A.P. Moller - Maersk هي شركة متكاملة للخدمات اللوجستية تساعد الشركات على إدارة الشحن الدولي من خلال الأدوات الرقمية وشبكة بحرية واسعة. تدعم خدماتها مراحل رئيسية من حركة الشحن، بما في ذلك تسعير الشحنات وحجزها وتقديم المستندات وتتبع البضائع. تخدم الشركة قطاعات مثل السيارات والبناء والاستشارات والسلع الاستهلاكية سريعة التداول وتجارة التجزئة والأدوية، وتوفر فرص عمل ضمن مؤسسة عالمية كبيرة تركز على ربط سلاسل التوريد.
مهندس برمجيات، البيانات والذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي – بنغالورو حضورياً
ساهم كمهندس برمجيات في بناء منصة ميرسك القابلة لإعادة الاستخدام للبيانات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي. طوّر خطوط معالجة قابلة للتوسع وحلول تعلم آلي وقدرات ذكاء اصطناعي وكيلة لدعم استخبارات سلاسل الإمداد.
الوصف
- صمّم وقدّم أنظمة بيانات وذكاء اصطناعي قابلة للتوسع لأحمال العمل كثيفة البيانات
- أنشئ أسساً موثوقة للبيانات ومنتجات قابلة لإعادة الاستخدام من مصادر متنوعة
- طوّر خطوط معالجة موثوقة للدفعات والبث والوقت شبه الحقيقي بما يتوافق مع احتياجات الأعمال
- عزّز الوصول إلى البيانات الموثوقة من خلال إتاحة البيانات وقدرات الخدمة الذاتية
- طبّق إمكانات جودة البيانات والحوكمة وتتبع مصدر البيانات والبيانات الوصفية والأمان وقابلية المراقبة
- حدّد سياق الأعمال المشترك والدلالات للتطبيقات ونماذج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي ووكلاء الذكاء الاصطناعي
- حوّل حلول التعلم الآلي إلى أنظمة إنتاج للتنبؤ والتوقع وإدارة المخاطر واكتشاف الحالات الشاذة والتوصيات والتحسين
- قدّم تطبيقات جاهزة للإنتاج للذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج اللغوية الكبيرة باستخدام التوليد المعزز بالاسترجاع والتضمينات والبحث المتجهي واستدعاء الأدوات
- طوّر أنظمة ذكاء اصطناعي وكيلة تستدل اعتماداً على بيانات موثوقة وتستخدم الأدوات وواجهات برمجة التطبيقات وتقدّم التوصيات وتتخذ الإجراءات
- أنشئ ضوابط وقائية وضوابط وصول ومراقبة وإشرافاً بشرياً لأنظمة الذكاء الاصطناعي والأنظمة الوكيلة
- طوّر واجهات برمجة تطبيقات وخدمات وسير عمل قابلة لإعادة الاستخدام تربط البيانات والتطبيقات وقدرات الذكاء الاصطناعي
- استخدم Pipedream أو أدوات سير عمل مماثلة عندما توفر قيمة
- اتخذ خيارات تقنية ومعمارية توازن بين قابلية التوسع والموثوقية والأمان والأداء والتكلفة
- عزّز ممارسات الهندسة من خلال الاختبار والتكامل والنشر المستمرين وقابلية المراقبة
- شارك في تقييمات البنية المعمارية والتصميم التقني ومراجعات الشيفرة
- أرشد المهندسين وساهم في معايير الهندسة والبنية المعمارية المشتركة
- تعاون مع المهندسين وعلماء البيانات والمهندسين المعماريين وفرق المنتجات والمتخصصين في سلاسل الإمداد
- ساهم في منصة ميرسك للجيل القادم من استخبارات سلاسل الإمداد الرقمية
المتطلبات
- أربع سنوات على الأقل من الخبرة في هندسة البرمجيات أو هندسة البيانات أو هندسة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أو مجال ذي صلة
- خبرة في تصميم وتسليم أنظمة موزعة وقابلة للتوسع وكثيفة البيانات
- خبرة في المساهمة في البنية المعمارية والتصميم التقني لمنصات البيانات أو الذكاء الاصطناعي أو توليهما
- مهارات قوية في البرمجة باستخدام Java وPython
- معرفة راسخة بهندسة البيانات ونمذجة البيانات والأنظمة الموزعة ومعالجة البيانات
- خبرة في بناء خطوط معالجة البيانات أو منتجات البيانات أو منصات البيانات على نطاق واسع
- خبرة في Kafka أو Spark أو Databricks أو Flink أو تقنيات مماثلة
- خبرة في العمل مع قواعد البيانات العلائقية و/أو قواعد بيانات NoSQL
- معرفة عملية بجودة البيانات والحوكمة والبيانات الوصفية وتتبع المصدر وقابلية المراقبة
- خبرة عملية في نقل نماذج التعلم الآلي إلى الإنتاج، بما في ذلك النشر والمراقبة والتقييم
- خبرة في تطوير تطبيقات عملية وجاهزة للإنتاج للذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج اللغوية الكبيرة
- فهم التوليد المعزز بالاسترجاع والتضمينات والبحث المتجهي واستدعاء الأدوات وتقييم النماذج اللغوية الكبيرة
- خبرة أو تعرض قوي لوكلاء الذكاء الاصطناعي وسير العمل الوكيل
- فهم أمان الذكاء الاصطناعي والضوابط الوقائية وضوابط الوصول والإشراف البشري
- خبرة في منصة سحابية واحدة على الأقل، مثل Azure أو AWS أو Google Cloud
- ممارسات قوية في هندسة البرمجيات تشمل الاختبار الآلي والتكامل والنشر المستمر وعمليات الإنتاج
- قدرات قوية على التواصل وحل المشكلات
- نهج موجه نحو المنصات يركز على القدرات القابلة لإعادة الاستخدام
- مفضّل: خبرة في الخدمات اللوجستية أو الشحن أو النقل أو سلاسل الإمداد
- مفضّل: خبرة في البنى المعمارية الآنية والمبنية على الأحداث
- مفضّل: خبرة في عمليات التعلم الآلي ومراقبة النماذج
- مفضّل: خبرة في التوليد المعزز بالاسترجاع أو وكلاء الذكاء الاصطناعي أو تنسيق الوكلاء في بيئات الإنتاج
- مفضّل: خبرة في MCP أو أنماط مماثلة لدمج الوكلاء والأدوات
- مفضّل: خبرة في الرسوم البيانية المعرفية أو النماذج الدلالية أو حل الكيانات
- مفضّل: خبرة في Pipedream أو منصات مماثلة لسير العمل والتكامل
- مفضّل: خبرة في Docker وKubernetes والبنى المعمارية السحابية الأصلية
- مفضّل: خبرة في قيادة التصميم التقني أو البنية المعمارية لمنصات واسعة النطاق
المزايا
- تلتزم ميرسك بتعزيز بيئة عمل متنوعة وشاملة
- ميرسك جهة توظيف توفر فرصاً متساوية
- تُدعم التعديلات والتسهيلات طوال عملية التقديم والتوظيف