Quantiphi هي شركة هندسة رقمية تضع الذكاء الاصطناعي في صميم عملها، وتساعد المؤسسات على توظيف الذكاء الاصطناعي والبيانات وتقنيات السحابة لمعالجة تحديات الأعمال المعقدة. تأسست الشركة عام 2013، وتجمع بين خبرات الاستشارات والهندسة لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع، وتطوير قدرات تحليل البيانات، وتحديث البنية التحتية السحابية، وتنفيذ حلول مخصصة. وتدعم أعمالها مؤسسات في قطاعات مثل الرعاية الصحية والتمويل والتعليم وتجارة التجزئة والخدمات اللوجستية، من خلال شراكات تقنية تشمل AWS وGoogle Cloud وNVIDIA. وتركز فرق Quantiphi على تحويل التقنيات المتقدمة إلى حلول عملية تُسهم في التحول المؤسسي.
مهندس أول لتعلم الآلة في Quantiphi - مومباي، حضوري
قيادة تصميم وتسليم أنظمة قابلة للتوسع لتعلم الآلة ونماذج اللغة الكبيرة والذكاء الاصطناعي التحاوري في Quantiphi. بناء أطر الوكلاء وقدرات عمليات تعلم الآلة وحلول متكاملة مع AWS.
الوصف
- تصميم حلول قابلة للتوسع لتعلم الآلة وتطويرها ونشرها، بما يشمل تعلم الآلة التقليدي ونماذج اللغة الكبيرة والذكاء الاصطناعي التحاوري.
- تحمل مسؤولية دورة حياة تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي بالكامل، بدءًا من إعداد البيانات وهندسة السمات ووصولًا إلى تطوير النماذج والتحقق منها ونشرها ومراقبتها.
- إنشاء أطر وكلاء جاهزة للإنتاج، تتضمن استدعاء الأدوات وسير عمل منسقًا لوكلاء متعددين.
- تطبيق ممارسات عمليات تعلم الآلة على أنظمة تعلم الآلة والأنظمة القائمة على نماذج اللغة الكبيرة.
- تطوير واجهات REST API موثوقة تربط حلول تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي التحاوري بتطبيقات المؤسسات والخدمات الخارجية.
- بناء قدرات قابلة للتوسع لتحليلات المحادثات وقابلية المراقبة لأنظمة الذكاء الاصطناعي.
- التعاون مع علماء البيانات ومهندسي البيانات ومديري المنتجات وأصحاب المصلحة لتحويل احتياجات الأعمال إلى حلول قابلة للتوسع لتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي.
- تصميم حلول مدعومة بنماذج اللغة الكبيرة وقيادة تطوير أطر الوكلاء على بنية AWS التحتية.
المتطلبات
- خبرة مهنية تتراوح بين 4 و7 سنوات.
- قدرة مثبتة على تصميم حلول تعلم آلة واسعة النطاق وتطويرها ونشرها، بما يشمل تعلم الآلة التقليدي والذكاء الاصطناعي التحاوري القائم على نماذج اللغة الكبيرة.
- خبرة في إدارة دورة حياة تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي بالكامل، بما في ذلك إعداد البيانات وهندسة السمات وتطوير النماذج والتحقق منها ونشرها ومراقبتها.
- خلفية في تصميم أطر وكلاء بمستوى الإنتاج وسير عمل استدعاء الأدوات والتنسيق بين الوكلاء المتعددين.
- خبرة في عمليات تعلم الآلة تشمل النشر والمراقبة والتحسين لأنظمة تعلم الآلة ونماذج اللغة الكبيرة.
- معرفة قوية بالانحدار وأشجار القرار وآلات المتجهات الداعمة والأساليب التجميعية والتجميع ومعالجة البيانات مسبقًا واختيار السمات والنمذجة الإحصائية.
- فهم متقدم لهندسة المطالبات وتحسين السياق وأنماط استدلال الوكلاء والتوليد المعزز بالاسترجاع وقواعد البيانات المتجهية والبحث الدلالي.
- إجادة قوية للغة Python مع scikit-learn وXGBoost وLightGBM وLangChain وCrewAI.
- خبرة في بناء واجهات REST API متينة لنماذج تعلم الآلة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التحاوري.
- خبرة في خدمات AWS مثل SageMaker وBedrock.
- خبرة في تطوير أطر قابلة للتوسع لتحليلات المحادثات وقابلية مراقبة الذكاء الاصطناعي.
- قدرات ممتازة في حل المشكلات والتواصل وإدارة أصحاب المصلحة.
- تُفضّل الخبرة في بروتوكول سياق النموذج (MCP) أو معايير مماثلة لاتصال الوكلاء.
- تُفضّل الخبرة في أتمتة دعم العملاء أو تقنيات مراكز الاتصال.
- تُفضّل شهادات الذكاء الاصطناعي السحابية مثل AWS ML Specialty أو Azure AI Engineer أو Google Cloud ML Engineer.
المزايا
- بيئة عمل تتمحور حول الشفافية والتنوع والنزاهة والتعلم والتطور المهني.
- بيئة تدعم الابتكار إلى جانب النمو المهني والشخصي.