كلما زادت طلبات التقديم التي ترسلينها، زادت فرصك في الحصول على وظيفة!
إليك لمحة عن معدل نشاط الباحثات عن عمل خلال الشهر الماضي:
عدد الفرص التي تم تصفحها
عدد الطلبات التي تم تقديمها
استمري في التصفح والتقديم لزيادة فرصك في الحصول على وظيفة!
هل تبحثين عن جهات توظيف لها سجل مثبت في دعم وتمكين النساء؟
اضغطي هنا لاكتشاف الفرص المتاحة الآن!ندعوكِ للمشاركة في استطلاع مصمّم لمساعدة الباحثين على فهم أفضل الطرق لربط الباحثات عن عمل بالوظائف التي يبحثن عنها.
هل ترغبين في المشاركة؟
في حال تم اختياركِ، سنتواصل معكِ عبر البريد الإلكتروني لتزويدكِ بالتفاصيل والتعليمات الخاصة بالمشاركة.
ستحصلين على مبلغ 7 دولارات مقابل إجابتك على الاستطلاع.
Note: This job description has been translated into Arabic. To view the original English version, please click here.
ملاحظة: لقد تم ترجمة هذا الوصف الوظيفي إلى العربية. لمُشاهدة النص الأصلي بالإنجليزية، الرجاء الضغط هنا.
تمت الترجمة إلى العربية بواسطة Bayt AI. اضغط هنا لعرض النص الأصلي.
هل أنت مستعد للقيام بأكثر الأعمال تأثيرًا في حياتك المهنية؟ في كوينباس، نحن غير متسامحين في مهمتنا لزيادة الحرية الاقتصادية. المعايير مرتفعة، والبيئة مكثفة، ونحن نحب ذلك. هذا ليس مكانًا للركود، بل هو مكان لدفع نفسك إلى ما هو أبعد من حدودك المتصورة. إذا كنت مستعدًا لبناء مستقبل التمويل جنبًا إلى جنب مع أشخاص يرفضون القبول بـ 'الجيد بما فيه الكفاية'، فأنت في المكان الصحيح. كوينباس هي شركة تعتمد على العمل عن بُعد، ولكنها ليست شركة عن بُعد فقط. توقع الاجتماع ربع سنويًا لجلسات عمل مكثفة تُسمى 'الاندفاعات'. تعرف على المزيد حول العمل في كوينباس.
يقع فريق هندسة CXAI ضمن منظمة مشاركة المستهلك وتجربة كوينباس (CEE) ويعيد تصور دعم العملات المشفرة من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي. نبني أنظمة تساعد العملاء في الحصول على حلول سريعة ودقيقة وآمنة من خلال دمج التنسيق الذكي، واسترجاع السياق الموثوق، والإجراءات عبر البلوكشين وواجهات التطبيقات.
نحن نوظف مدير هندسي لقيادة تطوير منصتنا للحلول الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي. ستقوم بتوجيه فريق بناء وكلاء تعتمد على LLM داخليًا ودمجات رئيسية من طرف ثالث، وتشكيل طبقة الذكاء التي تفهم القضايا المعقدة، وتسترجع السياق الصحيح، وتقوم بإجراءات ذات مغزى.
ما ستقوم به:
قيادة خارطة الطريق لمنصتنا للذكاء الاصطناعي التفاعلي، والتقدم من شجرة القرار إلى التفكير القائم على LLM، RAG، وسير العمل الوكالي.
قيادة دمج حلول الذكاء الاصطناعي من طرف ثالث أثناء توسيع بنية LLM الداخلية لدعم العملات المشفرة عالية المخاطر.
بناء أطر تقييم وحلقات تغذية راجعة لتحسين دقة النموذج، والتأسيس، والامتثال، ونتائج العملاء.
تمكين إجراءات الوكلاء الآمنة لسير العمل مثل استكشاف الأخطاء في المعاملات واستعادة الحسابات من خلال واجهات برمجة التطبيقات الداخلية.
تحديد الهندسة التقنية عبر قواعد البيانات المتجهة، وتصميم المطالبات، وإدارة السياق لتقديم دعم مخصص.
امتلاك التميز التشغيلي عبر الموثوقية، والكمون، وتكاليف الرموز، ومسارات الطوارئ إلى الوكلاء البشريين.
المهارات والخبرات المطلوبة:
8+ سنوات من خبرة هندسة البرمجيات، بما في ذلك 2+ سنوات في قيادة فرق عالية الأداء.
خبرة في شحن منتجات مدعومة بنماذج لغوية كبيرة، مع فهم قوي لهندسة المطالبات، والتعديل، ومنظومة مزودي النماذج.
خبرة في بناء خطوط أنابيب RAG وإدارة دورة حياة البيانات اللازمة لتأسيس الذكاء الاصطناعي في المعرفة في الوقت الحقيقي.
خلفية قوية في الأنظمة والمنصات، بما في ذلك الأنظمة الموزعة القابلة للتوسع في بيئات الإنتاج ذات الحركة المرورية العالية.
خبرة في تصميم أطر تقييم الذكاء الاصطناعي الكمية لقياس معدلات الهلوسة، والدقة، ومشاعر العملاء.
فهم عميق لسلامة الذكاء الاصطناعي والحواجز، بما في ذلك منع تسرب المعلومات الشخصية والمخرجات المالية غير الآمنة.
إلمام بقواعد البيانات المتجهة مثل Pinecone، Weaviate، أو Milvus، وأطر التنسيق مثل LangChain أو LlamaIndex.
إجادة في Golang وخبرة في البنية التحتية السحابية الحديثة مثل AWS وKubernetes.
معرف الوظيفة - P75782
إشعار الشفافية في الأجور: يمكن أن يتراوح الراتب السنوي المستهدف الأساسي لهذه الوظيفة كما هو موضح أدناه. قد تشمل التعويضات الإجمالية أيضًا الأسهم والأهلية للمكافآت والمزايا (بما في ذلك الطبية، والأسنان، والرؤية).
لن يتم النظر في طلبك لهذة الوظيفة، وسيتم إزالته من البريد الوارد الخاص بصاحب العمل.