الوصف
تبحث BlackStone eIT بنشاط عن قائد فريق ذكاء اصطناعي م dedicated يشارك لقيادة مبادرات الذكاء الاصطناعي لدينا. يتضمن هذا الدور قيادة فريق موهوب من محترفي الذكاء الاصطناعي لإيجاد حلول مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تتماشى مع رؤية الشركة. ستلعب دورًا حاسمًا في التخطيط والتطوير ونشر تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تعزز منتجاتنا وخدماتنا مع الحفاظ على أعلى معايير التميز.
المسؤوليات:
- قيادة فريق الذكاء الاصطناعي في تصميم وبناء وتنفيذ نماذج وأنظمة الذكاء الاصطناعي.
- التعاون مع أصحاب المصلحة لتحديد فرص الذكاء الاصطناعي التي تضيف قيمة للأعمال.
- إرشاد الفريق لاستخدام أطر وأدوات التعلم الآلي بشكل فعال.
- الإشراف على دورة حياة المشروع من البحث والنموذج الأولي حتى النشر في بيئة الإنتاج.
- الحفاظ على معرفة أحدث الاتجاهات والتطورات في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
- تحديد أفضل الممارسات وتعزيز ثقافة التحسين المستمر والابتكار.
المتطلبات
- الخبرة: 6+ سنوات من الخبرة العملية في تعلم الآلة أو التعلم العميق أو هندسة الذكاء الاصطناعي.
- 3+ سنوات من الخبرة في دور قيادي تقني أو توجيهي.
- البرمجة والأطر: كفاءة عالية في بايثون وأطر التعلم العميق (يفضَّل PyTorch بشدة، أو TensorFlow).
- البنية التحتية السحابية: خبرة عملية واسعة مع Microsoft Azure، خاصة بناء خطط التدريب والنشر باستخدام Azure ML Workspace، MLflow، وتنسيق الحاويات (Docker/Kubernetes).
- خبرة NLP: فهم عميق للهياكل الحديثة للمعالجة اللغوية الطبيعية (Transformers، BERT، variants من GPT)، الت tokenization، قواعد البيانات الشعاعية، ومكتبات مثل Hugging Face وLangChain/Lang Graph.
- خبرة CV: أسس رياضية قوية في معالجة الصور وخبرة في بناء النماذج المخصصة باستخدام OpenCV، وهياكل YOLO، وPyTorch Vision.
- MLOps: قدرة مثبتة على بناء خطوط CI/CD لنماذج تعلم الآلة، إدارة سجلات النماذج، ومراقبة انحراف النموذج في الإنتاج.
- الخبرة في بناء ونشر وكلاء AI مستقلين (على سبيل المثال، باستخدام LangChain، Lang Graph، Crew AI).
- خلفية في نشر الحواف لنماذج الرؤية الحاسوبية (TensorRT، ONNX).
الفوائد
- إجازة مدفوعة الأجر
- مكافأة الأداء
- التدريب والتطوير
Description
BlackStone eIT is actively looking for a dedicated AI team lead to spearhead our artificial intelligence initiatives. This role involves leading a talented team of AI professionals to create innovative AI-driven solutions that align with the company's vision. You will play a crucial part in strategizing, developing, and deploying AI technologies that enhance our products and services while maintaining the highest standards of excellence.
Responsibilities:
- Lead the AI team in designing, developing, and implementing AI models and systems.
- Collaborate with stakeholders to identify AI opportunities that drive business value.
- Guide the team to effectively use machine learning frameworks and tools.
- Oversee project lifecycle from research and prototyping to production deployment.
- Maintain knowledge of latest trends and advancements in AI and machine learning.
- Establish best practices and foster a culture of continuous improvement and innovation.
Requirements
- Experience: 6+ years of hands-on experience in machine learning, deep learning, or AI engineering.
- 3+ years of experience in a technical leadership or mentoring role.
- Programming & frameworks: Expert-level proficiency in Python and deep learning frameworks (PyTorch is strongly preferred, or TensorFlow).
- Cloud infrastructure: Extensive, hands-on experience with Microsoft Azure, specifically building training and deployment pipelines using Azure ML workspace, MLflow, and container orchestration (Docker/Kubernetes).
- NLP expertise: Deep understanding of modern NLP architectures (Transformers, BERT, GPT variants), tokenization, vector databases, and libraries like Hugging Face and LangChain/Lang Graph.
- CV expertise: Strong mathematical foundation in image processing and experience building custom models using OpenCV, YOLO architectures, and PyTorch Vision.
- MLOps: Proven ability to build CI/CD pipelines for machine learning models, manage model registries, and monitor model drift in production.
- Experience with building and deploying autonomous AI agents (e.g., using LangChain, Lang Graph, Crew AI).
- Background in edge deployment for computer vision models (TensorRT, ONNX).
Benefits
- Paid time off
- Performance bonus
- Training & development