مهندس ذكاء اصطناعي

الأدوار والمسؤوليات

مهندس الذكاء الاصطناعي هو دور متخصص يركز على تطوير وتنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي والخوارزميات والنماذج التي تمكن الآلات من محاكاة السلوك البشري وحل المشكلات واتخاذ القرارات. يعمل مهندسو الذكاء الاصطناعي عادةً في مجالات مثل التعلم الآلي والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية والرؤية الحاسوبية والروبوتات والمزيد. يتطلب هذا الدور مزيجًا من هندسة البرمجيات وعلوم البيانات والخبرة المحددة في مجال تقنيات الذكاء الاصطناعي.

فيما يلي تفصيل للمهارات والمسؤوليات الأساسية لمهندس الذكاء الاصطناعي:

1. مهارات برمجة قوية
Python: Python هي اللغة الأساسية لتطوير الذكاء الاصطناعي نظرًا لبساطتها ودعمها الواسع للمكتبات. تشمل المكتبات الشائعة:
TensorFlow وKeras وPyTorch: أطر التعلم العميق الشائعة.
NumPy وPandas وMatplotlib: لمعالجة البيانات وتحليلها وتصورها.
Scikit-learn: لخوارزميات التعلم الآلي التقليدية.
C++: للتطبيقات كثيفة الأداء، مثل الروبوتات أو أنظمة الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي.
Java وR: تُستخدم أحيانًا في الذكاء الاصطناعي، وخاصة في تطبيقات المؤسسات أو أدوار علوم البيانات.
2. التعلم الآلي والتعلم العميق
التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف: معرفة الخوارزميات المستخدمة في الانحدار والتصنيف والتجميع وتقليص الأبعاد.
الخوارزميات: الانحدار الخطي، وأشجار القرار، والغابات العشوائية، وتجميع المتوسطات، وما إلى ذلك.
الشبكات العصبية: فهم بنية الشبكات العصبية وطريقة عملها، بما في ذلك الشبكات الأمامية والتلافيفية (CNNs) والمتكررة (RNNs).
التعلم العميق: الخبرة العملية في نماذج التعلم العميق لمهام مثل تصنيف الصور والتعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية.
المكتبات مثل TensorFlow وPyTorch ضرورية لبناء نماذج التعلم العميق وتدريبها وتحسينها.
التعلم التعزيزي: إذا كنت تعمل في مجالات مثل الروبوتات أو الأنظمة المستقلة، فإن معرفة التعلم التعزيزي مهمة.
3. علم البيانات والتحليل الإحصائي
معالجة البيانات مسبقًا: تنظيف البيانات وتحويلها وإعدادها لنماذج التعلم الآلي.
هندسة الميزات: إنشاء ميزات جديدة من البيانات الخام لتحسين أداء النموذج.
تحليل البيانات الاستكشافي (EDA): استخدام الأساليب الإحصائية والتصورات لفهم مجموعة البيانات واستخلاص الأفكار.
النمذجة الإحصائية: التعرف على اختبار الفرضيات، وفواصل الثقة، والقيم الاحتمالية، والتوزيعات.
4. معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
معالجة البيانات النصية: فهم كيفية معالجة البيانات النصية مسبقًا والتلاعب بها باستخدام مكتبات مثل spaCy وNLTK والمحولات.
نماذج معالجة اللغة الطبيعية: بناء ونشر نماذج مثل BERT أو GPT أو Word2Vec أو T5 لمهام مثل تصنيف النصوص وتحليل المشاعر والترجمة الآلية والإجابة على الأسئلة.
5. الرؤية الحاسوبية
معالجة الصور: تقنيات مثل اكتشاف الحواف واكتشاف الكائنات وتجزئة الصور واستخراج الميزات.
الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs): بناء وتدريب الشبكات العصبية التلافيفية لتصنيف الصور والتعرف على الوجوه واكتشاف الكائنات.
المكتبات والأدوات: التعرف على أدوات مثل OpenCV وTensorFlow وKeras وPyTorch لتنفيذ مهام الرؤية الحاسوبية.

الملف الشخصي المرغوب للمرشح

سيكون مهندس الذكاء الاصطناعي متخصصًا في الذكاء الاصطناعي، ليس فقط داخل الشركة ولكن من جانب العميل أيضًا. الفريق مثير للإعجاب للغاية وداعم من حيث التوجيه والإرشاد أثناء نموك داخل المنظمة.

لكي يتم النظر في هذا الدور، يجب أن يكون المرشح الناجح قد عمل في دور مماثل سابقًا وأن يكون حاصلًا على درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر أو الذكاء الاصطناعي أو مجال ذي صلة.

الخبرة في أدوات مثل Microsoft Copilot وCopilot Studio وPower Automate وSynthesia AI وOtter AI وFireflies AI ضرورية لهذا الدور. يبحث عميلنا عن أفراد يتقنون Python وعلى دراية بأطر عمل مثل TensorFlow أو PyTorch أو Hugging Face. يجب أن يكون لدى المرشح الناجح أيضًا معرفة بوكلاء الذكاء الاصطناعي وتنفيذهم. مهارات الاتصال الممتازة باللغة الإنجليزية ضرورية لهذا المنصب.