الوصف الوظيفي

الأدوار والمسؤوليات

المسؤوليات الأساسية:

تصميم وبناء وتحسين النماذج التنبؤية وخوارزميات التعلم الآلي باستخدام البيانات المنظمة وشبه المنظمة.
إجراء معالجة البيانات المسبقة، وهندسة الميزات، واختيار النموذج بشكل مستقل.
بناء وصيانة خطوط أنابيب النماذج المؤتمتة بما في ذلك التدريب، والتحقق، والتقييم، والمراقبة.
تنفيذ كشف انحراف النموذج، ومنطق إعادة التدريب، وتشخيص الأداء.
إجراء شرح النموذج القائم على الشيفرة (مثل SHAP، LIME)، ودعم الوثائق لمراجعة الحوكمة.

المهارات المطلوبة

إجادة متقدمة في بايثون (Pandas، NumPy، Scikit-learn، XGBoost، LightGBM)
إتقان قوي في SQL ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة (عبر المخزن أو البحيرة)
خبرة في نشر النماذج باستخدام MLflow، Airflow، Docker، أو أدوات مشابهة
الإلمام بمقاييس أداء النموذج (ROC AUC، F1، الرفع/الكسب، إلخ)
خبرة عملية في تدريب وتقييم النماذج للتصنيف الثنائي، التصنيف المتعدد، الانحدار، أو السلاسل الزمنية
التعرض للتعلم العميق (PyTorch أو Tensorflow) لحالات الاستخدام المتقدمة
معرفة عملية بالتضمينات، ومتاجر المتجهات، أو النماذج القائمة على النصوص
إعداد سير العمل القابل للتكرار القائم على Git

الملف الشخصي المطلوب للمرشحين

نحن نبحث حالياً عن عالم بيانات لعملياتنا في قطر بالشروط والأحكام التالية.

عالم بيانات - البنوك VAM Systems