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 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
كجزء من نمو أعمالنا، نبحث عن مهندس معماري للبيانات والذكاء الاصطناعي شغوف بالتقنيات الجديدة، وقادر على تصميم وإدارة وتطوير حلول البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي التوليدي ذات القيمة المضافة العالية لعملائنا.
مهامك
التأطير والهندسة التقنية: تصميم البنيات المستهدفة (معالجة دفعية، معالجة في الوقت الفعلي، سحابية، ومحلية) وإدارة المشاريع تقنيًا من مرحلة إثبات المفهوم (POC) إلى مرحلة الإنتاج الصناعي.
خطوط أنابيب البيانات والذكاء الاصطناعي: تطوير وتنظيم عمليات معالجة البيانات الضخمة (PySpark) وخطوط أنابيب استنتاج الذاء الاصطناعي.
بنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي وRAG: تنفيذ وتحسين حلول RAG المتقدمة المترابطة مع النماذج اللغوية (LLM) وقواعد البيانات المتجهة.
البث والاستيعاب: إعداد تدفقات عالية الأداء في الوقت الفعلي (Kafka, NiFi) متصلة بمحركات البيانات والذكاء الاصطناعي.
التصنيع وMLOps/DevOps: تنفيذ خطوط أنابيب CI/CD، وتنسيق التدفقات، والمراقبة، وضمان الأداء والأمن وجودة البيانات.
القيادة والتوجيه: تقديم التوجيه التقني للفرق (البيانات، الذكاء الاصطناعي، السحابة)، وضمان متابعة المشاريع، وشرح الخيارات المعمارية لفرق الأعمال والمنتجات.
المهارات التقنية المطلوبة
البيانات الضخمة والمعالجة: إتقان PySpark (المعالجة الدفعية والمعالجة المباشرة) والبيئات الموزعة (Hadoop/Cloudera, HDFS).
البث والاستيعاب: خبرة قوية في Kafka وNiFi لمعالجة البيانات في الوقت الفعلي.
قواعد البيانات (NoSQL والمتجهة): خبرة في Cassandra/Hive بالإضافة إلى قواعد البيانات المتجهة (Pinecone, FAISS, Weaviate أو ChromaDB).
أطر عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي: إتقان النماذج اللغوية (OpenAI/Azure OpenAI, Claude, Mistral...)، وهندسة الأوامر (Prompt Engineering)، وأطر العمل المرتبطة (LangChain, LlamaIndex).
DevOps وMLOps والتنسيق: ممارسات قوية في CI/CD (GitLab, Docker)، ونصوص Python/FastAPI البرمجية، وأدوات التنسيق (Airflow, Prefect).
السحابة وإدارة قواعد البيانات (DBMS): فهم جيد للبنيات السحابية (Azure, AWS أو GCP) وإتقان SQL.
الملف الشخصي المطلوب
التعليم: درجة الماجستير (Bac+5) في علوم الكمبيوتر، هندسة البرمجيات، علم البيانات، الذكاء الاصطناعي أو ما يعادلها.
الخبرة: خبرة مثبتة في هندسة البيانات (حوالي 8 سنوات فأكثر) في هندسة البيانات ودمج حلول الذكاء الاصطناعي.
المهارات: القيادة التقنية، العقلية التحليلية، مهارات التواصل، والقدرة على الاستقلالية.
اللغات: اللغة الإنجليزية التقنية مطلوبة.
الملف الشخصي للمرشح المطلوب