كجزء من نمو أعمالنا، نحن نبحث عن مهندس معماري للبيانات والذكاء الاصطناعي / مدير مشاريع شغوف بالتكنولوجيات الجديدة، وقادر على تصميم وإدارة وتحويل حلول البيانات الضخمة (Big Data) والذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) ذات القيمة المضافة العالية إلى حلول صناعية لعملائنا.
مهامك
التأطير والهندسة المعمارية التقنية: تصميم البنيات المعمارية المستهدفة (الدفعات، الوقت الفعلي، السحابية وعلى المنشأة) وإدارة المشاريع تقنيًا من مرحلة إثبات المفهوم (POC) إلى التصنيع.
خطوط أنابيب البيانات والذكاء الاصطناعي: تطوير وتنسيق معالجة البيانات الضخمة (PySpark) وخطوط أنابيب استدلال الذكاء الاصطناعي.
بنيات GenAI & RAG: تنفيذ وتحسين حلول RAG المتقدمة المترابطة مع النماذج اللغوية (LLM) وقواعد البيانات الشعاعية.
البث والاستيعاب: إعداد تدفقات بيانات عالية الأداء في الوقت الفعلي (Kafka، NiFi) متصلة بمحركات البيانات والذكاء الاصطناعي.
التصنيع و MLOps/DevOps: تنفيذ خطوط أنابيب CI/CD، وتنسيق التدفقات، والمراقبة وضمان الأداء والأمان وجودة البيانات.
القيادة والتوجيه: تقديم التوجيه الفني للفرق (البيانات، الذكاء الاصطناعي، السحابية)، وضمان متابعة المشروع وشرح الخيارات المعمارية لفرق الأعمال والمنتجات.
المهارات التقنية المطلوبة
البيانات الضخمة والمعالجة: إتقان PySpark (الدفعات والبث) والبيئات الموزعة (Hadoop/Cloudera، HDFS).
البث والاستيعاب: خبرة قوية في Kafka و NiFi لمعالجة البيانات في الوقت الفعلي.
قواعد البيانات (NoSQL والشعاعية): خبرة في Cassandra/Hive بالإضافة إلى قواعد البيانات الشعاعية (Pinecone، FAISS، Weaviate أو ChromaDB).
أطر الذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي: إتقان النماذج اللغوية الكبيرة LLMs (OpenAI/Azure OpenAI، Claude، Mistral...)، وهندسة الأوامر والأطر المرتبطة بها (LangChain، LlamaIndex).
DevOps و MLOps والتنسيق: ممارسات CI/CD قوية (GitLab، Docker)، وسكريبتات Python/FastAPI وأدوات التنسيق (Airflow، Prefect).
السحابة وأنظمة إدارة قواعد البيانات: فهم جيد للبنيات السحابية (Azure أو AWS أو GCP) وإتقان SQL.
الملف الشخصي المطلوب
التعليم: Bac+5 في علوم الحاسوب، هندسة البرمجيات، علم البيانات، الذكاء الاصطناعي أو ما يعادل ذلك.
الخبرة: خبرة مثبتة في هندسة البيانات (~8 سنوات وأكثر) في هندسة البيانات وتكامل حلول الذكاء الاصطناعي.
المهارات: القيادة التقنية، العقلية التحليلية، مهارات التواصل والاستقلالية.
اللغات: الإنجليزية التقنية مطلوبة.
الملف الشخصي المطلوب للمرشح
As part of our business growth, we are looking for a Data & AI Architect / Project Manager passionate about new technologies, capable of designing, managing and industrializing high value-added Big Data and GenAI solutions for our clients.
Your tasks
Framing & Tech Architecture: Design target architectures (Batch, Real-Time, Cloud and On-Premise) and technically manage projects from POC to industrialization.
Data & AI Pipelines: Develop and orchestrate massive data processing (PySpark) and AI inference pipelines.
GenAI & RAG Architectures: Implementing and optimizing advanced RAG solutions interconnected with language models (LLM) and vector databases.
Streaming & Ingestion: Setting up high-performance real-time streams (Kafka, NiFi) connected to data and AI engines.
Industrialization & MLOps/DevOps: Implement CI/CD pipelines, flow orchestration, monitoring and ensure performance, security and data quality.
Leadership & Steering: Provide technical guidance to teams (Data, AI, Cloud), ensure project monitoring and explain architectural choices to Business and Product teams.
Technical skills required
Big Data & Processing: Proficiency in PySpark (Batch & Streaming) and distributed environments (Hadoop/Cloudera, HDFS).
Streaming & Ingestion: Solid expertise in Kafka and NiFi for real-time data processing.
Databases (NoSQL & Vector): Experience with Cassandra/Hive as well as vector databases (Pinecone, FAISS, Weaviate or ChromaDB).
GenAI & AI Frameworks: Mastery of LLMs (OpenAI/Azure OpenAI, Claude, Mistral...), Prompt Engineering and associated frameworks (LangChain, LlamaIndex).
DevOps, MLOps & Orchestration: Solid CI/CD practices (GitLab, Docker), Python/FastAPI scripts and orchestration tools (Airflow, Prefect).
Cloud & DBMS: Good understanding of Cloud architectures (Azure, AWS or GCP) and proficiency in SQL.
Desired profile
Education: Bac+5 in computer science, software engineering, data science, AI or equivalent.
Experience: Proven experience in Data Architecture (~8 years and more) in Data Engineering and integration of AI solutions.
Skills: Technical leadership, analytical mind, communication skills and autonomy.
Languages: Technical English required.
Desired Candidate Profile