LLM engineer

تسعى شركة ماستر ووركس إلى توظيف مهندس نماذج لغوية كبيرة (LLM) ذو خبرة للانضمام إلى فريقها العامل على حلول التحليلات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي. سيكون المرشح المثالي مسؤولاً عن تصميم وتنفيذ حلول البحث باللغة الطبيعية، والبحث الدلالي، وميزات الذكاء الاصطناعي التوليدي لتطبيقات الويب الخاصة بنا.

المهام والمسؤوليات الرئيسية:

• تطوير وصيانة قدرات البحث باللغة الطبيعية وحلول البحث الدلالي باستخدام قواعد البيانات المتجهة.
• تنفيذ خطوط أنابيب التحويل من اللغة الطبيعية إلى SQL وميزات توليد الاستعلامات الذكية لمنصات التحليل.
• بناء وتحسين ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل التلخيص والتوصيات والرؤى لتطبيقات التحليل.
• تصميم وتنفيذ وكلاء وعمليات عمل للمهام المعقدة عبر مجموعات البيانات المختلفة.
• تطوير خطوط أنابيب التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) لاسترجاع المعرفة وحل الاستعلامات.
• إنشاء تمثيلات متجهية للبيانات الهيكلية وغير الهيكلية واستخدامها لفهم دلالي أفضل والبحث.
• معالجة وتحويل البيانات الهيكلية (الجداول، CSV، SQL) وغير الهيكلية (النصوص، الوثائق، السجلات) كمدخلات/مخرجات لنماذج الذكاء الاصطناعي.
• التعاون مع مهندسي البيانات والمحللين وفرق المنتجات لدمج ميزات الذكاء الاصطناعي بسلاسة في المنصة.
• تقييم ومقارنة وتحسين أداء نماذج اللغة الكبيرة لتلبية احتياجات التحليل في العالم الواقعي.

المتطلبات والمؤهلات:

• درجة البكاليوس أو الماجستير في علوم الحاسوب، الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة، علم البيانات، أو مجال ذي صلة.
• خبرة عملية مع نماذج اللغة الكبيرة (OpenAI، Anthropic، Cohere، أو ما شابه).
• خبرة في قواعد البيانات المتجهة مثل Pinecone، Weaviate، Milvus، أو FAISS.
• فهم قوي للتمثيلات المتجهة، البحث الدلالي، وتطبيقاتها العملية.
• خبرة في خطوط أنابيب RAG، الوكلاء، وتنظيم عمليات العمل.
• إتقان لغة البرمجة بايثون والأطر ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة (مثل LangChain، HuggingFace، PyTorch، TensorFlow).
• معرفة بأنظمة التحويل من اللغة الطبيعية إلى SQL ومعالجة الاستعلامات باللغة الطبيعية.

المهارات المطلوبة:

• مهارات تحليلية وحل مشكلات قوية.
• مهارات تواصل ممتازة للعمل مع فرق متعددة التخصصات.
• شغف بالذكاء الاصطناعي ومتابعة أحدث التطورات في نماذج اللغة الكبيرة والذكاء الاصطناعي التوليدي.