كجزء من نمو أعمالنا، نبحث عن مهندس بيانات وذكاء اصطناعي (Data & AI Architect) شغوف بالتقنيات الجديدة، وقادر على تصميم وإدارة وتحويل حلول البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) عالية القيمة إلى حلول صناعية لعملائنا.
مسؤولياتك:
- التأطير والهندسة التقنية: تصميم البنى المستهدفة (Batch, Real Time, Cloud, On-Premise) وإدارة المشاريع تقنياً من مرحلة إثبات المفهوم (POC) إلى الإنتاج الصناعي.
- خطوط أنابيب البيانات والذكاء الاصطناعي: تطوير وتنظيم معالجة البيانات الضخمة (PySpark) وخطوط أنابيب استنتاج الذكاء الاصطناعي.
- بنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي وRAG: 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 وMLOps/DevOps: تنفيذ خطوط أنابيب CI/CD، وتنسيق التدفق، والمراقبة، وضمان الأداء والأمان وجودة البيانات.
- القيادة والتوجيه: توفير التوجيه التقني للفرق (البيانات، الذكاء الاصطناعي، السحابة)، وضمان مراقبة المشروع وشرح الخيارات الهندسية لفرق الأعمال والمنتجات.
المهارات التقنية المطلوبة:
البيانات الضخمة والمعالجة: إتقان PySpark (Batch & Streaming) والبيئات الموزعة (Hadoop/Cloudera, HDFS).
البث والاستيعاب: خبرة قوية في Kafka وNiFi لمعالجة البيانات في الوقت الفعلي.
قواعد البيانات (NoSQL والمتجهات): خبرة في Cassandra/Hive وكذلك في قواعد بيانات المتجهات (Pinecone, FAISS, Weaviate, ChromaDB).
الذكاء الاصطناعي التوليدي وأطر العمل: إتقان النماذج اللغوية الكبيرة LLMs (OpenAI/Azure OpenAI, Claude, Mistral...)، وهندسة الأوامر (Prompt Engineering) وأطر العمل المرتبطة بها (LangChain, LlamaIndex).
DevOps وMLOps والتنسيق: ممارسات CI/CD قوية (GitLab, Docker)، سكربتات Python/FastAPI وأدوات التنسيق (Airflow, Prefect).
السحابة وقواعد البيانات: فهم جيد لهندسة السحابة (Azure, AWS, GCP) وإتقان لغة SQL.
ملف المرشح المطلوب
الملف الشخصي:
التعليم: درجة الماجستير (Bac+5) في علوم الحاسوب، هندسة البرمجيات، علم البيانات، الذكاء الاصطناعي أو ما يعادلها.
الخبرة: خبرة مثبتة في هندسة البيانات (حوالي 8 سنوات فأكثر) في هندسة البيانات وتكامل حلول الذكاء الاصطناعي.
المهارات: القيادة التقنية، العقلية التحليلية، 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 responsibilities:
- 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.
Required technical skills:
Big Data & Processing: Mastery of 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 on Cassandra/Hive as well as on vector databases (Pinecone, FAISS, Weaviate or ChromaDB).
GenAI & Frameworks IA : Ma trise des LLM (OpenAI/Azure OpenAI, Claude, Mistral...), du Prompt Engineering et des frameworks associants (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 mastery of the SQL language.
Desired Candidate Profile
Search 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.