مدير وحدة - التكنولوجيا كعمل

الغرض من الوظيفة: دور مهندس الذكاء الاصطناعي الأول موجود لتصميم وبناء وتفعيل نماذج وأنظمة الذكاء الاصطناعي عالية الجودة، مما يمكّن حلول الذكاء الاصطناعي الصوتي والذكاء الاصطناعي التوليدي القابلة للتوسع بما يتماشى مع حالات استخدام الأعمال.
يركز الدور على التطوير العملي، والتحسين، ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي، مترجمًا الرؤية المعمارية إلى حلول قوية وعالية الأداء.
الواجبات والمسؤوليات: • بناء ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي الصوتي وأنظمة LLM (STT، TTS، S2S، تنظيم الحوار) • تنفيذ أنظمة إنتاجية لعمليات الاستدلال، والتحسين، ودورة حياة النموذج • العمل على تقديم نماذج ذات زمن استجابة منخفض وقدرة معالجة عالية (أنظمة صوتية في الوقت الحقيقي) • تحسين النماذج باستخدام تقنيات التكميم، والتقطير، والتقليم • دمج LLMs/SLMs في سير العمل الصوتي (التحفيز، التسلسل، التنظيم) • تطوير منطق معالجة الحوار الواعي بالعواطف واستراتيجيات الطوارئ • دعم تنفيذ أنظمة القياسات الحيوية الصوتية وأنظمة مكافحة التزوير • العمل بشكل وثيق مع المنتج ورائد الذكاء الاصطناعي لترجمة مشاكل الأعمال إلى حلول ذكاء اصطناعي • ضمان أداء النموذج، والمراقبة، والرؤية، والتحسين المستمر • بناء وتحويل POCs إلى نشرات إنتاجية مستقرة (لا عمل تجريبي فقط) • اتباع أفضل الممارسات في MLOps، وإصدار النسخ، وإمكانية التكرار. القرارات الرئيسية / الأبعاد: • خيارات تنفيذ النموذج (تحسين مقابل تحفيز مقابل تنظيم) • اختيار الأطر، والمكتبات، وأنماط النشر • المقايضات بين الأداء مقابل التكلفة مقابل القابلية للتوسع • القرارات بشأن تقنيات تحسين النموذج (التكميم، والتقطير، وما إلى ذلك) • نهج التكامل لـ LLMs مع أنظمة الصوت • التعامل مع الحالات الشاذة في تدفق الحوار وسيناريوهات الفشل. التحديات الرئيسية: • جعل النماذج جاهزة للإنتاج (الزمن، الاستقرار، التكلفة) - ليس فقط إثبات المفهوم • التعامل مع مدخلات الصوت الحقيقية المزعجة عبر اللغات واللهجات • تحقيق التوازن بين الدقة مقابل الزمن مقابل قيود تكلفة البنية التحتية • دمج مكونات الذكاء الاصطناعي المتعددة (STT + LLM + TTS) دون كسر التدفق • إدارة تدهور النموذج وحلقات التعلم المستمر من الفشل • العمل ضمن قيود البنية التحتية الحقيقية (توافر GPU، قيود الحافة). المؤهلات والخبرات المطلوبة: • درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر، أو الذكاء الاصطناعي، أو مجال ذي صلة • الخبرة: 3-6 سنوات في الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة مع تسليم عملي قوي • خبرة قوية في الذكاء الاصطناعي الصوتي (STT، TTS، S2S) • خبرة عملية مع LLMs/SLMs (OpenAI، HuggingFace، LangChain) • خبرة في أنظمة الذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي / أنظمة الاستدلال ذات الزمن المنخفض • إتقان في بايثون، PyTorch / TensorFlow • خبرة في تحسين النموذج (التكميم، والتقطير) • معرفة بـ MLOps، وأنظمة النشر، ومراقبة النموذج • فهم أنظمة الحوار وتدفقات الذكاء الاصطناعي التفاعلي • التعرض للقياسات الحيوية الصوتية / مكافحة التزوير (مفضل). ما يُفضل: • خبرة في اللغات الهندية / البيئات ذات اللهجات الكثيرة • العمل العملي في الذكاء الاصطناعي الإنتاجي (ليس فقط البحث / إثبات المفهوم) • التعرض للذكاء الاصطناعي على الحافة / النشر على الجهاز.