مهندس تعلم آلي (مستوى متوسط-متقدم)

Client of Business Alliance HR Services

ملخص الوظيفة:

نحن نبحث عن مطور تعلم آلي شغوف بالرعاية الصحية ولديه خبرة في العمل مع البيانات الطبية. المرشح المثالي لديه خبرة عملية في بناء وتعديل ونشر نماذج التعلم العميق للبيانات الكبيرة. تتضمن الدور العمل مع أصحاب المصلحة الرئيسيين في الرعاية الصحية في المنطقة، والتعامل مع السجلات الطبية الكبيرة وبيانات المعاملات الصحية. كما يشمل البحث وتحليل البيانات والتنبؤ وتفسير النتائج.

المهام والمسؤوليات الأساسية:

• تطوير وصيانة الحاسبات والمحاكيات الصحية باستخدام تقنيات التعلم الآلي والبيانات المدفوعة.
• إجراء معالجة البيانات، والمعالجة المسبقة، والتحليل على مجموعات بيانات الرعاية الصحية المختلفة لضمان جودة البيانات وقابليتها للاستخدام.
• تصميم وتنفيذ وتقييم نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق للتحليلات التنبؤية ودعم القرارات في الرعاية الصحية.
• إجراء تقسيم البيانات للتدريب والاختبار وتدريب النموذج لتحسين الأداء وقابلية التعميم.
• التعاون مع أصحاب المصلحة في الرعاية الصحية لجمع المتطلبات، وتصميم الحلول، وتنفيذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي والبيانات المدفوعة.
• ضمان اتباع أفضل ممارسات إدارة البيانات، بما في ذلك حوكمة البيانات وأمان البيانات وخصوصية البيانات.
• استخدام SQL لاستخراج البيانات وتحويلها وتحميلها (ETL).
• مراقبة وتحسين النماذج والخوارزميات باستمرار لتحسين الدقة والكفاءة.
• البقاء على اطلاع بأحدث التطورات في التعلم الآلي وعلوم البيانات، وتطبيق هذه التطورات على تطبيقات الرعاية الصحية.
• إجراء أبحاث، وتحليل بيانات، وتنبؤ، وتفسير النتائج.
• التعامل مع المعالجة المسبقة للبيانات، بما في ذلك التعامل مع القيم المفقودة، وتنظيف البيانات، والتطبيع، والتحويل.
• تنفيذ استراتيجيات لملء البيانات والتعامل مع القيم المتطرفة.
• تحسين خطوط بيانات لضمان معالجة البيانات بكفاءة وتخزينها.
• العمل مع مجموعات بيانات كبيرة، وضمان سلامة البيانات وتناسقها.

المتطلبات

• فهم نظري جيد لمبادئ التعلم الآلي والتعلم العميق وتقنيات إحصائية وتقنيات تقييم مختلفة.
• معرفة بالخوارزميات الأساسية، ومبادئ التصميم الموجه للكائنات والوظيفي، ونماذج الممارسات الجيدة.
• خبرة في تطوير وتعديل نماذج التعلم الآلي مع الأخذ في الاعتبار المشاكل الخاصة بالرعاية الصحية.
• خبرة في تقييم أداء النموذج وتحسينه.
• الإلمام بواجهات برمجة التطبيقات (APIs) وSDKs لنشر النماذج في الوقت الحقيقي.
• خبرة في استخدام أطر العمل مثل MLflow، Kubeflow، Airflow، Seldon Core، TFServing.
• خبرة مثبتة في استخدام Python، Scikit-Learn، PyTorch، Polars، وPandas.
• معرفة وخبرة في استخدام SQL وإجراء استعلامات في قواعد بيانات كبيرة.
• معرفة أساسية في تصوير البيانات وتمثيل النتائج.
• خبرة في العمل مع أدوات المطورين مثل PyCharm/MS Visual Studio، Docker، إلخ.
• خبرة في العمل وبناء نماذج للبيانات الزمنية.
• الإلمام بتطوير REST API، وتصميم NoSQL، وتصميم وتحسين RDBMS، والبيئات السحابية.
• الإلمام بالعمل على الآلات البعيدة والافتراضية.
• الإلمام بالتدريب الموزع وتحسين الأداء على وحدات معالجة الرسومات هو ميزة إضافية.