**مهندس MLOPS للذكاء الاصطناعي** أتمتة دورة حياة الخدمات الكبيرة النموذجية المدعومة بمسرعات GPU من البداية إلى النهاية، لمنصة ذكاء اصطناعي مخصصة للحوكمة، المخاطر والامتثال (GRC). **الموقع:** يمكن العمل عن بُعد مع زيارة المكتب في الإسكندرية، مصر (سان ستيفانو) لاجتماعات الفريق. **نوع الوظيفة:** دوام كامل، عقد **يُقدِّم التقرير إلى:** مهندس معماري للأنظمة الذكية هندسة MLOPS للذكاء الاصطناعي هل تجد نفسك متميزًا عند تقاطع التعلم الآلي وDevOps — بتحويل الملاحظات إلى خدمات قابلة لإعادة الإنتاج، آمنة، وذات تأخير منخفض؟ نحن نبحث عن مهندسي MLOps لبناء وصيانة خطوط الأنابيب، وإدارة الإصدارات، والمراقبة، وآليات النشر التلقائي التي تحافظ على صحة وحداتنا (مثل Llama 3 وMixtral 8x7B) في بيئة التشغيل. ستضمن أن كل نموذج مُحسَّن يخرج من المختبر يكون قابلاً للتتبع، قابلاً للتدقيق، وقويًا عبر مجموعات GPU. الخلفية في شركة ألينديفو وشركاه، نحن نجمع بين الخبرة التنظيمية العميقة والذكاء الاصطناعي المتطور لإنشاء منصة GRC ذكية، مترابطة مع سير عمل حماية البيانات والامتثال. ستنضم إلى فريق ذكاء اصطناعي صغير في الإسكندرية، وتعمل بالتعاون مع مهندسي التعلم الآلي/النماذج الكبيرة، ومتخصصي DevOps وزملاء الأمن لتقديم خدمات استدلال موثوقة وذات حوكمة جيدة. الخبرة يتمتع المرشحون المثاليون بخبرة عملية في تنفيذ CI/CD للتعلم الآلي (GitOps، Argo CD، أو ما يعادلها)، وتنسيق أحمال GPU المُحَوْكَمة (Kubernetes، Kubeflow، MLflow، أو Airflow)، وتشغيل لوحات مراقبة حالة النموذج (Prometheus + Grafana). كما يُفضّل بشدة التعرّف على ممارسات السجل الآمن للنماذج، وتتبع أصل البيانات، والتحكم في الوصول القائم على الأدوار (مثل OPA، Kyverno). السمات والمهارات الشخصية * إجادة اللغة الإنجليزية كتابةً ومحادثةً؛ والقدرة على توثيق خطوط الأنابيب وكُتيبات التعامل مع الحوادث. * التفكير الشامل الذي يتوقع الحالات الحدية وسيناريوهات التراجع. * التعاون مع مهندسي التعلم الآلي في تتبع التجارب ومع متخصصي DevOps في البنية التحتية كشيفرة. * التركيز على الأمان كأولوية—التعامل مع إدارة الأسرار، التشفير، وسجلات التدقيق كجزء من المهمة المكتملة. * التعلّم المستمر والمواكبة للأدوات المتطورة بسرعة في مجال هندسة MLOps. المهام والمسؤوليات * بناء خطوط أنابيب CI/CD موجهة بالشيفرة (Git) لأتمتة التدريب، والتحقق، وفحص الأمان، وترقية صور Docker. * إدارة سجلات النماذج ومخازن الكيانات؛ وإصدار إصدارات للنقط الأساسية والبيانات الوصفية لأغراض تتبع الأصل والتراجع. * تنسيق أحمال GPU باستخدام Kubernetes، أو خادم الاستدلال Triton، أو vLLM مع سياسات قابلة للتوسع التلقائي. * تنفيذ لوحات مراقبة الانحراف، التأخير، ومقاييس التكلفة؛ والتنبيه عند انتهاك شروط مستوى الخدمة (SLA/SLO). * تأمين الأسرار، وحسابات الخدمة، وسياسات الشبكة وفقًا لمتطلبات ISO 27001. * تطوير وحدات البنية التحتية كشيفرة (Terraform، Helm، kustomize) لتوفير بيئات قابلة لإعادة الإنتاج. * التعاون مع فرق هندسة الأوامر (Prompt-Engineering) وتجربة المستخدم (UX) لتمكين اختبار A/B أو النشر التدريجي (canary) للإصدارات الجديدة من الأوامر أو النماذج. * كتابة كُتيبات التشغيل (runbooks) وإجراء مراجعات ما بعد الحوادث لدفع التحسين المستمر. الحد الأدنى من المؤهلات * درجة البكالوريوس في علوم الحاسوب، أو هندسة البيانات، أو مجال ذي صلة؛ **يفضّل حمل درجة الماجستير**. * 3 سنوات فأكثر في أدوار DevOps أو SRE، مع سنة واحدة على الأقل متخصصة في تشغيل نماذج التعلم الآلي أو خطوط أنابيب البيانات. * إتقان Docker، Kubernetes، وإطار عمل واحد من إطارات MLOps (Kubeflow، MLflow، Metaflow، أو ما يماثلها). * خبرة في أتمتة إدارة تعريفات/برامج تشغيل GPU ومراقبة استخدام GPU. المؤهلات المفضلة * خبرة في استخدام Argo Workflows، Airflow أو Dagster لأتمتة خطوط الأنابيب. * معرفة بمنصات نشر NVIDIA Triton، TorchServe أو Hugging Face TGI. * معرفة بأدوات تطبيق السياسات كشيفرة (OPA، Kyverno) وأمن سلسلة التوريد (Cosign، SLSA). * خبرة في المعايير والأطر (ISO 27001، ISO 42001، SOC 2) أو مجموعات بيانات GRC.