مهندس LLM / AI أول في الرياض – تصميم وتطوير أنظمة إنتاج ذكاء اصطناعي للعمل برمجة وكمبيوتر وشبكات

نبحث عن مهندس ذكاء اصطناعي أول (مهندس LLM / AI) للانضمام إلى فريق نينجا في الرياض، السعودية. هذه وظيفة تأسيسية لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي جاهزة للإنتاج، تركز على أتمتة خدمة العملاء، وإدارة المعرفة، ومحركات الاستهداف واتخاذ القرار. ستعمل عن كثب مع تقنيات بايثون وFastAPI ونماذج اللغة الكبيرة لتقديم حلول قابلة للتوسع وموثوقة. إذا كنت مهندس نماذج لغة كبيرة يمتلك خبرة عملية في شحن أنظمة حقيقية، فهذه فرصتك لتشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي في نينجا.

المهام والمسؤوليات:

• تصميم وتطوير ونشر أنظمة ذكاء اصطناعي قابلة للإنتاج باستخدام بايثون 3.11+ وFastAPI.


• بناء سير عمل وكالي متعدد الخطوات (حتمي أو ReAct) مع فهم المساومات بين الآلات الحالة والرسوم البيانية.


• دمج مباشر مع SDKs من Anthropic و/أو OpenAI دون طبقات تجريد ثقيلة، مع خبرة في LangGraph (ميزة إضافية).


• تنفيذ أنظمة استرجاع معززة (RAG) باستخدام قواعد بيانات مهيكلة أو بحث متجه حسب الحاجة.


• إدارة طبقة البيانات عبر PostgreSQL، SQLAlchemy 2.0 (غير متزامن)، Alembic، pgvector، وRedis.


• تطبيق ضوابط الإنتاج مثل مراقبة التكاليف، ميزانيات التأخير، مسارات التصعيد، ودوائر التقييم.


• كتابة وتقييم التوجيهات (prompts) باستخدام أطر تقييم لالتقاط الانحدارات، والتعرض لخوادم MCP.


• التعامل مع التطبيقات متعددة اللغات (بما في ذلك العربية) عند الاقتضاء.

الشروط والمسؤوليات الرئيسية:

• خبرة عملية قوية في بايثون 3.11+ وFastAPI في بيئة إنتاج.


• خبرة في تصميم وتنفيذ سير عمل وكالي مع LLMs (Anthropic/OpenAI).


• إلمام بقواعد البيانات: PostgreSQL، SQLAlchemy 2.0، Alembic، pgvector، وRedis.


• فهم متين لأدوات مراقبة LLM مثل Langfuse أو LangSmith أو Helicone.


• خبرة في هندسة التوجيه والتقييم، بما في ذلك بناء أطر تقييم.


• ملف GitHub عام يحتوي على مشاريع حقيقية، مساهمات مفتوحة المصدر، أو عينات كود.


• الملكية والاستباقية: القدرة على تحديد المشاكل ودفعها نحو الإنجاز دون إشراف مستمر.

المميزات والفوائد:

لم يتم تحديد المزايا التفصيلية في الإعلان، ولكن يُتوقع حزمة تعويضات تنافسية وبيئة عمل ديناميكية مع فرص للنمو المهني في مجال الذكاء الاصطناعي. تُناقش التفاصيل خلال عملية المقابلة.

نصائح وظيفتك بنقرة للقبول:

• تأكد من أن ملف GitHub العام لديك محدث ويحتوي على مشاريع توضح خبرتك في LLMs وFastAPI.


• استعد لاستعراض كود قمت بكتابته شخصياً، مع شرح القرارات التقنية والأخطاء التي تعلمت منها.


• أبرز أمثلة على أنظمة إنتاج قمت بشحنها، مع ذكر ضوابط التكلفة والتقييم التي طبقتها.


• إذا كانت لديك خبرة في التطبيقات متعددة اللغات (خاصة العربية)، فاذكرها بوضوح في سيرتك الذاتية.


• أظهر فهمك العميق لسير العمل الوكالي والفرق بين النهج الحتمي والمفتوح.