عالم بيانات أول

نحن نبحث عن عالم بيانات لتصميم وتطوير نماذج التعلم الآلي (ML) في مجالات مختلفة لاكتشاف الأنماط من أنواع متنوعة على نطاق واسع وكميات كبيرة من مجموعات البيانات. ستستخدم بشكل أساسي تقنيات التعلم العميق (وغيرها من تقنيات التعلم الآلي) لحل مشكلات مختلفة في محركات التوصيات، والروبوتات المحادثة، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، و المجالات الأخرى. سنعتمد عليك لبناء منتجات بيانات لاستخلاص رؤى تجارية قيمة. في هذا الدور، يجب أن تكون تحليليًا للغاية ومتمكنًا من التحليل والرياضيات والإحصاء. مهارات التفكير النقدي وحل المشكلات ضرورية لتفسير البيانات. ونرغب أيضًا في رؤية شغف بالتعلم الآلي والبحث. هدفك سيكون مساعدة شركتنا في تحليل الاتجاهات لاتخاذ قرارات أفضل. المهام والمسؤوليات تحليل البيانات الأولية: تقييم الجودة، والتنظيف، ومعالجة ما قبل المعالجة، وهيكلة البيانات للتعامل معها لاحقًا. 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 التوصيات، والروبوتات المحادثة، ومعالجة اللغة الطبيعية، واستخراج النصوص، واختيار/تمثيل السمات القائمة على النصوص، والتحسين والنمذجة التنبؤية. استخدام مجموعة متنوعة من الأدوات والأساليب لحل الأهداف التجارية المعقدة، من محركات التوصيات، 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 وفي مجالات مختلفة. مواكبة أحدث الاتجاهات والتكنولوجيا في مجالات علم البيانات والتعلم الآلي. العمل بشكل وثيق مع مهندسي البيانات فيما يتعلق بطلبات البيانات، ومع مسؤولي ضمان جودة البيانات في قضايا سلامة البيانات. العمل بشكل وثيق مع محللي الأعمال وفرق تطوير المنتجات لفهم متطلباتهم وتنفيذها. التعاون مع فرق تحليل البيانات الكبيرة ومطوري البرمجيات لتحويل الأفكار والنماذج والنماذج الأولية إلى حلول كاملة. العمل بشكل وثيق مع الفرق متعددة الوظائف لتحديد التحديات والمشكلات واقتراح حلول الذكاء الاصطناعي المحتملة. 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 4-5 سنوات كعالم بيانات (تحليل كمي ونمذجة البيانات). فهم عميق لنماذج التنبؤ، والتعلم الآلي، وتقنيات وأساليب التجميع والتصنيف، والخوارزميات. خبرة في تطبيقات ومجالات التعلم الآلي (يُفضل الخبرة في محركات التوصيات، 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. إجادة اللغة بايثون (تُعد معرفة لغات أخرى مثل نصوص Shell، C++، .Net، Java، Matlab، R، ... إلخ أمرًا مفضلًا). خبرة في مكتبات بايثون (TensorFlow، Keras، Pandas، Sklearn). إجادة ممتازة للخوارزميات والبرمجة الكائنية التوجه (OOP). معرفة بتقنيات قواعد البيانات (التصميم والتنفيذ) ولغة الاستعلام. معرفة بإطارات العمل الخاصة بالبيانات الكبيرة وأدوات التصور (مثل ElasticSearch، Cassandra، Hadoop، Spark) يُعد أمرًا مفضلًا. مهارات تنظيمية ومهارات إدارة مشاريع قوية. مهارات جيدة في حل المشكلات. مهارات تواصل وعرض ممتازة. المزايا تأمين صحي طبي مكافأة أداء أخرى