مهندس الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات

cyberani solutions

مهندس الذكاء الاصطناعي والبيانات يدعم تصميم وتطوير وتشغيل خطوط بيانات ونماذج الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي التي تدعم تحليلات المؤسسة والتطبيقات الذكية. العمل تحت توجيه المهندسين الكبار وعلماء البيانات، يساعد هذا الدور في جمع وتنظيف وتخزين وتحويل البيانات، ويساعد في بناء حلول تعلم آلي قابلة للتوسع.

المسؤوليات:

1.استيعاب البيانات والتكامل

المساعدة في بناء وصيانة خطوط ETL/ELT لاستيعاب البيانات من قواعد البيانات العلائقية، APIs، الملفات المسطحة، ومصادر البث.

استخدام أدوات مثل Apache Airflow، Azure Data Factory، أو منصات الأوركسترا المماثلة.

2.تخزين البيانات والنمذجة

دعم إنشاء وإدارة بحيرات البيانات، مستودعات البيانات، ومتاجر الميزات (مثل Snowflake، Azure Synapse، BigQuery، Delta Lake).

المساعدة في تصميم نماذج البيانات المنطقية والفيزيائية التي تمكّن من الاستعلام الفعال والتحليلات.

3.إعداد البيانات والجودة

تنفيذ تنظيف البيانات، والتحقق، والتحويل باستخدام Python، SQL، أو Spark.

تنفيذ فحوصات جودة البيانات الأساسية وتنبيهات المراقبة.

4.دعم نموذج التعلم الآلي

التعاون مع علماء البيانات لإعداد مجموعات بيانات التدريب وخطوط هندسة الميزات.

نشر نماذج بسيطة للإنتاج باستخدام منصات الحاويات (Docker، Kubernetes) أو الخدمات المدارة (Azure ML، SageMaker، Vertex AI).

5.الأتمتة وCI/CD

المساهمة في مستودعات الكود تحت التحكم بالإصدار (Git) والمساعدة في إعداد خطوط CI/CD لنشر البيانات والنماذج.

6. التوثيق والتعاون

توثيق سلالة البيانات، هيكل الخطوط، وبيانات النموذج.

المشاركة في الطقوس الرشيقة (الاجتماعات اليومية، تخطيط السبرينت) والعمل عن كثب مع الفرق متعددة الوظائف (التحليلات، المنتج، تكنولوجيا المعلومات).

7.التعلم والتطوير

البقاء على علم بأطر الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي الناشئة، خدمات البيانات السحابية، وأفضل الممارسات.

السعي للحصول على الشهادات أو التدريب ذي الصلة (مثل، Azure Data Engineer Associate، Google Cloud Professional Data Engineer).

,المتطلبات:

• درجة البكالوريوس في علوم الحاسوب، علوم البيانات، الهندسة الكهربائية، الرياضيات، أو مجال ذي صلة.
• 0-2 سنوات من الخبرة.
• خبرة عملية في مشاريع هندسة البيانات أو الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي.
• برمجة: Python (pandas، NumPy) وSQL.
• معالجة البيانات: إلمام بـ Spark، Pandas، أو أطر مماثلة.
• المنصات السحابية: تعرض أساسي لخدمات بيانات AWS، Azure، أو Google Cloud.
• قواعد البيانات: خبرة في قواعد البيانات العلائقية (PostgreSQL، MySQL) وقواعد بيانات NoSQL (MongoDB، Cassandra).