Model Accuracy Development and Test Engineer, Senior (Datacentre AI Engineering) - Riyadh, KSA📣 إعلان

<h3 style="font-size:18px; font-weight:700; margin:16px 0 8px;">عن الدور</h3> <p style="margin:0 0 12px; ************;">توسع شركة كوالكوم لتقنية المعلومات في الشرق الأوسط ذ.م.م عملياتها في الرياض، المملكة العربية السعودية، وتبحث عن مهندس تطوير واختبار دقة النماذج الأولية لفريق هندسة الذكاء الاصطناعي لمراكز البيانات. هذا الدور أساسي لدعم البنية التحتية المتنامية لكوالكوم والتزامها بتشغيل الذكاء الاصطناعي والسحابة والاتصال المتقدم على نطاق واسع في المنطقة. مع تقدم المملكة العربية السعودية في تحولها الرقمي بموجب رؤية 2030، توفر هذه الوظيفة فرصة للمساهمة في مركز تكنولوجي نامٍ، والعمل ضمن بيئات حرجة وتشكيل عمليات مراكز البيانات.</p> <p style="margin:0 0 12px; ************;">سيركز المرشح الناجح على تصميم وتطوير والتحقق من دقة النماذج العميقة المطبقة على نطاق واسع. يتضمن ذلك تحليل الدقة المتعمق، وتصحيح الأخطاء، والتقييم، واستراتيجيات الاستعادة للاستدلال على منصات أجهزة مراكز البيانات واسعة النطاق. يتطلب الدور قدرات قوية على حل المشكلات، ومهارات ممتازة في برمجة بايثون، وخبرة عملية مع خطوط أنابيب الاستدلال.</p> <h3 style="font-size:18px; font-weight:700; margin:16px 0 8px;">المسؤوليات الرئيسية</h3> <ul style="margin:0 0 12px; padding-inline-start:24px; list-style-type:disc; list-style-position:outside;"> <li style="margin:0 0 6px;">تحديد وتنفيذ مؤشرات الأداء الرئيسية للدقة عبر أوضاع الدقة المختلفة.</li> <li style="margin:0 0 6px;">تطوير أدوات قابلة للتطوير تعتمد على بايثون وخطوط أنابيب مؤتمتة لتقييم الدقة.</li> <li style="margin:0 0 6px;">تنفيذ تحسينات تحافظ على الدقة لأطر الاستدلال مثل TensorRT و ONNX Runtime و AITemplate و Triton.</li> <li style="margin:0 0 6px;">بناء وصيانة خطوط أنابيب مؤتمتة لتقييم الدقة عبر أطر عمل متعددة بما في ذلك ONNX و TensorFlow و PyTorch.</li> <li style="margin:0 0 6px;">تطوير مكونات إضافية قابلة لإعادة الاستخدام للمعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة وتقييم المقاييس.</li> <li style="margin:0 0 6px;">تنفيذ اختبارات دقة شاملة لنماذج واسعة النطاق، بما في ذلك نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ونماذج الرؤية ونماذج الانتشار.</li> <li style="margin:0 0 6px;">التحقق من الدقة في ظل إعدادات تكميم ودقة مختلفة، مثل FP32 و FP16 و INT8.</li> <li style="margin:0 0 6px;">إجراء تحليل دقة مفصل بفهم عميق لهندسة النموذج، بما في ذلك الطبقات وآليات الانتباه وتكوينات المعلمات.</li> <li style="margin:0 0 6px;">تحديد اتجاهات تدهور الدقة المدفوعة بالهندسة واقتراح استراتيجيات تحسين فعالة.</li> <li style="margin:0 0 6px;">تحديد ومعالجة المشكلات المتعلقة بانحراف المعالجة المسبقة، وعدم تطابق الترميز، وتراجع المشغل، وتأثيرات التكميم.</li> <li style="margin:0 0 6px;">تحليل اختلافات الدقة عبر أهداف الأجهزة المختلفة وإصدارات البرامج الثابتة ووحدات الواجهة الخلفية وقت التشغيل.</li> <li style="margin:0 0 6px;">إجراء تحليل دقة قائم على الشرائح مع مراعاة عوامل مثل حجم الدفعة والتزامن وطول التسلسل وتحولات المجال.</li> <li style="margin:0 0 6px;">تصميم وتنفيذ تجارب لاستعادة الدقة، والتي قد تشمل الضبط الدقيق والمعايرة وتعديلات المعلمات الفائقة.</li> <li style="margin:0 0 6px;">تصحيح أخطاء فشل الدقة عن طريق تتبع الأسباب الجذرية عبر معالجة البيانات المسبقة وطبقات النموذج وخطوات التكميم وخطوط أنابيب النشر.</li> <li style="margin:0 0 6px;">مقارنة النتائج عبر مكدسات الأجهزة/البرامج المختلفة وإنشاء رؤى قابلة للتنفيذ.</li> <li style="margin:0 0 6px;">توثيق سير العمل، وصيانة لوحات المعلومات، ونشر نتائج الدقة لأصحاب المصلحة.</li> </ul> <h3 style="font-size:18px; font-weight:700; margin:16px 0 8px;">المؤهلات والمتطلبات</h3> <ul style="margin:0 0 12px; padding-inline-start:24px; list-style-type:disc; list-style-position:outside;"> <li style="margin:0 0 6px;">خلفية قوية في تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة ومقاييس الدقة.</li> <li style="margin:0 0 6px;">فهم قوي لهندسة النماذج، بما في ذلك المحولات (transformers) والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs) ومزيج الخبراء (MoE)، وتأثيرها على الدقة.</li> <li style="margin:0 0 6px;">خبرة مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والتحقق من دقة الذكاء الاصطناعي التوليدي.</li> <li style="margin:0 0 6px;">خبرة في أطر عمل الاستدلال مثل TensorRT و ONNX Runtime و Triton.</li> <li style="margin:0 0 6px;">فهم تقنيات التكميم (INT8/FP8/INT4) والمعايرة والتدريب المدرك للتكميم (QAT) والمقايضات الدقيقة المرتبطة بها.</li> <li style="margin:0 0 6px;">خبرة في عمليات تحويل رسوم النموذج، على سبيل المثال، من PyTorch إلى ONNX إلى محركات الواجهة الخلفية.</li> <li style="margin:0 0 6px;">خبرة عملية في تطوير خط أنابيب الدقة وأطر عمل الأتمتة.</li> <li style="margin:0 0 6px;">إتقان لغة بايثون والإلمام بمجموعات أدوات تعلم الآلة مثل ONNX Runtime و TensorFlow و PyTorch.</li> <li style="margin:0 0 6px;">خبرة في تحليل الدقة، بما في ذلك تطبيق الأساليب الإحصائية وأدوات التصور.</li> <li style="margin:0 0 6px;">القدرة على تصميم تجارب لاستعادة الدقة وتصحيح أخطاء فشل الدقة بفعالية.</li> <li style="margin:0 0 6px;">معرفة تقنيات التكميم وسير العمل المختلط الدقة.</li> <li style="margin:0 0 6px;">مهارات قوية في حل المشكلات والتحليل مع القدرة على عزل مشكلات الدقة المعقدة.</li> <li style="margin:0 0 6px;">يُفضل فهم دقة نماذج توليد الفيديو وقياس أداء التقييم متعدد الوسائط.</li> <li style="margin:0 0 6px;">يُفضل خبرة مع مسرعات مراكز البيانات مثل NVIDIA A100/H100/B200 أو AI100 Ultra أو Gaudi أو TPUs.</li> <li style="margin:0 0 6px;">تُعد معرفة أدوات تقييم دقة LLM مثل lm-eval و HELM والمعايير الاصطناعية ميزة إضافية.</li> <li style="margin:0 0 6px;">يُفضل الإلمام بأنظمة النشر الموزعة، بما في ذلك Kubernetes وخدمات الاستدلال السحابية.</li> <li style="margin:0 0 6px;">خبرة في هندسة البرمجيات.</li> <li style="margin:0 0 6px;">إتقان لغات البرمجة مثل C و C++ و Java.</li> </ul> <h3 style="font-size:18px; font-weight:700; margin:16px 0 8px;">المهارات المطلوبة</h3> <ul style="margin:0 0 12px; padding-inline-start:24px; list-style-type:disc; list-style-position:outside;"> <li style="margin:0 0 6px;">تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة</li> <li style="margin:0 0 6px;">مقاييس الدقة</li> <li style="margin:0 0 6px;">هندسة النماذج (المحولات، CNNs، RNNs، MoE)</li> <li style="margin:0 0 6px;">نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)</li> <li style="margin:0 0 6px;">التحقق من دقة الذكاء الاصطناعي التوليدي</li> <li style="margin:0 0 6px;">أطر عمل الاستدلال (TensorRT، ONNX Runtime، Triton)</li> <li style="margin:0 0 6px;">التكميم (INT8/FP8/INT4)</li> <li style="margin:0 0 6px;">المعايرة</li> <li style="margin:0 0 6px;">التدريب المدرك للتكميم (QAT)</li> <li style="margin:0 0 6px;">مقايضات الدقة</li> <li style="margin:0 0 6px;">تحويل رسوم النموذج (PyTorch → ONNX → محركات الواجهة الخلفية)</li> <li style="margin:0 0 6px;">تطوير خط أنابيب الدقة</li> <li style="margin:0 0 6px;">أطر عمل الأتمتة</li> <li style="margin:0 0 6px;">برمجة بايثون</li> <li style="margin:0 0 6px;">مجموعات أدوات تعلم الآلة (ONNX Runtime، TensorFlow، PyTorch)</li> <li style="margin:0 0 6px;">الأساليب الإحصائية</li> <li style="margin:0 0 6px;">أدوات التصور</li> <li style="margin:0 0 6px;">تصميم التجارب</li> <li style="margin:0 0 6px;">استعادة الدقة</li> <li style="margin:0 0 6px;">تصحيح أخطاء فشل الدقة</li> <li style="margin:0 0 6px;">تقنيات التكميم</li> <li style="margin:0 0 6px;">سير العمل المختلط الدقة</li> <li style="margin:0 0 6px;">حل المشكلات</li> <li style="margin:0 0 6px;">مهارات التحليل</li> <li style="margin:0 0 6px;">دقة نماذج توليد الفيديو (مفضل)</li> <li style="margin:0 0 6px;">قياس أداء التقييم متعدد الوسائط (مفضل)</li> <li style="margin:0 0 6px;">مسرعات مراكز البيانات (NVIDIA A100/H100/B200، AI100 Ultra، Gaudi، TPU) (مفضل)</li> <li style="margin:0 0 6px;">أدوات تقييم دقة LLM (lm-eval، HELM، المعايير الاصطناعية) (ميزة)</li> <li style="margin:0 0 6px;">أنظمة النشر الموزعة (Kubernetes، خدمات الاستدلال السحابية) (مفضل)</li> <li style="margin:0 0 6px;">هندسة البرمجيات</li> <li style="margin:0 0 6px;">برمجة C</li> <li style="margin:0 0 6px;">برمجة C++</li> <li style="margin:0 0 6px;">برمجة Java</li> </ul> <h3 style="font-size:18px; font-weight:700; margin:16px 0 8px;">المؤهلات</h3> <p style="margin:0 0 12px; ************;">مطلوب درجة البكالوريوس أو الماجستير في الهندسة أو التعلم الآلي/الذكاء الاصطناعي أو نظم المعلومات أو علوم الحاسوب أو مجال ذي صلة.</p> <p style="margin:0 0 12px; ************;"><strong>الحد الأدنى من المؤهلات:</strong></p> <ul style="margin:0 0 12px; padding-inline-start:24px; list-style-type:disc; list-style-position:outside;"> <li style="margin:0 0 6px;">درجة البكالوريوس في الهندسة أو نظم المعلومات أو علوم الحاسوب أو مجال ذي صلة و 4+ سنوات من الخبرة في هندسة البرمجيات أو خبرة عمل ذات صلة.</li> <li style="margin:0 0 6px;">أو درجة الماجستير في الهندسة أو نظم المعلومات أو علوم الحاسوب أو مجال ذي صلة و 3+ سنوات من الخبرة في هندسة البرمجيات أو خبرة عمل ذات صلة.</li> <li style="margin:0 0 6px;">أو درجة الدكتوراه في الهندسة أو نظم المعلومات أو علوم الحاسوب أو مجال ذي صلة و 2+ سنوات من الخبرة في هندسة البرمجيات أو خبرة عمل ذات صلة.</li> <li style="margin:0 0 6px;">2+ سنوات من الخبرة العملية مع لغات البرمجة مثل C و C++ و Java و Python وما إلى ذلك.</li> </ul> <p style="margin:0 0 12px; ************;">الإشارات إلى عدد معين من سنوات الخبرة هي لأغراض إرشادية فقط. سيتم النظر في الطلبات من المرشحين ذوي الخبرة المعادلة، شريطة أن يتمكن المرشح من إثبات القدرة على أداء الواجبات الرئيسية للدور ويمتلك الكفاءات المطلوبة.</p> <h3 style="font-size:18px; font-weight:700; margin:16px 0 8px;">بيئة العمل والتعويضات</h3> <p style="margin:0 0 12px; ************;">هذه وظيفة بدوام كامل مقرها في الرياض، المملكة العربية السعودية. يقع الدور ضمن مجموعة الهندسة، وتحديداً هندسة البرمجيات.</p> <p style="margin:0 0 12px; ************;">تشمل التعويضات راتباً مع بدل سكن ونقل، وأسهم (RSUs)، ومكافأة مرتبطة بالأداء. تشمل المزايا الإضافية 16 أسبوعاً من إجازة الأمومة مدفوعة الأجر بالكامل، و 6 أسابيع من إجازة الأبوة مدفوعة الأجر بالكامل، ونظام شراء أسهم الموظفين، وبدل تعليم الأطفال، ودعم الانتقال والهجرة إذا لزم الأمر، وتأمين على الحياة والتأمين الطبي، وتعويض Live+Well عن رسوم العضوية الصحية والترفيهية.</p>