الوصف الوظيفي

الأدوار والمسؤوليات

مسؤوليات الوظيفة:

بناء أنظمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي باستخدام معالجة اللغة الطبيعية، والنماذج اللغوية الكبيرة، وتدفقات العمل الوكيلة
تطوير حلول معالجة اللغة الطبيعية للمهام مثل تصنيف النصوص، استخراج الكيانات، اكتشاف النوايا، التلخيص، وتحليل المشاعر
تصميم وتنفيذ أنظمة ذكاء اصطناعي وكيلة تقوم بالتفكير على المحادثات، البيانات التاريخية، وقواعد العمل
تطبيق تقنيات التعلم الآلي التقليدية للتنبؤ، التصنيف، والتحسين
استخدام تقنيات بحوث العمليات (التحسين، الاستدلال، المحاكاة) لدعم اللوجستيات وصنع القرار التشغيلي
التعاون مع فرق المنتج، والهندسة، والعمليات، والتجارية لترجمة مشاكل العمل إلى حلول علم البيانات
بناء خطوط أنابيب شاملة: استيعاب البيانات، هندسة الميزات، النمذجة، التقييم، النشر، والمراقبة
نشر النماذج وخدمات الذكاء الاصطناعي في الإنتاج باستخدام منصات السحاب وممارسات MLOps الحديثة

مؤهلات الوظيفة:

1-3 سنوات من الخبرة في علم البيانات، التعلم الآلي، أو أدوار الذكاء الاصطناعي التطبيقية
أساس قوي في علم البيانات والإحصاء
خبرة قوية في التعلم الآلي التقليدي (مثل: الانحدار، النماذج المعتمدة على الأشجار، التجميع، السلاسل الزمنية)
مهارات قوية في بايثون ومعرفة بالمكتبات الشائعة في التعلم الآلي/معالجة اللغة الطبيعية (scikit-learn، spaCy، NLTK، Hugging Face، إلخ)
فهم لأساسيات هندسة البرمجيات (واجهات برمجة التطبيقات، التحكم في الإصدارات، الاختبار)
معرفة عملية بمعالجة اللغة الطبيعية: معالجة النصوص واستخراج الميزات، النماذج الكلاسيكية لمعالجة اللغة الطبيعية والتضمينات الحديثة، تجربة مع مهام مثل التصنيف، NER، نمذجة الموضوع، أو تشابه النصوص، تجربة العمل مع النماذج اللغوية الكبيرة لمهام معالجة اللغة الطبيعية (التوجيه، التحسين أو التكيف، الربط، استخدام الأدوات)

المؤهلات المفضلة

خريج مسار علم البيانات في ITI (أو تدريب تقني مكافئ أو دراسات دراسات عليا)
معرفة ببحوث العمليات (التحسين، التوجيه، الجدولة، المحاكاة)
خبرة في الحوسبة السحابية (AWS، GCP، أو Azure)
معرفة بممارسات نشر النماذج وMLOps (Docker، CI/CD، المراقبة)
خبرة في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي وكيلة أو أنظمة معالجة اللغة الطبيعية متعددة الخطوات
التعرض لمعالجة اللغة الطبيعية باللغة العربية ومتعددة اللغات هو ميزة
خبرة في قواعد البيانات المتجهة، أنظمة الاسترداد، أو خطوط أنابيب RAG
معرفة بالذكاء الاصطناعي المحادثاتي أو الأنظمة المعتمدة على الدردشة
خلفية في اللوجستيات، الأسواق، أو العمليات على نطاق واسع

لماذا الانضمام إلى فريق علم البيانات في بوسطة؟

بناء أنظمة ذكاء اصطناعي، تعلم آلي، ودعم القرار ذات تأثير عالٍ تُستخدم يوميًا من قبل فرق العمليات والتجارة
العمل على حالات استخدام حقيقية في الإنتاج، وليس فقط تجارب
تطوير مهاراتك في الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات.

عالم بيانات مشارك Bosta

الأشخاص الذين يبحثون على وظائف عالم بيانات مشارك الوظائف التي تم البحث عنها