استشاري أول / مساعد مدير Ernst & Young AE

الدور سيكون مسؤولا عن تحديد الفرص في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة داخل محافظ العملاء بشكل استباقي، بناء، والتحقق، والنشر، ومراقبة نماذج تعلم الآلة المتقدمة الوصفية، التنبؤية، والتوجيهية، بما في ذلك إدارة المخاطر، تجربة العملاء وتحليلات الرحلة، التحليلات الرقمية، تقسيم العملاء، اكتساب العملاء، إدارة الانسحاب، الإجراء التالي الأفضل والعديد من الآخرين.

المهارات والسمات للنجاح

• الشراكة بفعالية مع العملاء لفهم وتوقع احتياجاتهم وإرشادهم نحو بناء حلول الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة التي تحقق انتصارات قصيرة الأجل وتحديد الفرص طويلة الأجل لخدمات علوم البيانات المدارة
• بناء، والتحقق، والنشر، والمراقبة، وتقديم دعم DevOps لمجموعة من نماذج وخدمات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة لكل من POCs الداخلية ومبادرات الإنتاج الخاصة بالعملاء، بما في ذلك إدارة المخاطر، تجربة العملاء وتحليلات الرحلة، التحليلات الرقمية، تقسيم العملاء، اكتساب العملاء، إدارة الانسحاب، الإجراء التالي الأفضل والعديد من الآخرين.
• الاستفادة من أدوات النظام البيئي التجاري ومفتوحة المصدر للذكاء الاصطناعي، تعلم الآلة، البيانات الكبيرة، BI، أدوات التصور والاكتشاف لتقديم نماذج متقدمة وحلول علوم البيانات الأخرى. ستشمل الأدوات المحددة (ولكن لا تقتصر على) مجموعة SAS الكاملة، R، بايثون، سكالا، جافا، Spark SQL/ML/MLLib/GraphX، دفاتر وورش عمل علوم البيانات، أزور تعلم الآلة، تابلوه، داتا مير، وأدوات أخرى
• مراقبة وضبط أداء نماذج الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة بشكل استباقي، إدارة نماذج البطل/المتحدي لضمان الأداء الأمثل واستخدام الموارد.
• ضمان تعبئة وتوثيق جميع نماذج الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة بشكل صحيح للنشر. المشاركة في تدريب العملاء ونقل المعرفة حسب الحاجة.
• ضمان التزام جميع الحلول بأعلى مستويات الأمان والخصوصية ومتطلبات حوكمة البيانات كما هو موضح من قبل EY وإرشادات الأمان القانوني والمعلومات للعميل، وإنفاذ القانون، والتشريعات المتعلقة بالخصوصية، بما في ذلك إخفاء البيانات، التشفير، والأمان أثناء النقل وفي حالة السكون وغيرها حسب الاقتضاء
• الاستفادة بفعالية من أدوات وعمليات التكامل المستمر، التطوير المستمر والنشر المستمر، والأدوات المرنة وDevOps لتقديم ودعم حلول وخدمات علوم البيانات المتقدمة والبيانات الكبيرة، بما في ذلك Git، Jira، Jenkins وغيرها حسب الحاجة.
• يعمل كخبير موضوع وقائد فكري، يتابع باستمرار الاتجاهات الصناعية، آخر التطورات التنافسية، ويقدم أوراقًا وعروضًا في مؤتمرات وفعاليات صناعية كبرى.

لتكون مؤهلاً للدور، يجب أن يكون لديك

• درجة في الذكاء الاصطناعي، تعلم الآلة، الإحصاءات، الاقتصاد/الاقتصاد القياسي، علوم الكمبيوتر، الهندسة أو ما يعادلها
• شهادة عالم بيانات، بما في ذلك هادوب، سبارك، أو خبرة إنتاج معادلة
• إتقان وفهم عميق لدورة حياة النمذجة التنبؤية وأفضل الممارسات للهندسة الميزات، تطوير النماذج وضبطها (معلمات فرعية، تقنيات النمذجة الجماعية، التعلم العميق)، التحقق من صحة النموذج، تعبئة نشر النموذج، إدارة النموذج ومراقبة الأداء
• 5+ سنوات من الخبرة الواسعة في بناء نماذج تعلم الآلة والتعلم الاصطناعي التنبؤية لتجربة العملاء، تحليلات رحلة العملاء، تقسيم العملاء، نمذجة الانسحاب، نمذجة الشبه، أو حالات استخدام معادلة.
• خبرة في تشغيل SAS 9.4 على هادوب SAS/Access أو في قاعدة بيانات SAS HPA
• خبرة مع أدوات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة/علوم البيانات مفتوحة المصدر R، بايثون، سبارك. بما في ذلك الخبرة في العمل مع دفاتر الملاحظات (زبلين، جوبتر) وورش عمل علوم البيانات (أزور، DSX)
• خبرة في تعلم الآلة المعتمد على سبارك، بما في ذلك Spark SQL، ML، MlLib، GraphX

من الناحية المثالية، يجب أن يكون لديك أيضًا

• خبرة في التعلم العميق على وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسوميات، بما في ذلك ANN، CNN، أطر RNN مثل TensorFlow/Keras، MXNet أو ما يعادلها ستكون ميزة.
• خبرة مع Azure Machine Learning ستكون ميزة.
• خبرة مع وحدات نمذجة المخاطر والمالية لـ SAS وورش العمل ستكون ميزة.
• خبرة مع SAS Decision Manager ستكون ميزة.
• خبرة مع SAS Text Mining وتحليل المشاعر ستكون ميزة.