تدريب في البحث والتطوير — الذكاء الاصطناعي والتقنيات الحديثة

هل أنت طالب في السنة النهائية في الهندسة أو علوم الحاسوب، وترغب في العمل على تقنيات تساهم في بناء أنظمة المستقبل؟

نبحث عن طلبة موهوبين وفضوليين، شغوفين بالذكاء الاصطناعي والبرمجيات والتقنيات الحديثة، للانضمام إلى أنشطة البحث والتطوير والابتكار.

التدريب لدينا لا يقتصر على استخدام تقنيات موجودة مسبقًا، بل يتيح لك فرصة الاستكشاف والتجريب والبناء والاختبار، والعمل على تحديات تقنية حقيقية.

اكتشف التقنيات التي تشكل مستقبل الذكاء الاصطناعي

بحسب تخصصك واهتماماتك، يمكن أن تتضمن مواضيع التدريب:

• الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي
• نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ونماذج اللغة الصغيرة
• التوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG)
• التمثيلات المتجهية وقواعد البيانات المتجهية
• البحث الدلالي وقواعد المعرفة
• وكلاء الذكاء الاصطناعي والأنظمة الوكيلة
• الذكاء الاصطناعي على الأجهزة (Edge AI & On-device AI)
• الرؤية الحاسوبية
• التوائم الرقمية
• إنترنت الأشياء والأنظمة الذكية
• تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسينها ونشرها

الهدف بسيط: تحويل الأفكار إلى تجارب، وتحويل التجارب إلى نماذج أولية قابلة للتطبيق.

وبحسب طبيعة المشروع، قد تعمل على تصميم معماريات للذكاء الاصطناعي، وتقييم مقاربات مختلفة، وتطوير نماذج أولية وحلول تجريبية، ودمج نماذج الذكاء الاصطناعي، واستكشاف طرق نشرها في بيئات واقعية.

من نبحث عنه؟

نبحث عن طلبة السنة النهائية في مدارس الهندسة، أو طلبة الماجستير أو الدكتوراه في أحد المجالات التالية:

علوم الحاسوب، الذكاء الاصطناعي، علم البيانات، تعلم الآلة، هندسة البرمجيات، الأنظمة المدمجة، إنترنت الأشياء أو أي مجال ذي صلة.

يُتوقع أن تكون لديك معرفة جيدة بلغة Python واهتمام حقيقي بالذكاء الاصطناعي وتقنيات البرمجيات.

وتُعتبر الخبرة السابقة في LLMs، RAG، Embeddings، Hugging Face، PyTorch، Docker أو Edge AI ميزة إضافية.

لكننا لا نبحث فقط عن المهارات التقنية. نبحث عن أشخاص يحبون الفهم والتجريب والبناء.

إذا كنت فضوليًا، مستقلًا، دقيقًا، ولديك رغبة في استكشاف تقنيات جديدة وتحويل الأفكار والأسئلة إلى تجارب ونماذج أولية ملموسة، فقد تكون هذه الفرصة مناسبة لك.

إذا كنت ترغب في العمل على تحديات تقنية حقيقية، واستكشاف الذكاء الاصطناعي بما يتجاوز العروض التجريبية، والمساهمة في تحويل التقنيات الحديثة إلى حلول ملموسة، فنحن نرغب في التعرف عليك.

كيفية التقديم

أرسل إلينا سيرتك الذاتية، مرفقة بنبذة قصيرة تتحدث فيها عن:

• مسارك الأكاديمي
• مجالات اهتمامك
• مشاريعك أو خبراتك التقنية ذات الصلة

كما يمكنك مشاركة رابط GitHub أو Portfolio أو مشاريعك الشخصية، إن وجد.

قد يبدأ مشروعك القادم بفكرة. حوّلها إلى نموذج أولي.