AI Fund هو استوديو لرأس المال الجريء يساعد على إطلاق شركات وتطويرها انطلاقًا من الذكاء الاصطناعي. ويتعاون مع المؤسسين ورواد التكنولوجيا بصفته شريكًا مؤسسًا أقلية، ويدعم إنشاء تطبيقات للذكاء الاصطناعي في مجالات تشمل التصنيع والصحة النفسية والتعليم والرعاية الصحية. ويجمع عمله بين بناء المشاريع وتقديم الدعم العملي للفرق التي توظف الذكاء الاصطناعي لمعالجة تحديات في قطاعات متنوعة.
مهندس برمجيات، أنظمة الذكاء الاصطناعي (عن بُعد داخل الولايات المتحدة)
بناء وكلاء LLM جاهزين للإنتاج لمنصة Haven Safety لذكاء السلامة المؤسسي. تولّي أنظمة الاسترجاع والتقييم وقابلية المراقبة والموثوقية للتحقيقات الحساسة للسلامة.
الوصف
- طوّر وشغّل مسارات عمل متعددة الخطوات لنماذج LLM تنسّق بين استدعاءات النماذج والأدوات، واستعلامات الرسوم البيانية، والاسترجاع، وبوابات الجودة، وتسليم المهام إلى الوكلاء المتخصصين.
- وسّع فريق الوكلاء المنسّق وطبقة orchestration في Haven من أدلة الحوادث مرورًا بالتحليل والمراجعة ووصولًا إلى التعلّم المؤسسي.
- أنشئ طبقة السياق باستخدام التصفّح في Neo4j والبحث المتجهي والاسترجاع الهجين.
- طوّر مجموعات بيانات للتقييم، وطرق تسجيل، ومجموعات اختبارات الانحدار، ومقارنات النماذج، وحلقات المراجعة البشرية، وإسناد الجودة على مستوى المراحل.
- أضف التتبّع، وتدقيق استدعاءات الأدوات، ومراقبة التكلفة والكمون، واستعادة الأعطال، ولوحات معلومات الجودة.
- حدّد حلقات الوكلاء والهلوسات والانحراف الصامت في الأداء قبل أن تؤثر في العملاء.
- اختر بين نماذج OpenAI وAnthropic وGoogle وفقًا لمتطلبات المهمة.
- اعمل عن كثب مع فريقي المنتجات وهندسة المعرفة.
- ساهم في توجيه خارطة طريق الذكاء الاصطناعي.
- صمّم أنظمة الذكاء الاصطناعي وأنظمة استدلال LLM وسلّمها وراقبها وحسّنها باستمرار باستخدام أدلة الإنتاج.
- ارفع تقاريرك مباشرة إلى المدير التقني.
المتطلبات
- خبرة في هندسة الذكاء الاصطناعي أو تعلّم الآلة، بما في ذلك تسليم أنظمة LLM مستخدمة من عملاء فعليين.
- خبرة عملية في بناء واستكشاف أخطاء مسارات عمل متعددة الخطوات تستخدم الأدوات، باستخدام LangGraph أو LangChain أو إطار عمل مماثل.
- منهجية منهجية لتقييم LLM باستخدام مجموعات بيانات تمثيلية، واختبارات انحدار، وطرق LLM كمحكّم، أو حلقات مراجعة بشرية.
- خبرة في إعداد السياق لنماذج LLM، مع تبرير واضح لما ينبغي استرجاعه، وكمية الاسترجاع، وسببه.
- تحمّل مسؤولية أنظمة الإنتاج خلال النشر والمراقبة والاستجابة للحوادث، بما في ذلك تشخيص الأعطال أو حالات الانحدار وحلّها.
- القدرة على العمل عبر مزوّدي النماذج وشرح المفاضلات المتعلقة بالجودة والكمون والتكلفة والسياق والمخاطر التشغيلية.
- يفضّل بشدة امتلاك خبرة في Neo4j وCypher أو قاعدة بيانات رسوم بيانية مماثلة، إلى جانب القدرة على تعلّم نمذجة بيانات الرسوم البيانية بسرعة.
- مهارات متقدمة في Python.
- خبرة إنتاجية مع FastAPI والخدمات غير المتزامنة والاختبار وقابلية المراقبة والواجهات القابلة للصيانة.
- من المفيد امتلاك خبرة في Cypher وتطوّر المخططات وأنماط MERGE والتضمينات وتشغيل رسم بياني معرفي حي.
- من المفيد الإلمام بحقن المطالبات ومنع تسرّب السياق وعزل المستأجرين والتحكم في الوصول القائم على الأدوار وفصل طبقات السياسات.
- من المفيد امتلاك خبرة في تشغيل خدمات ذكاء اصطناعي إنتاجية على Azure والعمل مع Azure AI Search أو Pinecone أو MongoDB Atlas أو pgvector أو Elasticsearch أو منصة مماثلة.
- يفضّل بشدة امتلاك خبرة سابقة في العمل ضمن بيئة مؤسسية.
- يجب أن يكون المتقدمون مقيمين في الولايات المتحدة؛ ولا يُنظر في الانتقال.
المزايا
- العمل على تحديات جوهرية في استدلال الذكاء الاصطناعي.
- الانضمام إلى فريق يضع التقييم في صميم ممارساته الهندسية.
- تقديم تقنية ذات أثر مباشر ومرئي على العملاء.
- تولّي مسؤولية واسعة ضمن فريق صغير.
- تلقي مدخلات مباشرة من فرق السلامة والمستخدمين النهائيين.
- العمل عن كثب مع المدير التقني وفريقي المنتجات وهندسة المعرفة.
- اتخاذ قرارات تقنية مؤثرة ورؤية نتائجها تصل إلى العملاء بسرعة.