة النماذج عبر الأطر (مثل PyTorch وONNX) وأهداف الأجهزة (مثل AI100 وAI200 وNVIDIA وGaudi وTPU). يجمع هذا الدور بين معرفة عميقة بالنظم وتنفيذ برامج عملي لتسهيل نشر الإنتاج وتحسين مستوى دقة الهندسة.

المهام والمسؤوليات الرئيسية:

• تحديد خارطة طريق دقة النماذج على مدى عدة فصول، وتحديد مؤشرات الأداء الرئيسية ومعايير المنتجات عبر أوضاع الدقة المختلفة (مثل FP32 وFP16 وINT8 وFP8 وINT4).
• إدارة بنية خطوط تقييم الدقة، بما في ذلك إعداد البيانات، وإعادة التشغيل، والمعايير، ولوحات المعلومات، والتقييم الآلي.
• اتخاذ قرارات تصميمية بشأن استراتيجيات التكميم والمعايرة، وتنفيذ المشغلين، وتحسينات الحفاظ على الدقة (مثل TensorRT وONNX Runtime وAITemplate وTriton).
• دفع التعاون بين الفرق من خلال إجراءات دمج النماذج، وأداء التشغيل، والمترجمات، والبرامج الثابتة، والفرق الهندسية.
• وضع معايير مستوى الخدمة ومعايير القبول لتحقيق توافق الدقة عبر انتقالات PyTorch إلى ONNX والمحركات الخلفية المختلفة.
• قيادة تحليلات متعمقة لتحديد الأخطاء باستخدام تفريغ البيانات الوسيطة، والمقارنات الطبقية، وأدوات النسبة المئوية، وتحليل الحساسية.
• إجراء تحليلات قائمة على الشرائح (مثل الدفعات، والتوازي، وطول التسلسل، وتحولات المجال) وتصميم تجارب للانتعاش (مثل المعايرة، والتعديل الدقيق، وجولات المعلمات الفائقة).
• توثيق الأنماط والإجراءات للمشكلات المتكررة (مثل تجاوز التطبيع، وتعديل التنشيط، وفقدان الدقة، وتحولات التصميم).

المتطلبات والمؤهلات:

• خبرة عملية تزيد عن 10 سنوات في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، مع ملكية كبيرة لدقة النموذج وتقييمه.
• خبرة في الهياكل المعمارية (مثل Transformers، وCNNs، وDiffusion، وMoE) وحساسيتها للدقة.
• معرفة عميقة بتشغيل الاستدلال/الأنظمة الخلفية (مثل TensorRT وONNX Runtime وAITemplate وTriton) وتحويل الرسوم البيانية (من PyTorch إلى ONNX إلى الأنظمة).
• مهارات قوية في التكميم وتطبيقات المعايرة.
• القدرة على العمل في بيئات متعددة الوظائف والتعاون مع فرق متنوعة.

المهارات المطلوبة:

• قدرة على القيادة التقنية وتوجيه الفرق.
• مهارات تحليلية قوية لحل المشكلات المعقدة.
• خبرة في تطوير البرمجيات وأدوات القياس.
• مهارات تواصل فعالة ومهنية.