حلول التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي نشر نماذج تعلم آلي متقدمة وحلول مدفوعة بالذكاء الاصطناعي عبر بيئات السحابة. قيادة دورة حياة النماذج من البداية حتى النهاية، بدءًا من استهلاك البيانات وهندسة السمات وحتى تدريب النموذج وتقييمه ونشره. مراقبة أداء النموذج وتنفيذ استراتيجيات إعادة التدريب لضمان الدقة والملاءمة على المدى الطويل. السحابة وهندسة البيانات تصميم وتحسين خطوط أنابيب البيانات القابلة للتوسيع والبنية التحتية القائمة على السحابة (Azure أو AWS أو GCP) لدعم أحمال عمل التعلم الآلي. التعاون مع مهندسي البيانات لضمان استراتيجيات قوية في ما يتعلق بمعاجلة البيانات الأولية، وتحويلها، وتخزينها. MLOps والأتمتة تطوير وصيانة خطوط أنابيب CI/CD المصممة خصيصًا لسير عمل التعلم الآلي، بما في ذلك الاختبار التلقائي وإصدار النماذج ونشرها. دمج أنظمة المراقبة والتنبيه لمتابعة انحراف النموذج وجودة البيانات وأداء النظام. التعاون والابتكار العمل بشكل وثيق مع فرق متعددة الوظائف تشمل علماء البيانات، ومديري المنتجات، وأصحاب المصلحة التجاريين لترجمة الاحتياجات التجارية إلى حلول تقنية. إرشاد المهندسين المبتدئين والمساهمة في مشاركة المعرفة والممارسات الأفضل ضمن الفريق. **المتطلبات:** **المهارات التقنية:** * إجادة قوية للغة بايثون ومكتبات التعلم الآلي (مثل scikit-learn، TensorFlow، PyTorch). * إتقان قوي للغة SQL وخبرة بأدوات معالجة البيانات الكبيرة (مثل Spark، Pandas). * فهم عميق لمنصات السحابة (Azure، AWS، GCP) وخدماتها الخاصة بالتعلم الآلي. * مهارة في ممارسات MLOps، بما في ذلك CI/CD، والتغليف (Docker)، والتنظيم (Kubernetes). * معرفة بمكتبة Git وسير العمل التنموية التعاونية. **الخبرة:** * 6+ سنوات من الخبرة في العمل مع مجموعات بيانات معقدة وحل مشكلات تجارية واقعية باستخدام الذكاء الاصطناعي * سجل حافل في نشر وصيانة نماذج التعلم الآلي في بيئات الإنتاج.