عالم بيانات أول careem

مهمة فريق علم البيانات في كريم هي دفع القيمة التنافسية من البيانات على نطاق واسع من خلال بناء نماذج الذكاء الاصطناعي لتحسين تجارب المستخدمين، واتخاذ القرارات، والكفاءات التشغيلية، وقيادة النظام البيئي للذكاء الاصطناعي في المنطقة. كواحد من القادة في هذا الفريق، ستكون في طليعة تحقيق هذه المهمة. ستعمل مع أفضل المواهب في علم البيانات في المنطقة، مستفيدًا من الذكاء الاصطناعي لحل المشاكل اليومية في المنطقة، من خلال التعلم الآلي المتقدم، والتحسين، والتعلم العميق، ونماذج التعزيز، التي تُنشر على منصتنا الداخلية الخاصة بالذكاء الاصطناعي، لخدمة المستخدمين في الوقت الحقيقي.

ماذا ستفعل

• بناء رؤية طويلة الأمد حول كيفية إعادة التفكير في استراتيجيات اكتساب العملاء والانخراط معهم، مستفيدًا من البيانات في اتخاذ قراراتنا.
• قيادة التحليل الاستكشافي لفهم النظام البيئي، وسلوك المستخدم، وتحديد رافعات جديدة للمساعدة في تحريك المقاييس، وبناء نماذج سلوك المستخدم للتحليل وتعزيز المنتجات.
• تشكيل وتأثير نماذج البيانات/التعلم الآلي والأدوات لتحسين تجربة المنتج وتوليد رؤى حول مجالات جديدة من الفرص ومنتجات جديدة.
• توفير قيادة المنتج من خلال مشاركة التوصيات القائمة على البيانات للتواصل حول حالة الأعمال، وأسباب التغيير في المقاييس، ونتائج التجارب التي تؤثر على قرارات المنتج والأعمال.
• تنفيذ خوارزميات تعلم آلي قابلة للتوسع سيتم استخدامها في الإنتاج على البيانات الكبيرة.
• الشروع في مشاريع تحليل البيانات الاستكشافية لتحقيق فهم أفضل للظواهر وكذلك لاكتشاف مجالات النمو والتحسين غير المستغلة.
• الإجابة على أسئلة تحليلية معقدة من مجموعات البيانات الكبيرة لمساعدة كريم في تشكيل منتجاتها وخدماتها بشكل أفضل.
• المساعدة في تحديد وتتبع المقاييس الرئيسية المناسبة لمشاريع محددة.
• تصميم وإجراء تجارب خاضعة للتحكم العشوائي، وتحليل البيانات الناتجة، والتواصل بالنتائج مع الفرق الأخرى.
• ستتحدى دائمًا الوضع الراهن وستستمر في البحث عن تقنيات جديدة لمعالجة البيانات وتسعى لضمان اتباعنا لأفضل الممارسات في الصناعة.

ماذا ستحتاج

• خبرة في التنقيب عن البيانات، ونمذجة التنبؤ، وتحليل السلاسل الزمنية، والتعلم الآلي، ومنهجيات البيانات الكبيرة، وتحويل وتنظيف كل من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة.
• درجة متقدمة في تخصص كمي مثل الفيزياء، أو الإحصاء، أو الرياضيات، أو الهندسة، أو علوم الكمبيوتر.
• مهارات قوية في حل المشكلات والترميز.
• معرفة قوية وخبرة مع مشاكل السوق في خدمات النقل والتوصيل.
• معرفة قوية باختبار AB، والتعلم الآلي التقليدي والتعلم العميق.
• فهم قوي للتوصيات، والتعلم للتصنيف، ونمذجة الرفع ومشاكل المطابقة.
• إتقان اللغة الإنجليزية بالإضافة إلى مهارات ممتازة في التواصل الشفوي والكتابي.
• إتقان وتجربة مثبتة في: بايثون، SQL، سبارك، هايف.
• خبرة مثبتة مع تقنيات قواعد البيانات (مثل هادوب، بيغ كويري، أمازون EMR، هايف، أوراكل، SAP، DB2، تيراداتا، MS SQL Server، MySQL).
• خبرة مثبتة مع أدوات ذكاء الأعمال والتصور (تابلوه، ميكروستراتيجي، تشارت IO، كليك) بالإضافة إلى مهارات معالجة البيانات الجغرافية المكانية تعتبر ميزة.
• معرفة بمنهجيات أجايل.