عالم بيانات رئيسي - النزاهة والسلامة Salla

المسؤوليات

• بناء ونشر نماذج التعلم الآلي الخاضعة وغير الخاضعة للإشراف للكشف عن انتهاكات السياسات، والكشف عن التزوير، والكشف عن الاحتيال.
• بناء وتنمية وحدة النزاهة والسلامة والثقة، وتوجيه علماء البيانات التطبيقية وتقديم مشاريع شاملة مع نتائج تجارية قابلة للقياس.
• تصميم خطوط ميزات تستفيد من نصوص المنتجات، والصور، وسلوك البائع، وبيانات المعاملات.
• تطبيق نماذج معالجة اللغة الطبيعية لتصنيف النصوص، واستخراج الكيانات، والإشراف متعدد اللغات (العربية + الإنجليزية).
• استخدام هياكل متعددة الوسائط (CLIP، ViT + BERT) للتحقق المتبادل بين النصوص والصور.
• تطوير نماذج تعتمد على الرسوم البيانية وكشف الشذوذ لتحديد نشاط التجار المنسق أو المشبوه.
• التعاون مع فرق المنتجات، والقانون، والعمليات لتعريف سياسات النزاهة وحلقات التغذية الراجعة.
• تنفيذ لوحات المعلومات والمراقبة للكشف والتصعيد في الوقت الفعلي (مثل، Elastic، Grafana).
• تحسين دقة نموذج التوازن بين الدقة/الاسترجاع بناءً على أهداف التنفيذ وتجربة المستخدم.
• الإلمام بتعلم الرسوم البيانية، وكشف الشذوذ، وخطوط بيانات متعددة الوسائط.
  
  

• درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الحاسوب، أو علم البيانات، أو مجال ذي صلة.
• 5+ سنوات من الخبرة في التعلم الآلي التطبيقي، مع التركيز على الأقل 2+ سنوات في أنظمة الثقة والسلامة، والنزاهة، أو الكشف عن الاحتيال.
• خبرة في نمذجة النصوص والصور متعددة الوسائط (مثل، OCR، CLIP/ViT، تحليل التخطيط)، واستخراج التصنيفات أو السمات، وتصنيف السياسات، وإشراف المحتوى العربي/الإنجليزي.
• إجادة قوية في بايثون، SQL، ومكتبات التعلم الآلي مثل PyTorch، Transformers، Scikit-learn، وOpenCV.
• خبرة في تطوير أنظمة الكشف المتدفقة أو القريبة من الوقت الحقيقي (Kafka، Redis Streams، أو ما يعادلها).