مهندس التعلم الألى

Client of United Nation careers

الخلفية

توجد هذه الوظيفة في قسم دعم القرار وعلوم البيانات (DSDSD). القسم جزء من جهود الإسكوا الأوسع للتحديث والابتكار، حيث يقدم تحليلات متقدمة وخدمات دعم القرار ضمن الإسكوا، وكيانات الأمم المتحدة الأخرى، والدول الأعضاء. يتماشى مع أجندة الأمم المتحدة 2.0 ومبني على التوقعات الاستراتيجية، يستفيد القسم من الرؤى المستندة إلى البيانات، والتقنيات الناشئة، والتخطيط القائم على السيناريوهات لتوقع الاتجاهات وإبلاغ صناعة السياسات والعمليات بشكل استباقي. تشمل وظائفه الأساسية دمج البيانات وإدارتها؛ ضمان جودة البيانات؛ التحليلات المتقدمة والنمذجة؛ حلول التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي؛ لوحات المعلومات في الوقت الحقيقي وتقارير الأداء؛ وتصوير البيانات وذكاء الأعمال؛ وتصميم وتطوير أدوات دعم القرار الرقمية المتخصصة. من خلال هذه القدرات، يمكّن القسم اتخاذ القرارات المستندة إلى الأدلة، ويعزز الكفاءة التنظيمية، ويحفز الابتكار الاستراتيجي عبر المنطقة.

المهام والمسؤوليات:

سيكون مهندس التعلم الآلي مسؤولًا عن المهام التالية:

1. تطوير نموذج التعلم الآلي

• تصميم، تدريب، تقييم، ونشر نماذج التعلم الآلي المراقبة وغير المراقبة للمهام بما في ذلك التنبؤ، التصنيف، التجميع، الكشف عن الشذوذ، ومعالجة اللغة الطبيعية على مجموعات البيانات الإقليمية.
• تنفيذ وصيانة أنابيب ETL لاستخراج البيانات وتحويلها ودمجها من مصادر غير متجانسة بما في ذلك الإحصائيات الوطنية، وقواعد بيانات الأمم المتحدة، ومنصات البيانات المفتوحة.
• تطوير تجارب تعلم آلي قابلة للتكرار ومتحكم فيها بالإصدارات باستخدام أدوات مثل MLflow، DVC، أو منصات مكافئة.
• تطبيق هندسة الميزات، واختيار النموذج، وضبط المعلمات، وتقنيات التجميع لتحسين أداء النموذج عبر مجالات المشكلة المتنوعة.

2. تكامل LLM وحلول الوكلاء

• استكشاف ومعايرة نماذج اللغة الكبيرة البديلة (المفتوحة المصدر والتجارية) ضمن بيئة البحث الخاصة بـ ADP لتعزيز تحليل البيانات، التصنيف، وعمليات توليد المحتوى.
• تنفيذ أنابيب مدعومة بـ LLM لفهم الوثائق، واستخراج المعلومات، والإجابة على الأسئلة على المحتوى العربي ومتعدد اللغات.
• استكشاف وتنفيذ حلول وكيلة من خلال الاستفادة من الهياكل المعمارية للبحث العميق وأطر التفكير متعددة الخطوات، وتكييفها مع احتياجات الإسكوا التشغيلية.

3. تكامل API والبنية التحتية التقنية

• تصميم وتنفيذ واجهات برمجة التطبيقات RESTful لكشف مخرجات نموذج التعلم الآلي ودمجها مع النظام البيئي الأوسع للبيانات وأدوات الرقمية الخاصة بـ ADP.
• ضمان قابلية توسيع النموذج، وصيانته، وجاهزيته للحاويات، والتوثيق الشامل للاستخدام المؤسسي على المدى الطويل.
• التعاون مع مهندسي البيانات لمواءمة مخرجات التعلم الآلي مع متطلبات التقارير، ولوحات المعلومات، والتصورات اللاحقة.

4. التعاون والتقارير

• التعاون مع علماء البيانات، والمهندسين، والخبراء في المجالات عبر DSDSD لضمان التواصل الفعال، ومشاركة البيانات، والمواءمة مع أهداف المشروع.
• إعداد والمساهمة في التقارير الفنية، والعروض التقديمية، والتوثيق الذي يشرح المنهجيات، وأداء النموذج، والنتائج للجمهور الفني وغير الفني.