عالم بيانات أول

نبحث عن عالم بيانات لتصميم وتطوير نماذج التعلم الآلي (ML) في مجالات مختلفة للعثور على الأنماط من أنواع متنوعة على نطاق واسع وكميات كبيرة من مجموعات البيانات. ستستخدم بشكل رئيسي تقنيات التعلم العميق (وغيرها من تقنيات التعلم الآلي) لحل مشكلات مختلفة في محركات التوصية، والروبوتات المحادثة، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) وحقول أخرى. سنعتمد عليك لبناء منتجات بيانات لاستخلاص رؤى تجارية قيمة. في هذا الدور، يجب أن تكون تحليليًا للغاية، ولديك ميل للتحليل والرياضيات والإحصاء. مهارات التفكير النقدي وحل المشكلات ضرورية لتفسير البيانات. نرغب أيضًا في رؤية شغف بالتعلم الآلي والبحث. سيكون هدفك مساعدة شركتنا في تحليل الاتجاهات لاتخاذ قرارات أفضل. المسؤوليات تحليل البيانات الأولية: تقييم الجودة، التنظيف، المعالجة المسبقة، وهيكلة البيانات للعمليات اللاحقة. إجراء أنشطة البحث والتطوير، واستكشاف البيانات واكتشافها باستخدام ممارسات علم البيانات والتعلم الآلي (ML). تطوير وتطبيق واختبار وتنفيذ نماذج علم البيانات والتعلم الآلي لمجموعة واسعة من مجموعات البيانات المجمعة من مصادر بيانات مختلفة مثل الأسواق الإلكترونية ومنصات التجارة الإلكترونية ووسائل التواصل الاجتماعي ومصادر الويب. تصميم وتطوير نماذج تعلم آلي دقيقة وقابلة للتوسع في مجالات وتطبيقات مختلفة، تشمل على سبيل المثال لا الحصر محركات التوصية، والروبوتات المحادثة، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، واستخراج النصوص، واختيار/تمثيل السمات القائمة على النصوص، والتحسين والنمذجة التنبؤية. استخدام مجموعة متنوعة من الأدوات والأساليب لحل الأهداف التجارية المعقدة، بدءًا من محركات التوصية، والروبوتات المحادثة، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتعلم الآلي/التعلم العميق، ومعالجة الصور، ومعالجة الكلام، والتعلم القائم على القواعد، والرسوم البيانية المعرفية. تصميم عروض خدمات وحلول جديدة في مجال التجارة الإلكترونية ومجالات مختلفة. مواكبة أحدث الاتجاهات والتكنولوجيات في مجالات علم البيانات والتعلم الآلي. العمل بشكل وثيق مع مهندسي البيانات في الطلبات المتعلقة بالبيانات، ومع مسؤولي ضمان جودة البيانات في قضايا سلامة البيانات. العمل بشكل وثيق مع محللي الأعمال وفرق تطوير المنتجات لفهم متطلباتهم وتنفيذها. التعاون مع مطوري البيانات الضخمة والبرمجيات لترجمة الأفكار والنماذج والنماذج الأولية إلى حلول كاملة. العمل بشكل وثيق مع الفرق متعددة الوظائف لتحديد التحديات والمشكلات واقتراح حلول محتملة تعتمد على الذكاء الاصطناعي. المتطلبات درجة البكالوريوس في مجال كمي (الإحصاء، الرياضيات، علوم الحاسوب، الهندسة، إلخ)؛ يُفضل الحصول على درجة دراسات عليا في علم البيانات أو مجال كمي آخر. خبرة لا تقل عن 4 - 5 سنوات كعالم بيانات (التحليل الكمي ونمذجة البيانات). فهم عميق للنمذجة التنبؤية، والتعلم الآلي، وتقنيات وأساليب التجميع والتصنيف، والخوارزميات. خبرة في تطبيقات ومجالات التعلم الآلي (يُفضل الخبرة في محركات التوصية، ومعالجة اللغة الطبيعية، ونماذج اللغة، والروبوتات المحادثة). معرفة قوية وخبرة عملية بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، بما في ذلك اختيار النموذج، والضبط الدقيق، والنشر، وهندسة الأوامر للتطبيقات الواقعية. خبرة في خوارزميات وتقنيات التعلم العميق. إتقان لغة بايثون (يُفضل لغات أخرى مثل نصوص shell، C++، .Net، Java، Matlab، R، ...إلخ). خبرة في مكتبات بايثون (Tensorflow، Keras، Pandas، Sklearn). إجادة ممتازة للخوارزميات والبرمجة كائنية التوجه. معرفة بتقنية قواعد البيانات (التصميم والتنفيذ) ولغة الاستعلام. يُفضل الإلمام بإطارات العمل الخاصة بالبيانات الضخمة وأدوات التصور (ElasticSearch، Cassandra، Hadoop، Spark). مهارات تنظيمية ومهارات إدارة المشاريع القوية. مهارات جيدة في حل المشكلات. مهارات اتصال وعرض ممتازة المزايا تأمين صحي طبي مكافأة الأداء أخرى