TMTG، أو مجموعة ترامب للإعلام والتكنولوجيا، هي شركة إعلامية وتكنولوجية تركز منصاتها على وسائل التواصل الاجتماعي والترفيه عبر البث والأخبار والثقافة. وتوفر مساحات للمستخدمين وصنّاع المحتوى لمشاركة المحتوى ونشره، وتطرح خدماتها بوصفها بدائل للروايات الإعلامية السائدة.
مهندس أول للأنظمة الخلفية، منصة الذكاء الاصطناعي
طوّر ميزات النماذج اللغوية الكبيرة الجاهزة للإنتاج والبنية التحتية الأساسية للذكاء الاصطناعي لمنصة تواصل اجتماعي تخدم ملايين المستخدمين. تولَّ قيادة أنظمة الاسترجاع، وتشغيل النماذج، والتقييم، والسلامة.
الوصف
- طوّر ميزات الذكاء الاصطناعي لمنصة تواصل اجتماعي تضم ملايين المستخدمين.
- تعاون عن كثب مع مهندس المنصة وفريق الهندسة.
- أنشئ بنية تحتية أساسية للذكاء الاصطناعي في بيئة جديدة من الصفر.
- ساهم في وضع ممارسات الهندسة مع توسع الفريق.
- اربط الخدمات بتطبيقات Ruby on Rails وReact/TypeScript.
- تولَّ مسؤولية الخدمات الخلفية بدءًا من تصميم مخطط البيانات وحتى النشر وعمليات الدعم عند الطلب.
- أنشئ وشغّل أنظمة تقديم النماذج اللغوية الكبيرة والاسترجاع والتقييم والرصد والسلامة.
المتطلبات
- خبرة لا تقل عن خمس سنوات في هندسة الأنظمة الخلفية باستخدام لغة ذات أنواع ثابتة مثل Go أو Java أو Kotlin أو C#.
- خبرة إنتاجية في تقديم ميزات مدعومة بالنماذج اللغوية الكبيرة، بما في ذلك التوليد المعزز بالاسترجاع، والاستجابات المتدفقة، واستخدام الأدوات.
- خبرة عملية في البنية التحتية لتقديم النماذج اللغوية الكبيرة، بما يشمل التوجيه بين مزودين متعددين، والتحويل الاحتياطي، وتدفق الرموز، وتتبع التكلفة والاستخدام.
- خبرة في بناء أنظمة الاسترجاع باستخدام البحث المتجهي، ومسارات معالجة التضمينات، وتجميع السياق، وإجابات مدعومة بالاستشهادات.
- القدرة على رصد الهلوسة وإخفاقات الاسترجاع وانقطاعات المزودين وتجاوز التكاليف.
- خبرة في تقييم جودة إجابات الذكاء الاصطناعي من حيث الصلة والسلامة وجودة المصادر وقابلية تكرار النتائج.
- مهارات قوية في تصميم واجهات برمجة التطبيقات.
- القدرة على تولي مسؤولية خدمة من تصميم المخطط وحتى النشر والدعم عند الطلب.
- الإقامة في الولايات المتحدة والحصول على تصريح للعمل فيها.
- تُفضَّل خبرة Go بشدة.
- خبرة في Python.
- خبرة في بوابات النماذج اللغوية الكبيرة أو أدوات تقديمها مثل LiteLLM أو vLLM أو TGI.
- خبرة في قواعد البيانات المتجهية مثل Qdrant أو pgvector، وفي مسارات معالجة التضمينات.
- خبرة في الضبط الدقيق للنماذج مفتوحة الأوزان باستخدام LoRA أو الضبط الدقيق الكامل.
- خبرة في الإشراف على المحتوى أو أدوات السلامة.
- الإلمام بـ Ruby on Rails أو React/TypeScript.