عالم بيانات - AMP

Aspire Software

نحن نبحث عن عالم بيانات لديه خبرة في أخذ نماذج التعلم الآلي وخاصة التعلم المعزز من البحث إلى الإنتاج. اليوم، محرك التسعير لدينا هو نظام قائم على القواعد البرامترية (نمذجة المرونة، منحنيات الطلب السيغمويدية، وزن يوم الأسبوع، حواجز انحراف الإشغال والالتقاط). مهمتك هي تطويره إلى نظام تعلم: لصوص سياقيين، سياسات التعلم المعزز، وتوقعات احتمالية تسعير آلاف ليالي غرف الفنادق كل يوم. ستقوم أيضًا بدمج إشارات أخرى في هذا السعر المتوقع، مثل أسعار المنافسين، الأحداث في المنطقة، الطقس، إلخ.

ستكون مسؤولاً عن هذا العمل من البداية إلى النهاية: تحديد المشكلة، تصميم المكافآت والتقييم غير المتصل، تدريب النماذج، وشحنها كخدمات إنتاج بايثون على مجموعة FastAPI / AWS بدلاً من تسليم دفاتر الملاحظات للمهندسين. من المتوقع أن تتحرك بسرعة باستخدام أدوات تطوير مساعدتها الذكاء الاصطناعي.

ما ستعمل عليه

• ذكاء التسعير استبدل ووسع محرك التسعير البرامترية لدينا (انحراف الإشغال، سرعة الالتقاط، مرونة الأسعار، توقع منحنى الحجز، موسمية، تأثيرات يوم الأسبوع) مع نماذج مستفادة: لصوص سياقيين، سياسات التعلم المعزز، وتقدير مرونة بايزي.

• التعلم المعزز في الإنتاج تصميم وظائف المكافآت، استراتيجيات الاستكشاف، والتقييم غير المتصل الذي يسمح لنا بنشر تسعير التعلم المعزز بشكل آمن عبر بيانات الفنادق متعددة المستأجرين؛ بناء بنية التدريب والمراقبة والرجوع لدعم ذلك.

• توقع الطلب تحسين توقعات منحنى الحجز والإشغال النهائي لدينا (التي تعتمد حالياً على السيغمويد) باستخدام أساليب السلاسل الزمنية والاحتمالية المناسبة؛ قياس عدم اليقين وإدخاله في قرارات التسعير.

• المحاكاة والتقييم توسيع إعادة تشغيلنا التاريخية وبيئة المحاكاة الاصطناعية إلى إطار تقييم غير متصل من الدرجة الأولى واختبار A/B لسياسات التسعير.

• ميزات مدفوعة بالـ LLM بناء سير عمل وكيل (OpenAI، Anthropic Claude، LangChain / LangGraph) لتوصيات تسعير قائمة على الأحداث، تحليل الطلب، ورفاق مديري الإيرادات.

• تحويل الإنتاج كتابة خدمات بايثون من الدرجة الإنتاجية: مكتوبة، مختبرة، حزم معيارية تعمل على FastAPI / SQLAlchemy / PostgreSQL النوع من الكود الذي يوافق عليه مهندس موظف، وليس نصوصًا ودفاتر ملاحظات ملقاة على الحائط.

• خطوط البيانات العمل مع بيانات أحداث PredictHQ، تغذيات أسعار المنافسين، وعمليات تكامل PMS (Seekda، InnQuest، أخرى) لبناء تدفقات بيانات موثوقة تدعم قرارات التسعير.

• البنية التحتية المساهمة في بنية AWS الخاصة بنا (ECS Fargate، SQS، EventBridge، S3، CloudWatch) والمساعدة في توسيع المنصة مع نموها.

تقنية المجموعة

• النواة: Python 3.11، FastAPI، SQLAlchemy 2.0، Alembic، PostgreSQL، Redis.

• ML / RL: PyTorch أو TensorFlow، scikit-learn، Stable-Baselines3 / Ray RLlib (أو ما يعادلها)، MLflow أو تتبع التجارب المماثلة.

• AI / LLM: OpenAI GPT-4، Anthropic Claude، LangChain، LangGraph، PredictHQ.

• البيانات: Pandas، Polars، NumPy، statsmodels.

• البنية التحتية: AWS (ECS Fargate، SQS، EventBridge، S3، CloudWatch، ECR)، Docker، GitHub Actions CI/CD.

• القدرة على الملاحظة: Prometheus، Grafana Loki، PostHog.