مهندس الذكاء الاصطناعي

الوصف الوظيفي

مسؤول عن تحديد وإدارة بنية الذكاء الاصطناعي للمؤسسة لتمكين الاعتماد الآمن والقابل للتطوير وقابل لإعادة الاستخدام والمتوافق مع الأعمال للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وقدرات الذكاء الاصطناعي التوليدية. يغطي الدور محاذاة استراتيجية الذكاء الاصطناعي ومنصات الذكاء الاصطناعي وهندسة النماذج والبيانات وأنماط التكامل وحلول MLOps وGenAI وLLM وضوابط الذكاء الاصطناعي المسؤولة والأمن وإدارة البنية عبر مبادرات تحويل المؤسسات المتطلبات تطوير وصيانة بنية الذكاء الاصطناعي للمؤسسة بما يتماشى مع استراتيجية العمل وبنية المؤسسة واستراتيجية البيانات وأهداف التحول الرقمي. · تقييم المشهد الحالي للذكاء الاصطناعي والتحليلات، بما في ذلك النماذج والمنصات ومصادر البيانات والأدوات وحالات الاستخدام والتكامل والقدرات التشغيلية. · تحديد بنية الذكاء الاصطناعي للحالة المستهدفة وخرائط الطريق الانتقالية لاعتماد الذكاء الاصطناعي في المؤسسة. · تطوير مبادئ ومعايير وأنماط بنية الذكاء الاصطناعي والبنى المرجعية وحواجز الحوكمة. · بنيات التصميم للتعلم الآلي، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي التوليدي، ونماذج اللغات الكبيرة، والأتمتة الذكية، والتطبيقات التي تدعم الذكاء الاصطناعي. · تحديد بنية النظام الأساسي للذكاء الاصطناعي للمؤسسة التي تغطي التطوير والتدريب والنشر والاستدلال والمراقبة وإدارة دورة الحياة. · تصميم بنيات GenAI بما في ذلك تكامل LLM وتوليد الاسترجاع المعزز والمتجه قواعد البيانات، والتنسيق السريع، وحواجز الحماية، وتكامل المعرفة. · تحديد متطلبات بنية بيانات الذكاء الاصطناعي بما في ذلك إعداد البيانات وهندسة الميزات ومخازن الميزات وبيانات التدريب النموذجية والبيانات الوصفية والنسب. · تحديد بنية MLOps وLLMOps لإصدار النماذج ونشرها ومراقبتها وإعادة تدريبها وتقييمها وإدارتها. · تصميم أنماط تكامل آمنة بين خدمات الذكاء الاصطناعي وتطبيقات المؤسسات وواجهات برمجة التطبيقات ومنصات البيانات وخدمات الذكاء الاصطناعي الخارجية. · تضمين الذكاء الاصطناعي المسؤول، والخصوصية، والأمن، وقابلية الشرح، والشفافية، والعدالة، ومتطلبات الإشراف البشري في التصميمات المعمارية. · تحديد متطلبات البنية لمراقبة النموذج والأداء والانجراف وإمكانية الملاحظة وإمكانية التدقيق والمرونة التشغيلية. · تقييم منصات الذكاء الاصطناعي ونماذج الأساس وخدمات الذكاء الاصطناعي السحابية والتقنيات مفتوحة المصدر وحلول البائعين. · التعاون مع مهندسي المؤسسات والبيانات والتطبيقات والتكامل والسحابة والأمن والحلول لضمان بنيات متماسكة شاملة. · دعم تقييم حالة استخدام الذكاء الاصطناعي من خلال تقييم الجدوى وتعقيد البنية وجاهزية البيانات والمخاطر وقابلية التوسع ومتطلبات التكامل. · المشاركة في حوكمة الهندسة المعمارية وحوكمة الذكاء الاصطناعي ومراجعات التصميم الفني ومجالس مراجعة الهندسة المعمارية. · تحديد مخاطر بنية الذكاء الاصطناعي والتبعيات والقيود والاعتبارات الأخلاقية وإجراءات التخفيف. مطلوبة · خبرة لا تقل عن في مجال التكنولوجيا أو البيانات أو هندسة البرمجيات أو التحليلات أو التعلم الآلي أو هندسة الحلول أو التخصصات ذات الصلة. · ما لا يقل عن من الخبرة العملية في هندسة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة، أو هندسة الذكاء الاصطناعي، أو منصات علوم البيانات، أو دور كبير مماثل. · خبرة مثبتة في تصميم الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة أو التعلم الآلي أو حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية. · تجربة مع منصات الذكاء الاصطناعي وخدمات الذكاء الاصطناعي السحابية ونشر النماذج وخطوط أنابيب البيانات وواجهات برمجة التطبيقات وتكامل المؤسسات. · خبرة في العمل مع كبار أصحاب المصلحة وفرق البيانات والفرق الهندسية وفرق الأمن السيبراني والبائعين ووظائف الحوكمة. الكفاءات الأساسية · هندسة الذكاء الاصطناعي المؤسسي · هندسة التعلم الآلي · هندسة الذكاء الاصطناعي التوليدية وهندسة LLM · بنية منصة الذكاء الاصطناعي · MLOps و LLMOps · الجيل المعزز للاسترجاع (RAG) · قاعدة بيانات المتجهات وهندسة البحث الدلالي · خطوط أنابيب بيانات الذكاء الاصطناعي وبنية هندسة الميزات · تكامل الذكاء الاصطناعي وهندسة واجهة برمجة التطبيقات · حوكمة الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي المسؤولة · أمان وخصوصية الذكاء الاصطناعي · مراقبة النماذج وقابلية ملاحظتها · بنية الذكاء الاصطناعي السحابي · حوكمة وضمان الهندسة المعمارية الأطر والمعايير والأساليب المفضلة · TOGAF · ArchiMate · الهندسة السحابية ومبادئ الذكاء الاصطناعي المصممة جيدًا · مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤولة وممارسات الحوكمة · MLOps وممارسات إدارة دورة حياة النماذج · ممارسات حوكمة البيانات وإدارة البيانات الوصفية · أنماط التكامل المستندة إلى واجهة برمجة التطبيقات الأولى والمبنية على الأحداث · الثقة المعدومة ومبادئ التصميم الآمن لبيئات الذكاء الاصطناعي الأدوات المفضلة والتعرض للتكنولوجيا · خدمات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي عبر Microsoft Azure أو AWS أو Google Cloud أو الأنظمة الأساسية المماثلة. · الذكاء الاصطناعي التوليدي ومنصات النماذج الأساسية، بما في ذلك خدمات LLM للمؤسسات وتقنيات تنسيق النماذج. · أطر التعلم الآلي مثل PyTorch أو TensorFlow أو scikit-learn أو ما يعادلها. · منصات MLOps وأدوات إدارة دورة حياة النموذج. · قواعد بيانات المتجهات والبحث الدلالي والتضمين وتقنيات الجيل المعزز للاسترجاع. · منصات البيانات، وبحيرات البيانات، وبيوت البحيرات، والتدفق، وتقنيات التحليلات. · تقنيات الحاويات والتنسيق مثل Docker وKubernetes. · أدوات البنية المؤسسية مثل Bizzdesign أو Sparx Enterprise Architect أو Orbus/iServer أو ARIS أو الأنظمة الأساسية المشابهة. المؤهلات والشهادات المفضلة · درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر، الذكاء الاصطناعي، علوم البيانات، هندسة البرمجيات، هندسة الكمبيوتر، أو تخصص ذي صلة. · شهادة الذكاء الاصطناعي الاحترافي أو التعلم الآلي أو البيانات أو الهندسة السحابية n مرغوب فيه للغاية. · تعتبر الشهادات ذات الصلة في الذكاء الاصطناعي التوليدي أو الذكاء الاصطناعي السحابي أو هندسة البيانات أو MLOps أو الذكاء الاصطناعي المسؤول مفيدة. السمات الشخصية · قدرة تحليلية ومبتكرة وتفكير نظمي قوية. · مهارات قوية في الاتصال والتيسير وإدارة أصحاب المصلحة. · التركيز القوي على الأمان والذكاء الاصطناعي المسؤول وجودة البيانات وقابلية التوسع وجودة البنية. · عقلية استشارية مع القدرة على تقييم التقنيات الناشئة بموضوعية ودعم اتخاذ القرارات في المؤسسة

المتطلبات

• الخبرة مع الذكاء الاصطناعي التوليدي وهندسة نماذج اللغة الكبيرة أمر مرغوب فيه للغاية
• خبرة في دعم برامج تحويل المؤسسات أو الابتكار أو التحليلات أو اعتماد الذكاء الاصطناعي
• شهادة TOGAF أمر مرغوب فيه
• القدرة على ترجمة الفرص التجارية إلى بنية ذكاء اصطناعي عملية وقابلة للإدارة
• القدرة على شرح مفاهيم الذكاء الاصطناعي المعقدة بوضوح لأصحاب المصلحة التقنيين وغير التقنيين

المهارات