عالم بيانات كبير رقم 2 careem

ماذا ستفعل

• كن جزءًا من تحول الذكاء الاصطناعي من 0-1 لتطبيق Careem من منظور التخصيص.
• قم ببناء رؤية طويلة الأمد حول كيفية إعادة التفكير في استراتيجيات اكتساب العملاء والتفاعل معهم من خلال الاستفادة من البيانات في اتخاذ قراراتنا.
• قم بقيادة التحليل الاستكشافي لفهم النظام البيئي وسلوك المستخدم؛ تحديد الرافعات الجديدة للمساعدة في تحريك المقاييس وبناء نماذج سلوك المستخدم للتحليل وتعزيز المنتجات.
• شكل وأثر نماذج البيانات/التعلم الآلي والأدوات لتحسين تجربة المنتج وتوليد رؤى حول مجالات جديدة من الفرص ومنتجات جديدة.
• قدم القيادة للمنتج من خلال مشاركة التوصيات المستندة إلى البيانات للتواصل حول حالة الأعمال، والسبب الجذري للتغيير في المقاييس ونتائج التجارب التي تؤثر على قرارات المنتج والأعمال.
• قم بتنفيذ خوارزميات تعلم الآلة القابلة للتوسع والتي ستستخدم في الإنتاج على البيانات الكبيرة.
• ابدأ في مشاريع تحليل البيانات الاستكشافية لتحقيق فهم أفضل للظواهر وكذلك لاكتشاف مجالات غير مستغلة من النمو والتحسين.
• أجب عن الأسئلة التحليلية المعقدة من مجموعات البيانات الكبيرة لمساعدة Careem على تشكيل منتجاتها وخدماتها بطريقة أفضل.
• ساعد في تحديد وتتبع المقاييس الرئيسية المناسبة لمشاريع محددة.
• صمم وادِر تجارب عشوائية محكمة، وحلل البيانات الناتجة وتواصل النتائج مع الفرق الأخرى.
• ستتحدى دائمًا الوضع الراهن وستحقق باستمرار في تقنيات معالجة البيانات الجديدة وتسعى لضمان أننا نتبع أفضل الممارسات في الصناعة.
• قم ببناء ونشر أنظمة استرجاع مدعومة بالتوليد وتطبيقات أخرى لنماذج اللغة الكبيرة.

ما ستحتاجه

• 5-6 سنوات من الخبرة في استخراج البيانات، النمذجة التنبؤية، تحليل السلاسل الزمنية، التعلم الآلي، منهجيات البيانات الكبيرة، التحويل وتنظيف كل من البيانات الهيكلية وغير الهيكلية.
• درجة متقدمة في تخصص كمي مثل الفيزياء، الإحصاءات، الرياضيات، الهندسة أو علوم الكمبيوتر.
• خبرة قوية في تقنيات التعلم العميق (مثل الانتباه، نماذج الاسترجاع، إلخ)
• 1-2 سنوات من الخبرة الصناعية في التخصيص، التوصيات أو البحث أمر ضروري. ويفضل العمل في شركة مدفوعة بالمنتجات.
• مهارات قوية في حل المشكلات والبرمجة.
• معرفة جيدة باختبار AB، التعلم الآلي الكلاسيكي والتعلم العميق.
• فهم قوي للتوصيات، الترتيب والاسترجاع.
• مهارات تواصل قوية
• إجادة وتجربة مثبتة في: Python، SQL، Spark، Hive.
• تجربة مثبتة مع تقنيات قواعد البيانات (مثل Hadoop، BigQuery، Amazon EMR، Hive، Oracle، SAP، DB2، Teradata، MS SQL Server، MySQL).
• تجربة مثبتة مع أدوات ذكاء الأعمال والتصور (Tableau، MicroStrategy، ChartIO، Qlik) بالإضافة إلى مهارات معالجة البيانات الجغرافية المكانية تعتبر ميزة.