نبحث عن مهندس ذكاء اصطناعي عملي لتصميم وبناء ودمج ونشر وكلاء ذكاء اصطناعي أذكياء لتجارب محادثة وتجارب مستقلة. يشمل هذا الدور تصميم الوكلاء، والتنسيق، ودمج الأدوات، والتقييم، والنشر في بيئة الإنتاج، والتحسين المستمر. ستعمل عن كثب مع مديري منتجات الذكاء الاصطناعي، وعلماء البيانات، ومهندسي الواجهة الخلفية، وأصحاب المصلحة في الأعمال لتحويل المتطلبات إلى حلول ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع.

المسؤوليات والمهارات الرئيسية

تطوير وتنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي

• تصميم ونشر وكلاء يعتمدون على النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) لديهم القدرة على الاستنتاج والتخطيط واسترجاع المعلومات وتنفيذ الإجراءات.
  
• بناء أنظمة متعددة الوكلاء مع أدوات تنسيق ومشرفين ووكلاء متخصصين؛ وتنفيذ استدعاء الأدوات، وعمليات التسليم، والتفويض، والتنفيذ متعدد الخطوات.
  
• تطوير إدارة السياق، وذاكرة المحادثة، وإدارة الجلسات، وقواعد الحماية، والأنظمة الاحتياطية، وسير عمل التفاعل البشري.
  
• تطوير وكلاء رقميين ووكلاء يدعمون الصوت.
  
• دمج OpenAI، وAzure OpenAI، وAnthropic، ومزودي نماذج اللغة الكبيرة الآخرين.
  
• فهم عميق لنماذج الكلام وهياكلها المختلفة.
  
• دعم التجارب باللغتين العربية والإنجليزية.
  
• تحسين الدقة، وزمن الوصول، والموثوقية، وتكاليف الرموز (Tokens).
  
  

التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) والاسترجاع الدلالي

• تطوير مطالبات النظام، والمخرجات المهيكلة، وحلول RAG المعتمدة على بيانات المؤسسة.
  
• بناء خطوط أنابيب لاستيعاب قاعدة المعرفة واسترجاعها.
  
• خبرة عملية في قواعد بيانات المتجهات بما في ذلك Pinecone وOpen Search.
  

تطوير الأدوات وعمليات دمج المؤسسات

• بناء واجهات برمجة تطبيقات REST، وخطافات الويب (Webhooks)، وعمليات دمج بروتوكول سياق النموذج (MCP) لأنظمة المؤسسات.
  
• تنفيذ المصادقة الآمنة، والتفويض، ومعالجة الجلسات.
  
• تمكين إجراءات الأعمال مثل اكتشاف المنتجات، والتوصيات، والحجوزات، والمعاملات.
  

تقييم الوكلاء واختبارهم وتحسينهم

• بناء تقييمات آلية لإكمال المهام، واختيار الأدوات، والدقة، وجودة الاستجابة.
  
• صيانة مجموعات بيانات الاختبار للحالات الاستثنائية والمحادثات متعددة الجولات؛ وإجراء اختبارات الانحدار.
  
• تصحيح آثار التنفيذ، واستدعاءات الأدوات، ونشر السياق؛ ومراقبة جودة الإنتاج، وزمن الوصول، والتكاليف.
  

النشر في بيئة الإنتاج والتميز الهندسي

• بناء خدمات إنتاج قابلة للصيانة مع التسجيل، والمراقبة، وإمكانية الملاحظة، والتتبع.
  
• دعم التكامل المستمر/النشر المستمر (CI/CD)، ومراجعات الأكواد، واختبارات الوحدات، والتوثيق، والتطوير الآمن.
  
• استكشاف أخطاء الإنتاج وإصلاحها ومعالجة مشكلات التكامل أو الأداء.
  
  

المهارات التقنية

• خبرة عملية قوية في لغة Python، وتطوير الواجهة الخلفية/واجهة برمجة التطبيقات، والبرمجة غير المتزامنة.
  
• تقديم مثبت لتطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة ووكلاء الذكاء الاصطناعي، باستخدام واحدة على الأقل من الأدوات التالية: LangGraph/LangChain، أو Kore.ai، أو OpenAI Agents SDK، أو Semantic Kernel، أو CrewAI.
  
• فهم قوي للتنسيق، واستدعاء الأدوات، والسياق، والذاكرة، وسير عمل النماذج اللغوية الكبيرة المهيكلة.
  
• خبرة في واجهات برمجة تطبيقات REST، والخدمات المصغرة، وRAG، والتضمينات (Embeddings)، وقواعد بيانات المتجهات مثل Pinecone أو Azure AI Search.
  
• معرفة عملية بـ Git، وDocker، وCI/CD، والنشر السحابي، وتصحيح أخطاء النماذج اللغوية الكبيرة.
  
• الذكاء الاصطناعي للمحادثة الصوتية والنصية، وتقنيات تحويل الكلام إلى نص (STT) وتحويل النص إلى كلام (TTS)، وهياكل الوقت الفعلي.
  
  
  

المتطلبات

الخبرة المهنية

5 سنوات فأكثر في هندسة البرمجيات أو الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تطبيق واحد على الأقل من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الوكيلية أو النماذج اللغوية الكبيرة على مستوى الإنتاج.
خبرة في دمج حلول الذكاء الاصطناعي مع أنظمة المؤسسات وواجهات برمجة التطبيقات الخارجية.
قدرة قوية على حل المشكلات بشكل مستقل وتحمل مسؤولية التسليم من البداية إلى النهاية.
درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر، أو هندسة البرمجيات، أو الذكاء الاصطناعي، أو مجال ذي صلة.

المؤهلات المفضلة

خبرة في منصة Kore.ai Artemis أو منصة وكلاء مؤسسية مماثلة.
تطوير خادم/عميل MCP والاتصال بين الوكلاء.
سحابة Azure ونشر الذكاء الاصطناعي في المؤسسات.
أدوات تقييم ومراقبة النماذج اللغوية الكبيرة مثل LangSmith أو Langfuse.

المرشح المثالي

شخص بَنّاء، وليس مجرد متحمس للذكاء الاصطناعي: شخص كتب شخصياً كود الوكيل، ونفذ الأدوات، وقام بتصحيح سلوك النماذج اللغوية الكبيرة، ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي. متمكن من تولي مسؤولية التنسيق، وواجهات برمجة التطبيقات، وإدارة السياق، واستكشاف أخطاء الإنتاج وإصلاحها.