Tech Lead للذكاء الاصطناعي التوليدي
- الذكاء الاصطناعي
- عقد دائم
- Remote
عن المنصب
تتولّى القيادة التقنية لمشاريعنا في الذكاء الاصطناعي التوليدي: المعمارية، وخطوط RAG، واختيار النماذج، والإطلاق في الإنتاج على GCP. أنت المرجع التقني للفريق وحلقة الوصل مع الرعاة (sponsors) لدى العميل. يتطلّب المنصب أكثر من 8 سنوات من الخبرة في هندسة البرمجيات، منها أكثر من 3 سنوات مكرّسة للذكاء الاصطناعي/تعلّم الآلة أو منصات الذكاء الاصطناعي التوليدي.
مهامك
- تصميم معماريات microservices قائمة على الأحداث (event-driven) على GCP
- هندسة خطوط RAG من طرف إلى طرف: الاستيعاب (ingestion)، والتقطيع (chunking)، والاسترجاع (retrieval)، والتوليد
- قيادة اختيار نماذج LLM (Mistral وAnthropic (Claude) مقارنةً بالحلول مفتوحة المصدر) وفق منطق دقيق للكلفة مقابل الفائدة
- تحسين كلفة الذكاء الاصطناعي التوليدي: ضبط ميزانية الرموز (token budgeting)، وتخزين التضمينات مؤقتاً (cache)، وتصنيف النماذج حسب المستوى (model tiering)
- تحديد أنماط أمان الشبكة والوصول (IAP، VPC-SC، Secret Manager)
- ضمان قابلية التوسّع على Cloud Run: التعامل مع البدء البارد (cold-starts) واختبار الحِمل (load testing)
- كتابة قرارات المعمارية (ADRs) وفرض تعريف الإنجاز (Definition of Done)
- تأطير المهندسين عبر مراجعات الكود، والبرمجة الثنائية (pair programming)، وجلسات استعراض التصميم
المؤهلات المطلوبة
- أكثر من 8 سنوات في هندسة البرمجيات، منها أكثر من 3 سنوات في الذكاء الاصطناعي/تعلّم الآلة أو الذكاء الاصطناعي التوليدي
- خبرة مؤكّدة في قيادة فريق تقني وإدارة الدَّين التقني
- إتقان GCP في بيئة الإنتاج: Vertex AI (Vector Search)، Cloud Run، Pub/Sub، GCS، VPC-SC، IAP، Secret Manager
- أنظمة RAG في الإنتاج: الاستيعاب، والتقطيع المتقدّم، والاسترجاع، والتوليد
- تقييم نماذج LLM واختيارها، وإدارة دقيقة للكلفة
- إتقان متين لـ Python
- تواصل عالي الجودة مع الفرق والرعاة
مزايا مُقدَّرة: شهادة Google Cloud، LangChain/LlamaIndex، Weaviate/Pinecone، TypeScript/Node.js، أدوات مراقبة نماذج LLM.