كجزء من نمو أعمالنا، نحن نبحث عن مهندس معماري للبيانات والذكاء الاصطناعي شغوف بالتقنيات الجديدة، وقادر على تصميم وإدارة وتصنيع حلول البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي التوليدي ذات القيمة المضافة العالية لعملائنا.
مهامك
التأطير والهندسة التقنية: تصميم الهياكل المستهدفة (معالجة الدفعات، الوقت الفعلي، السحابة، والمحلية) وإدارة المشاريع تقنياً من مرحلة إثبات المفهوم (POC) إلى التصنيع.
خطوط معالجة البيانات والذكاء الاصطناعي: تطوير وتنظيم معالجة البيانات الضخمة (PySpark) وخطوط استنتاج الذكاء الاصطناعي.
هياكل الذكاء الاصطناعي التوليدي و RAG: تنفيذ وتحسين حلول RAG المتقدمة المترابطة مع النماذج اللغوية (LLM) وقواعد بيانات المتجهات.
البث والاستيعاب: إعداد تدفقات الوقت الفعلي عالية الأداء (Kafka، NiFi) المتصلة بمحركات البيانات والذكاء الاصطناعي.
التصنيع و MLOps/DevOps: تنفيذ خطوط CI/CD، وتنسيق التدفق، والمراقبة، وضمان الأداء والأمان وجودة البيانات.
القيادة والتوجيه: تقديم التوجيه التقني للفرق (البيانات، الذكاء الاصطناعي، السحابة)، وضمان مراقبة المشاريع، وشرح الخيارات المعمارية لفرق الأعمال والمنتجات.
المهارات التقنية المطلوبة
البيانات الضخمة والمعالجة: إتقان PySpark (معالجة الدفعات والبث) والبيئات الموزعة (Hadoop/Cloudera، HDFS).
البث والاستيعاب: خبرة قوية في Kafka و NiFi لمعالجة البيانات في الوقت الفعلي.
قواعد البيانات (NoSQL والمتجهات): خبرة في Cassandra/Hive بالإضافة إلى قواعد بيانات المتجهات (Pinecone، FAISS، Weaviate أو ChromaDB).
الذكاء الاصطناعي التوليدي وأطر الذكاء الاصطناعي: إتقان النماذج اللغوية (OpenAI/Azure OpenAI، Claude، Mistral...)، وهندسة الأوامر (Prompt Engineering) والأطر المرتبطة بها (LangChain، LlamaIndex).
DevOps، MLOps والتنسيق: ممارسات قوية في CI/CD (GitLab، Docker)، سكربتات Python/FastAPI وأدوات التنسيق (Airflow، Prefect).
السحابة وإدارة قواعد البيانات: فهم جيد لهياكل السحابة (Azure، AWS أو GCP) وإتقان SQL.
ملف المرشح المطلوب
الملف الشخصي المطلوب
التعليم: درجة البكالوريوس + 5 سنوات في علوم الكمبيوتر، هندسة البرمجيات، علم البيانات، الذكاء الاصطناعي أو ما يعادلها.
الخبرة: خبرة مثبتة في هندسة البيانات (حوالي 8 سنوات وأكثر) في هندسة البيانات ودمج حلول الذكاء الاصطناعي.
المهارات: القيادة التقنية، العقل التحليلي، مهارات التواصل والاستقلالية.
اللغات: اللغة الإنجليزية التقنية مطلوبة.
As part of our business growth, we are looking for a Data & AI Architect 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 Candidate Profile
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.