مهندس تعلم الآلة

الأدوار والمسؤوليات

تطوير نموذج التعلم الآلي
تصميم نماذج التعلم الآلي

تطوير نماذج التعلم الآلي واختبارها وتنفيذها، بما في ذلك خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والتعلم التعزيزي.
تصميم نماذج للتعامل مع مهام محددة مثل التصنيف والانحدار واكتشاف الشذوذ وأنظمة التوصية.
معالجة البيانات مسبقًا وهندسة الميزات

تنظيف البيانات وتحويلها وتطبيعها لجعلها مناسبة لخوارزميات التعلم الآلي.
إجراء تحديد الميزات واستخراجها لتحديد ميزات البيانات الأكثر صلة بتدريب النموذج.
اختيار الخوارزمية وضبطها

اختيار الخوارزميات الأكثر ملاءمة بناءً على المشكلة، مثل التعلم العميق وأشجار القرار والغابات العشوائية وآلات الدعم المتجه (SVM) أو نماذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP).
ضبط المعلمات الفائقة باستخدام تقنيات مثل البحث الشبكي والبحث العشوائي والتحسين البايزي لتحسين أداء النموذج.
تقييم النموذج والتحقق منه

تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل الدقة والدقة والتذكير ودرجة F1 ومنحنيات ROC ومصفوفات الارتباك.
إجراء التحقق المتبادل واختبار A/B لتقييم قابلية تعميم النموذج وقوته.
النشر وقابلية التوسع
نشر النموذج

نشر نماذج التعلم الآلي في بيئات الإنتاج والتأكد من تكاملها مع الأنظمة وسير العمل الحالية.
استخدام أدوات مثل TensorFlow Serving أو Seldon أو Kubeflow أو الحلول المستندة إلى السحابة (على سبيل المثال، AWS SageMaker أو Azure ML أو Google AI Platform) لنشر النماذج.
التوسع والتحسين

ضمان قدرة النماذج على التوسع بكفاءة للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات أو تدفقات البيانات في الوقت الفعلي.
تحسين النماذج من حيث السرعة واستخدام الذاكرة ووقت الاستدلال، وخاصة لبيئات الإنتاج حيث يكون الأداء بالغ الأهمية.
المراقبة والصيانة

مراقبة أداء النماذج المنشورة باستمرار وتحديثها حسب الضرورة بناءً على البيانات الجديدة أو الظروف المتغيرة أو انحراف النموذج.
تنفيذ آليات إعادة التدريب التلقائية لتكييف النماذج مع مجموعات البيانات المتطورة أو متطلبات العمل.
التعاون وقيادة الفريق
قيادة مشاريع التعلم الآلي

قيادة فريق من المهندسين وعلماء البيانات في مشاريع التعلم الآلي، وتقديم التوجيه الفني وضمان التسليم في الوقت المناسب.
التعاون مع فرق متعددة الوظائف، بما في ذلك مهندسو البيانات ومهندسو البرمجيات ومديرو المنتجات وأصحاب المصلحة في الأعمال، لفهم المتطلبات وتحديد أهداف المشروع.
الإرشاد ومشاركة المعرفة

توجيه المهندسين المبتدئين وعلماء البيانات، ومساعدتهم على تنمية مهاراتهم ومعارفهم الفنية في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.
الترويج لأفضل الممارسات في جودة التعليمات البرمجية وتطوير النماذج ونشرها وتشجيع ثقافة التعلم المستمر داخل الفريق.
التواصل مع أصحاب المصلحة

توصيل نتائج مشاريع التعلم الآلي إلى أصحاب المصلحة الفنيين وغير الفنيين، وشرح آثار النماذج والتنبؤات والنتائج.
تقديم توصيات حول كيفية قدرة نماذج التعلم الآلي على دفع قيمة الأعمال ودعم اتخاذ القرار.
البحث والابتكار
البقاء على اطلاع بأحدث التطورات

مواكبة أحدث الأبحاث في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات لتطبيق تقنيات ومنهجيات جديدة لتحسين النماذج والأنظمة.
التجريب باستخدام أحدث التقنيات مثل التعلم العميق، والتعلم التعزيزي، والمحولات، والنماذج التوليدية.
المساهمة في البحث والتطوير

نشر أوراق بحثية أو المساهمة في مشاريع التعلم الآلي مفتوحة المصدر لتطوير المجال وبناء سمعة المنظمة في مجال الذكاء الاصطناعي.

المهارات والصفات اللازمة لمهندس التعلم الآلي الكبير

مهارات تحليلية وحل المشكلات قوية

القدرة على التعامل مع المشكلات المعقدة وتقسيمها إلى مكونات قابلة للحل باستخدام تقنيات التعلم الآلي المتقدمة.

الخبرة في تحديد أفضل نموذج أو خوارزمية لمشكلة معينة بناءً على البيانات ومتطلبات العمل.

إتقان لغات البرمجة

الخبرة في لغات البرمجة المستخدمة بشكل شائع في التعلم الآلي، مثل Python أو R أو Java أو C++.

الخبرة في مكتبات التعلم الآلي والأطر مثل TensorFlow وPyTorch وKeras وScikit-learn وXGBoost وLightGBM.
فهم عميق لخوارزميات التعلم الآلي

المعرفة العميقة بمختلف خوارزميات التعلم الآلي (على سبيل المثال، الشبكات العصبية، وأشجار القرار، والتجميع، والتعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية) ومتى يتم تطبيقها.
الإلمام بالنماذج المتخصصة لمهام مختلفة، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لمعالجة الصور أو الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) للبيانات المتسلسلة.
الرياضيات والإحصاء

خلفية قوية في الرياضيات، وخاصة في الإحصاء، والاحتمالات، والجبر الخطي، وحساب التفاضل والتكامل، حيث أنها تشكل الأساس لخوارزميات التعلم الآلي.
القدرة على فهم وتطبيق المفاهيم الرياضية مثل التحسين، ووظائف الخسارة، والانحدار التدرجي.
هندسة البيانات والتلاعب بالبيانات

الملف الشخصي المرغوب للمرشح

بصفتك مهندس MLOps كبير، ستقوم ببناء وإدارة البنية الأساسية لـ MLOps، والعمل بشكل وثيق مع علماء البيانات والمهندسين لأتمتة سير عمل التعلم الآلي وإدارة عمليات النشر وتحسين خطوط أنابيب CI/CD. يتضمن هذا الدور إعداد بيئات قابلة للتطوير وضمان إصدارات ونشر قوي لنماذج ML.

المسؤوليات الرئيسية:

تطوير وإدارة خطوط أنابيب CI/CD لسير عمل ML.

أتمتة نشر نموذج ML عبر بيئات الإنتاج والتجهيز والاختبار.

التعاون مع فرق متعددة الوظائف لتحسين تدريب النموذج والتحقق منه ونشره.

مراقبة خطوط أنابيب MLOps وتحسينها للأداء والموثوقية.

تنفيذ وتوثيق البنية الأساسية لـ MLOps وأفضل الممارسات.

المؤهلات:

أكثر من 7 سنوات في إدارة خطوط أنابيب CI/CD، ويفضل أن تكون في ML.

خبرة قوية في Docker وKubernetes وأطر التعلم الآلي (على سبيل المثال، TensorFlow وPyTorch).
الكفاءة في لغات البرمجة النصية (Python وBash).

المهارات المفضلة:

المعرفة بمحركات تخزين البيانات (NoSQL وSQL وElasticsearch).

المعرفة بالأنظمة الموزعة وتطوير برامج الويب.
مهارات قوية في التواصل والتعاون.