حول الدور نحن نبحث عن مهندس الواجهة الخلفية للذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة للانضمام إلى فريقنا الفني والمساعدة في بناء الأساس لمنتج مدعوم بالذكاء الاصطناعي من الألف إلى الياء. يعد هذا دورًا عمليًا لشخص يمكنه العمل عبر الضبط الدقيق لنموذج الذكاء الاصطناعي وتطوير الواجهة الخلفية وخطوط أنابيب البيانات وواجهات برمجة التطبيقات وMLOps. ستكون مسؤولاً عن المساعدة في تحويل تجارب الذكاء الاصطناعي المبكرة إلى منتج موثوق وقابل للتطوير وجاهز للإنتاج. جزء رئيسي من هذا الدور هو العمل مع Unsloth من أجل الضبط الدقيق والتحسين الفعال للنموذج. نحن نبحث عن شخص يفهم كيفية ضبط النماذج بشكل عملي، وتحسين الأداء، وإعداد أنظمة الذكاء الاصطناعي للاستخدام الحقيقي للمنتج. ستعمل بشكل وثيق مع مدير المنتج وفريق البيانات خلال مرحلة التطوير الأولى، ثم تساعد في تحريك المنتج نحو الإطلاق والنمو على المدى الطويل. ماذا ستفعل إعداد مجموعات البيانات وتنظيفها وهيكلتها للتدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي وتقييمها. ضبط نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام Unsloth كأداة أساسية. العمل باستخدام تقنيات الضبط الدقيق الحديثة مثل LoRA وQLoRA وPEFT والضبط الدقيق الخاضع للإشراف وتنسيق مجموعة البيانات. قم ببناء وتحسين مسارات تعلم الآلة للتدريب والاختبار والنشر والمراقبة. تطوير الخدمات الخلفية باستخدام Python وFastAPI. تصميم وإدارة قواعد البيانات اللازمة للمنتج الأساسي. أنشئ واجهات برمجة تطبيقات آمنة وموثقة جيدًا وقابلة للتطوير لربط نماذج الذكاء الاصطناعي بتطبيقات الويب والهاتف المحمول المستقبلية. نشر نماذج الذكاء الاصطناعي وصيانتها في بيئة موجهة نحو الإنتاج. قم بتطبيق ممارسات MLOps العملية مثل تتبع التجربة وإصدار النموذج والنشر والمراقبة وتقييم الأداء. العمل بشكل وثيق مع مدير المنتج لتحويل متطلبات العمل إلى حلول تقنية. شارك في المواقف اليومية والتخطيط لسباق السرعة ومناقشات المنتج. الحصول على ملكية القرارات الفنية خلال المرحلة المبكرة من المنتج.