عالم البيانات Al Futtaim Private Company (LLC)

تحليلات متقدمة وعلم البيانات ترجمة مشكلات الأعمال إلى حلول علم البيانات، الإحصائيات، والتعلم الآلي التي تحقق نتائج قابلة للقياس عبر حالات استخدام المؤسسات. إجراء استكشاف البيانات، هندسة الميزات، تطوير النماذج، والتقييم على مجموعات بيانات كبيرة الحجم منظمة وشبه منظمة. بناء ونشر نماذج تنبؤية، وصفية، وتوجيهية، مع ضمان القابلية للتفسير، والصلابة، والتوافق مع الأهداف التجارية. الشراكة عن كثب مع فرق الأعمال، والمنتجات، والتحليلات للتحقق من الافتراضات، وتحديد مقاييس النجاح، وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ. تمكين GenAI و LLM تطبيق تقنيات GenAI لتعزيز سير العمل في علم البيانات، بما في ذلك توليد الرؤى المعتمدة على LLM، والتلخيص، والتصنيف، ودعم القرارات. تصميم وتنفيذ حلول استرجاع معززة للتوليد (RAG) لتأصيل مخرجات LLM في بيانات المؤسسة والنتائج التحليلية. التعاون في تطبيقات تحليلية مدفوعة بـ GenAI مع التركيز على الدقة، والأهمية، والقدرة على التفسير. تقييم ومعايرة مخرجات GenAI باستخدام مقاييس كمية ونوعية، مع ضمان التوافق مع معايير الأعمال والتحليلات. إنتاجية المؤسسات و MLOps / LLMOps تحويل نماذج علم البيانات و GenAI إلى إنتاج باستخدام ممارسات MLOps / LLMOps من الدرجة المؤسسات، بما في ذلك إدارة الإصدارات، النشر، المراقبة، واستراتيجيات إعادة التدريب. بناء خطوط أنابيب تحليلية قابلة للتوسع، وآمنة، وموثوقة بالتعاون مع فرق هندسة البيانات والسحابة. مراقبة أداء النموذج، انحراف البيانات، وجودة مخرجات GenAI، ودفع التحسينات المستمرة بناءً على الاستخدام في العالم الحقيقي. ضمان أن الحلول تلبي متطلبات المؤسسة للحوكمة، والأمان، والامتثال، والذكاء الاصطناعي المسؤول. قياس الأداء والتحسين المستمر تحديد وتتبع مقاييس أداء النموذج و GenAI (الدقة، الاستقرار، التحيز، الكمون، تأثير الأعمال). إجراء تجارب وتنفيذ إصدارات محكومة لتحسين النماذج، وتوجيهات GenAI، واستراتيجيات الاسترجاع. تحسين الحلول باستمرار من خلال حلقات التغذية الراجعة، والتجريب، واحتياجات الأعمال المتطورة. المهارات المطلوبة لتحقيق النجاح: أساس قوي في الإحصائيات، التعلم الآلي، وعلم البيانات التطبيقي. إتقان في بايثون، SQL، وSpark مع خبرة في معالجة البيانات وخطوط الأنابيب التحليلية. خبرة عملية مع نظام Databricks لنشر حلول علم البيانات و GenAI. تعرض عملي لممارسات MLOps / LLMOps، بما في ذلك إدارة إصدار النموذج والمراقبة.