وظيفة Natural Language Processing في دبي

• 0 - 5 سنوات
• دبي , أبو ظبي , الشارقة - الإمارات العربية المتحدة

تشمل الوظيفة تطوير وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي، وتتطلب إتقان التعرف على الأنماط، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتعاون في تطوير البرمجيات.

• 5 - 8 سنوات
• Dubai - United Arab Emirates (UAE)

قيادة استراتيجية الذكاء الاصطناعي وتنفيذها، وتطوير حلول قابلة للتوسع، والتعاون مع أصحاب المصلحة، وضمان الحوكمة الأخلاقية مع الاستفادة من المهارات التقنية والقيادية القوية.

• 7 - 14 سنوات
• دبي - الإمارات العربية المتحدة

نبحث عن مطور ذكاء اصطناعي متمكن في بايثون وMLOps لتصميم حلول ذكاء اصطناعي، مع التركيز على نماذج اللغة الكبيرة وقدرات الذكاء الاصطناعي الوكيلة.

• 2 - 7 سنوات
• دبي - الإمارات العربية المتحدة

تطوير وتحسين خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر، وبناء نماذج قابلة للتوسع، وتصميم حلول مدفوعة بالبيانات لفهم المحتوى.

• 2 - 5 سنوات
• Dubai - United Arab Emirates

تطوير ودمج خوارزميات الذكاء الاصطناعي، وتحسين أنظمة الخلفية، وضمان أمان البيانات أثناء التعاون مع فرق التطوير وعلوم البيانات.

• 1 - 6 سنوات
• دبي , أبو ظبي , الشارقة - الإمارات العربية المتحدة

مطلوب وكيل مبيعات ديناميكي لتوليد العملاء، واستراتيجية المبيعات، وإدارة الحسابات في حلول المؤسسات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي مع فهم قوي للسوق.

• 10 - 15 سنوات
• دبي - الإمارات العربية المتحدة

تصميم وتحسين خوارزميات الذكاء الاصطناعي، التعاون في حلول متعددة الوسائط، وتقديم الدعم الفني، يتطلب درجات متقدمة وخبرة واسعة في الذكاء الاصطناعي.

• 10 - 15 سنوات
• دبي - الإمارات العربية المتحدة

قيادة استراتيجية الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا، دفع تكامل البيانات والتحليلات، تعزيز الابتكار، وتحسين تجربة الأعضاء من خلال أنظمة متقدمة ومبادرات تسويقية.

• 3 - 8 سنوات
• دبي - الإمارات العربية المتحدة

تطوير وتنفيذ نماذج التعلم الآلي، التعاون مع علماء البيانات، تحسين الأداء، واستخدام منصات السحابة ولغات البرمجة.

• 5 - 11 سنوات
• دبي - الإمارات العربية المتحدة

تطوير وتنفيذ استراتيجيات AEO و GEO، تحسين الأداء باستخدام أدوات SEO، وتحليل اتجاهات البيانات مع مهارات تحليلية قوية.

• 0 - 6 سنوات
• دبي - الإمارات العربية المتحدة

تصميم وتطوير أنظمة مساعد الذكاء الاصطناعي باستخدام نماذج LLM المحلية، وخطوط أنابيب RAG، وأنظمة متعددة الوكلاء مع مهارات قوية في بايثون ومعالجة اللغة الطبيعية.