الراتب عند المقابلة
Salla
Jeddah Saudi Arabia
نحن نبحث عن عالم بيانات لتصميم وتطوير نماذج التعلم الآلي (ML) في مجالات مختلفة لاكتشاف الأنماط من أنواع متنوعة 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) وغيرها من المجالات. سنعتمد عليك لبناء منتجات بيانات لاستخراج رؤى تجارية قيمة. في هذا الدور، يجب أن تكون تحليليًا للغاية، ولديك مهارة في التحليل، والرياضيات، والإحصاء. مهارات التفكير النقدي وحل المشكلات ضرورية لتفسير البيانات. ونريد أيضًا أن نرى شغفًا بالتعلم الآلي والبحث. سيكون هدفك مساعدة شركتنا في تحليل الاتجاهات لاتخاذ قرارات أفضل. المهام والمسؤوليات تحليل البيانات الأولية: تقييم الجودة، التنظيف، المعالجة المسبقة، وهندسة 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 التي تم جمعها 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، واستخراج النصوص، واختيار/تمثيل السمات القائمة على النصوص، والتحسين والنماذج التنبؤية. استخدام مجموعة متنوعة من الأدوات والأساليب لحل أهداف تجارية معقدة، تشمل محركات التوصية، والروبوتات المحادثة، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتعلم الآلي/التعلم العميق، ومعالجة الصور، ومعالجة الكلام، والتعلم القائم على القواعد، والرسوم البيانية للمعرفة. 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 فرق تطوير البيانات الضخمة والبرمجيات لتحويل الأفكار والنماذج والنماذج الأولية إلى حلول كاملة. العمل بشكل وثيق مع الفرق متعددة الوظائف لتحديد التحديات والمشكلات واقتراح حلول ذكاء اصطناعي محتملة. المتطلبات درجة البكالوريوس في مجال كمي (الإحصاء، الرياضيات، علوم الحاسوب، الهندسة، إلخ)؛ يُفضل الحصول على درجة جامعية عليا في علم البيانات أو أي مجال كمي آخر. خبرة لا تقل عن 4 إلى 5 سنوات كعالم بيانات (تحليل كمي ونمذجة البيانات). فهم عميق لنماذج التنبؤ، والتعلم الآلي، وتقنيات وأساليب التجميع والتصنيف، والخوارزميات. خبرة في تطبيقات ومجالات التعلم الآلي (تُفضل الخبرة في محركات التوصية، ومعالجة اللغة الطبيعية، ونماذج اللغة، والروبوتات المحادثة). معرفة قوية وخبرة عملية واسعة مع النماذج الكبيرة للغة (LLMs)، بما في ذلك اختيار النموذج، والضبط الدقيق، والنشر، وهندسة الأوامر (Prompt Engineering) للتطبيقات الواقعية. خبرة في خوارزميات وتقنيات التعلم العميق. إتقان لغة بايثون (تُفضل لغات برمجة أخرى مثل نصوص Shell، C++، .Net، Java، Matlab، R، وغيرها). خبرة في مكتبات لغة بايثون (Tensorflow، Keras، Pandas، Sklearn). إجادة ممتازة للخوارزميات والبرمجة كائنية التوجه. إلمام بتقنيات قواعد البيانات (التصميم والتنفيذ) ولغة الاستعلام. يُفضل الإلمام بإطارات العمل الخاصة بالبيانات الضخمة وأدوات التصور (ElasticSearch، Cassandra، Hadoop، Spark). مهارات تنظيمية ومهارات إدارة مشاريع قوية. مهارات جيدة في حل المشكلات. مهارات اتصال وعرض ممتازة. المزايا تأمين صحي طبي مكافأة أداء أخرى