تطوّر شركة Quantum Machines تقنيات للحوسبة الكمّية العملية، مع التركيز على أنظمة التحكم التي تساعد الباحثين والمهندسين على تشغيل العتاد الكمّي المتقدم. وتجمع منصتها للتنسيق الكمّي الأدوات اللازمة لبرمجة التجارب الكمّية وإدارتها وتحسينها، بما يدعم العمل بدءًا من تطوير الأنظمة وصولًا إلى تنفيذها. ويعمل فريق الشركة من علماء ومهندسي الحوسبة الكمّية على بنية تحتية تهدف إلى نقل التقنيات الكمّية من بيئات البحث إلى التطبيقات الواقعية.
مدير التكنولوجيا التنفيذي لبناء حلول الذكاء الاصطناعي (عن بُعد، إسرائيل)
بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي والأتمتة والتطبيقات الداخلية وأنظمة إدارة المعرفة لدى Quantum Machines. قيادة التبني على مستوى مؤسسة مدير التكنولوجيا التنفيذي وتطوير محتوى تقني موجّه للعملاء.
الوصف
- بناء ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي والوكلاء والمهارات المخصصة وسير العمل المؤتمت والأدوات الداخلية
- تصميم حلول الذكاء الاصطناعي وتطويرها ونشرها وصيانتها في بيئات تديرها فرق تقنية المعلومات وDevOps
- اختيار الأدوات المناسبة وإنشاء نظام مُدار وقابل للاكتشاف لإدارة المعرفة للمحتوى الداخلي والموجّه للعملاء
- إنشاء مناهج تأهيل تقنية مخصصة لمؤسسة مدير التكنولوجيا التنفيذي
- تحديد فرص الذكاء الاصطناعي القيّمة وترتيب أولوياتها عبر نجاح العملاء والدعم والمنتج ومؤسسة مدير التكنولوجيا التنفيذي الأوسع
- دمج أنظمة الأعمال ومستودعات البيانات وواجهات برمجة التطبيقات ومخازن المتجهات لتمكين الاسترجاع والأتمتة الموثوقين
- تطبيق التحكم في الإصدارات والتحقق من المخرجات ومعالجة الأخطاء والمراقبة على المطالبات والمهارات وسير العمل متعدد الوكلاء
- تتبّع التبني والنتائج وقيادة التمكين وتوثيق الإرشادات العملية وتوسيع الاستخدام
- تحديد الاحتياجات التقنية واحتياجات الاستضافة بالشراكة مع فرق تقنية المعلومات وDevOps
- نشر الحلول بما يتوافق مع متطلبات أمن الشركة وحوكمة البيانات، مع المساعدة في وضع معايير عملية للذكاء الاصطناعي
- التعاون مع منشئ حلول الذكاء الاصطناعي لدى التسويق لمشاركة المكونات القابلة لإعادة الاستخدام ومنع تكرار الجهود
المتطلبات
- تحمّل مسؤولية التحديات الجديدة تمامًا، وتحديد مواطن الاحتكاك، ومراجعة الطلبات منخفضة القيمة، وتقديم حلول عملية
- فهم بنية الأنظمة وتدفقات البيانات والأمن مع تقييم الأثر التشغيلي
- العمل عمليًا مع نماذج الذكاء الاصطناعي الناشئة وحزم SDK وقواعد بيانات المتجهات وأطر عمل الوكلاء
- تحويل سير العمل غير التقني إلى حلول مفيدة والتواصل بشأن المتطلبات مع فرق تقنية المعلومات والأمن
- تنظيم المعرفة الخبيرة المعقدة في أنظمة منظمة وقابلة للاستخدام
- امتلاك خبرة لا تقل عن ثلاث سنوات في هندسة البرمجيات أو التطبيقات أو البيانات، مع شحن أدوات إنتاجية
- إظهار مهارات قوية في Python و/أو TypeScript/JavaScript، بما في ذلك قراءة التعليمات البرمجية وتصحيحها وتدقيقها
- امتلاك خبرة عملية في تطوير تطبيقات LLM تشمل تصميم المطالبات والسياق والوكلاء أو سير العمل الوكيلي ودمج النماذج عبر واجهات برمجة التطبيقات
- فهم SQL ونمذجة البيانات وواجهات REST البرمجية وخطافات الويب
- امتلاك خبرة في مستودع بيانات مثل Snowflake
- التواصل بشأن متطلبات البنية التحتية والأمن مع فرق تقنية المعلومات وDevOps والعمل بأمان ضمن الإرشادات المعتمدة
- إتقان اللغة الإنجليزية كتابةً وتحدثًا
- تُعد الخبرة في RAG وأنظمة الاسترجاع وقواعد بيانات المتجهات مثل Pinecone أو Qdrant أو Chroma أو أطر عمل الوكلاء مثل LangChain أو LlamaIndex أو CrewAI ميزة إضافية
- تُعد الخبرة في منصات قواعد المعرفة والتوثيق مثل Confluence أو Guru أو Document360 ميزة إضافية
- تُعد الخبرة في Salesforce أو Jira أو Slack أو Microsoft 365 أو منصات الأتمتة مثل Workato أو n8n أو Make ميزة إضافية
- تُعد الشهادة أو الخلفية الأكاديمية في علوم الحاسوب أو هندسة البرمجيات ميزة إضافية
- تُعد الخبرة في شركة تعمل في مجال التكنولوجيا العميقة أو الأجهزة أو الأدوات العلمية بين الشركات ميزة إضافية
المزايا
- لا يحدد الإعلان المزايا أو الامتيازات أو التعويضات الإضافية.