Blend360 هي شركة متخصصة في الخدمات المهنية تساعد شركات Fortune 1000 وغيرها من المؤسسات الكبيرة على مواجهة تحديات الأعمال المعقدة من خلال الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات والحلول القائمة على البيانات. تشمل أعمالها ذكاء الأعمال وهندسة البيانات وعلوم البيانات وعمليات تعلّم الآلة وحوكمة البيانات، إذ تجمع بين فرق متخصصة وقدرات الذكاء الاصطناعي لدعم المؤسسات في قطاعات الرعاية الصحية والخدمات المالية والطاقة وتجارة التجزئة والتكنولوجيا والإعلام والاتصالات والسفر والضيافة. وقد حظيت أعمال Blend360 بتقدير، من ذلك الفوز بجائزة «الحل المُمكّن للذكاء الاصطناعي للعام» وإدراجها ضمن «أفضل مزوّدي خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدي لعام 2024».
مهندس ذكاء اصطناعي رئيسي – العمل عن بُعد في الأرجنتين
قد قيادة تسليم حلول RAG والوكلاء والنماذج اللغوية الكبيرة الجاهزة للإنتاج في Blend360. أدر فرق هندسة الذكاء الاصطناعي وساهم في تطوير التقييم وعمليات MLOps والبنية التحتية القابلة للتوسع.
الوصف
- تولَّ مسؤولية تسليم المشاريع من البداية إلى النهاية، بما في ذلك الحوكمة والتواصل مع أصحاب المصلحة والمساءلة عن النتائج
- أنشئ فريقاً عالي الأداء لهندسة الذكاء الاصطناعي وطوّره
- ضع المعايير التقنية وشجّع ثقافة هندسية عملية تركز على الجودة
- قد proposals وجهود تطوير الأعمال الجديدة من خلال تقييم الجدوى التقنية وشرح مخاطر العملاء والمفاضلات
- ضع حدوداً وتوقعات عملية لقدرات الذكاء الاصطناعي
- أجرِ المراجعات التقنية وقيّم معماريات الحلول
- قد تصميم وتسليم أنظمة RAG وأطر الوكلاء وتطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة الجاهزة للإنتاج
- قد أعمال هندسة المطالبات المتقدمة التي تشمل تصميم التعليمات والأمثلة قليلة اللقطات والمخرجات المنظمة ومطالبات الأدوات أو الوكلاء
- قيّم الجدوى عبر هندسة المطالبات وRAG والضبط الدقيق والتعلم الآلي التقليدي
- درّب المهندسين على تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي ونشرها في بيئات الإنتاج
- أنشئ أطر تقييم باستخدام نموذج لغوي كمحكّم ومعايير recall@k وprecision@k ومعايير المتابعة أو التوقف
- أجرِ تجارب مضبوطة تشمل المطالبات وأدوات الاسترجاع وأساليب تقسيم النصوص والنماذج
- طبّق أساليب لاكتشاف إخفاقات النماذج وتصنيفها
- حدّد معايير موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج
- طوّر بنية تحتية قابلة للتوسع للاستدلال وخطوط CI/CD
- أتمت عمليات MLOps وLLMOps للتتبع وإدارة الإصدارات والنشر والمراقبة وإعادة التدريب
- صمّم واجهات API وخدمات مصغرة وطبقات تنسيق محسّنة لزمن الاستجابة والتكلفة والموثوقية
- اتخذ قرارات البنية التحتية التي توازن بين الجودة التقنية والكفاءة التجارية
المتطلبات
- خبرة لا تقل عن خمس سنوات في بناء حلول الذكاء الاصطناعي ونشرها في بيئات الإنتاج
- مهارات متقدمة جداً في Python
- ممارسات عمل قوية باستخدام Git
- خبرة في إدارة إصدارات أنظمة التعلم الآلي والنماذج اللغوية الكبيرة ونشرها
- خبرة قوية في AWS أو Azure أو GCP، مع أفضلية لـ Azure
- معرفة بالحاويات والتنسيق
- خبرة عملية في RAG تشمل تقسيم النصوص والتضمينات والاسترجاع وإعادة الترتيب والتقييم
- خبرة مثبتة في MLOps أو LLMOps باستخدام MLflow أو Weights & Biases أو أدوات مماثلة
- خبرة عملية في تصميم التقييمات، بما في ذلك المقاييس وتنظيم مجموعات البيانات والتجارب المنظمة
- خبرة في تطوير معماريات تعتمد على الأحداث وواجهات API والخدمات المصغرة
- القدرة على التواصل بوضوح مع فرق الهندسة وأصحاب المصلحة من كبار المسؤولين
- حكم قوي في التوظيف وبناء الفرق، مدعوم بخبرة مثبتة في الإرشاد
- إتقان اللغة الإنجليزية مطلوب للتواصل مع الفرق العالمية وقيادة العملاء
- خبرة لا تقل عن سنتين في قيادة الفرق مباشرة أو الإدارة التقنية
المزايا
- فرص للحصول على شهادات في AWS وDatabricks وSnowflake
- إمكانية الوصول إلى مسارات تعلم تركز على الذكاء الاصطناعي
- خطط دراسية ودورات وفرص إضافية للحصول على شهادات مرتبطة بالدور
- إمكانية الوصول إلى Udemy Business
- دروس باللغة الإنجليزية
- فرص للسفر لحضور مؤتمرات القطاع واجتماعات العملاء
- تخطيط التطور المهني وبرامج الإرشاد
- مكافآت في المناسبات الخاصة مثل أعياد الميلاد وذكرى العمل ومحطات الحياة الشخصية الأخرى
- معدات توفرها الشركة
- خيارات عمل مرنة
- قد تختلف المزايا الإضافية حسب الموقع داخل أمريكا اللاتينية