مهندس التعلم الألى
Confidential Company
صاحب عمل نشط
نشرت قبل 7 دقائق
أرسل لي وظائف مثل هذه
الخبرة
2 - 8 سنوات
موقع العمل
التعليم
بكالوريوس في تطبيق الحاسوب(أجهزة الكمبيوتر), بكالوريوس في العلوم(أجهزة الكمبيوتر), بكالوريوس في التكنولوجيا/ الهندسة(أجهزة الكمبيوتر)
الجنسية
أي جنسية
جنس
أي
عدد الشواغر
1 عدد الشواغر
الوصف الوظيفي
الأدوار والمسؤوليات
- تطوير ونشر نماذج التعلم الآلي لتطبيقات العالم الحقيقي، من جمع البيانات إلى خدمة النموذج، مع ضمان القابلية للتوسع والكفاءة.
- التعاون مع فرق متعددة التخصصات (علماء البيانات، مهندسو البرمجيات، مدراء المنتجات) لفهم احتياجات الأعمال وترجمتها إلى حلول تعلم آلي.
- تصميم وتنفيذ خطوط أنابيب التعلم الآلي من البداية إلى النهاية، بما في ذلك معالجة البيانات، وهندسة الميزات، وتدريب النموذج، والتقييم، والنشر.
- تجربة خوارزميات التعلم الآلي المختلفة، والأطر، والأدوات لتحديد أفضل الحلول للمشاكل المحددة، مع تحسين الأداء والدقة.
- كتابة كود نظيف، موثق جيدًا، وقابل للاختبار (بايثون، إلخ) والمساهمة في مراجعات الكود، مع ضمان جودة الكود وقابليته للصيانة.
- مراقبة وصيانة نماذج التعلم الآلي المنشورة، ومعالجة مشاكل الأداء، وإعادة تدريب النماذج مع بيانات جديدة، وضمان التحسين المستمر.
الملف الشخصي المطلوب للمرشحين
- يمتلك ماجستير أو دكتوراه في علوم الكمبيوتر أو الإحصاء أو الرياضيات أو مجال ذي صلة، مما يدل على أساس نظري قوي.
- خبرة عملية لا تقل عن 1-5 سنوات في بناء ونشر نماذج التعلم الآلي في بيئة الإنتاج، مما يظهر الخبرة العملية.
- متمكن في بايثون ومكتبات التعلم الآلي ذات الصلة (TensorFlow، PyTorch، scikit-learn)، مع تسليط الضوء على كفاءة البرمجة.
- خبرة مع منصات السحابة (AWS، GCP، Azure) وتقنيات الحاويات (Docker، Kubernetes)، مما يدل على مهارات البنية التحتية.
- يظهر فهماً قوياً لخوارزميات التعلم الآلي، ومقاييس تقييم النماذج، وتقنيات اختيار النماذج، مما يعرض براعة بناء النماذج.
نوع العمل
- دوام كامل
المجال الوظيفي / القسم
الكلمات الرئيسية
تنويه: نوكري غلف هو مجرد منصة لجمع الباحثين عن عمل وأصحاب العمل معا. وينصح المتقدمون بالبحث في حسن نية صاحب العمل المحتمل بشكل مستقل. نحن لا نؤيد أي طلبات لدفع الأموال وننصح بشدة ضد تبادل المعلومات الشخصية أو المصرفية ذات الصلة. نوصي أيضا زيارة نصائح أمنية للمزيد من المعلومات. إذا كنت تشك في أي احتيال أو سوء تصرف ، راسلنا عبر البريد الإلكتروني abuse@naukrigulf.com
Confidential Company