عالم بيانات أول (ML/AI و GenAI)
Sana Commerce
صاحب عمل نشط
نشرت قبل 19 ساعة
أرسل لي وظائف مثل هذه
الجنسية
أي جنسية
جنس
غير مذكور
عدد الشواغر
1 عدد الشواغر
الوصف الوظيفي
الأدوار والمسؤوليات
تطوير AI/ML و GenAI
تصميم وبناء حلول التعلم الآلي وAI التوليدي، بما في ذلك خطوط أنابيب RAG، وتطبيقات قائمة على LLM، والبحث الدلالي
تطوير نماذج التنبؤ والتوقع لدعم حالات الاستخدام التجارية والمنتجات
تحويل مشاكل الأعمال إلى حلول AI/ML قابلة للتوسع
العمل عن كثب مع فرق المنتج والهندسة لتعريف وتقديم الميزات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
تطوير النماذج والإنتاج
امتلاك دورة حياة ML للنماذج من التجريب إلى جاهزية الإنتاج
ضمان تصميم النماذج لتكون قابلة للتوسع، موثوقة، وعالية الأداء
التعاون مع مهندسي ML/AI لنشر النماذج في أنظمة الإنتاج
تطبيق أفضل الممارسات لتقييم النماذج، والرصد، والتحسين
التعاون مع أصحاب المصلحة
العمل عن كثب مع فرق المنتج والهندسة والقيادة لتشكيل قرارات خارطة الطريق المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
التواصل بوضوح حول المفاهيم التقنية المعقدة لأصحاب المصلحة غير التقنيين
التأثير على اتجاه المنتج من خلال رؤى مستندة إلى البيانات
العمل كمدافع عن البيانات والذكاء الاصطناعي عبر المنظمة
الهندسة وأفضل الممارسات
كتابة كود Python قابل للصيانة وجودة الإنتاج
تطبيق أفضل ممارسات هندسة البرمجيات (الاختبار، التسجيل، التصميم الوحدوي)
المساهمة في تحسين المعايير عبر تطوير ونشر ML
دعم التجريب وإثبات المفاهيم عند الحاجة
الملف الشخصي المطلوب للمرشحين
المؤهلات
- 5+ سنوات من الخبرة في علم البيانات أو هندسة ML، مع سجل حافل في نشر النماذج في بيئات الإنتاج
- خبرة عملية مع هياكل GenAI (RAG)، وتنظيم LLM (LangChain أو LlamaIndex)، وقواعد البيانات المتجهة (مثل Pinecone، Qdrant)
- فهم قوي لقابلية التوسع، والموثوقية، والرصد في أنظمة ML
- أساس قوي في الإحصائيات، والرياضيات، والنمذجة التنبؤية (مثل التنبؤ)
- مهارات قوية في Python، مع خبرة في كتابة كود قابل للإنتاج (OOP، الاختبار، التسجيل)
- خبرة في بناء واجهات برمجة التطبيقات باستخدام FastAPI أو Flask
- خبرة مع Docker وKubernetes (AKS)
- خبرة في العمل مع Microsoft Azure (Azure OpenAI، Azure ML، Azure DevOps)
- خبرة في التعاون مع مديري الهندسة والفرق متعددة الوظائف
- مهارات تواصل قوية، مع القدرة على شرح المواضيع المعقدة لأصحاب المصلحة غير التقنيين
من الجيد أن يكون
- خبرة في تحسين نماذج LLM مفتوحة المصدر (مثل Llama، Mistral)
- خبرة في استخراج المعلومات أو OCR
- الانخراط مع أدوات MLOps (MLflow، Kubeflow، DVC)
- خلفية في التجارة الإلكترونية B2B، أو اللوجستيات، أو سلسلة التوريد
- المساهمات في المشاريع مفتوحة المصدر أو محفظة تقنية قوية
القطاع المهني للشركة
- تكنولوجيا المعلومات - خدمات البرمجيات
المجال الوظيفي / القسم
- سوفت وير تقنية المعلومات
الكلمات الرئيسية
- عالم بيانات أول (ML/AI و GenAI)
تنويه: نوكري غلف هو مجرد منصة لجمع الباحثين عن عمل وأصحاب العمل معا. وينصح المتقدمون بالبحث في حسن نية صاحب العمل المحتمل بشكل مستقل. نحن لا نؤيد أي طلبات لدفع الأموال وننصح بشدة ضد تبادل المعلومات الشخصية أو المصرفية ذات الصلة. نوصي أيضا زيارة نصائح أمنية للمزيد من المعلومات. إذا كنت تشك في أي احتيال أو سوء تصرف ، راسلنا عبر البريد الإلكتروني abuse@naukrigulf.com
Sana Commerce
At Sana Commerce we're committed to an inclusive environment and recognize that our diverse work orce is one of our greatest strengths. It all started in 2007, with a pizza and a plan. Sana Commerce is an e-commerce platform designed to help manufacturers, distributors and wholesalers succeed by fostering lasting relationships with customers who depend on them. We re a fast-growing SaaS company that allows you to take ownership of your career. As a Senior Data Scientist, you will work in close partnership with Data Scientists, ML/AI Engineers, Engineering Managers, and Product leadership to shape and operationalize AI and GenAI capabilities within the Sana Commerce platform. You will design and develop intelligent features such as forecasting models, Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines, semantic search, and document processing solutions, taking ownership of model development and ensuring readiness for production. This is a hands-on role with strong stakeholder interaction, requiring the ability to communicate complex topics clearly to non-technical audiences and influence product and technical decisions. You will collaborate closely with ML/AI Engineers to deploy scalable solutions and contribute to a culture of pragmatic AI development, balancing advanced approaches with real-world reliability, scalability, and cost-efficiency.