On-site Full Time

valeo -

Egypt , Cairo

--

Apply Now

Employment Full Time

Category Information Technology

Industry Shipbuilding

Design, develop, and deploy end-to-end ML/AI solutions. Build and optimize LLM-based systems (Agents, Agentic workflows, RAG pipelines, embeddings, multimodal, etc.).
Research, evaluate, and experiment with new AI techniques, models, tools, and frameworks, and assess their feasibility, performance, and business impact.
Fine-tune, evaluate, and benchmark systems using quantitative and AI-Based evaluation methods.
Stay up to date with advancements in the field. Drive adoption of relevant innovations into production systems.
Design AI system architecture with focus on production aspects such as scalability, latency, cost efficiency, and reliability.
Collaborate with product, backend, and cloud teams to integrate AI systems.

4+ years of hands-on experience in AI/ML development.
Master’s degree (MSc) in AI, Machine Learning, Computer Science, or a related field. (a significant advantage)
Solid ML/AI fundamentals.
Strong practical experience in AI related developments (Python, frameworks, tools, etc.).
Strong analytical, problem-solving, and communication skills.
Experience deploying AI solutions to production environments.
Experience with cloud AI platforms (e.g., GCP, Vertex AI).
Familiarity with MLOps, monitoring, and CI/CD pipelines.
Familiarity with MLOps, monitoring, and CI/CD pipelines

تصميم وتطوير ونشر حلول التعلم الآلي/الذكاء الاصطناعي الشاملة (end-to-end). بناء وتحسين الأنظمة القائمة على نماذج اللغات الكبيرة (الوكلاء، وسير العمل الوكيلي، وأنابيب RAG، والتضمينات، والأنظمة متعددة الوسائط، إلخ).
بحث وتقييم وتجربة تقنيات ونماذج وأدوات وأطر عمل جديدة للذكاء الاصطناعي، وتقييم جدواها وأدائها وتأثيرها على الأعمال.
الضبط الدقيق، والتقييم، وقياس أداء الأنظمة باستخدام طرق تقييم كمية وقائمة على الذكاء الاصطناعي.
مواكبة أحدث التطورات في هذا المجال. قيادة تبني الابتكارات ذات الصلة في أنظمة الإنتاج.
تصميم هندسة أنظمة الذكاء الاصطناعي مع التركيز على جوانب الإنتاج مثل القابلية للتوسع، وزمن الاستجابة، وكفاءة التكلفة، والموثوقية.
التعاون مع فرق المنتجات والأنظمة الخلفية والسحابة لدمج أنظمة الذكاء الاصطناعي.

خبرة عملية لا تقل عن 4 سنوات في تطوير الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي.
درجة الماجستير (MSc) في الذكاء الاصطناعي، أو التعلم الآلي، أو علوم الحاسوب، أو مجال ذي صلة (ميزة إضافية كبيرة).
أساسيات قوية في التعلم الآلي/الذكاء الاصطناعي.
خبرة عملية قوية في التطويرات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي (Python، أطر العمل، الأدوات، إلخ).
مهارات تحليلية وحل مشكلات وتواصل قوية.
خبرة في نشر حلول الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج.
خبرة في منصات الذكاء الاصطناعي السحابية (مثل GCP، Vertex AI).
الإلمام بعمليات التعلم الآلي (MLOps)، والمراقبة، وأنابيب CI/CD.
الإلمام بعمليات التعلم الآلي (MLOps)، والمراقبة، وأنابيب CI/CD