كبير علماء البيانات

Client of Acquism SARL

المسؤوليات الرئيسية

تطوير نماذج التعلم الآلي

• تصميم وتطوير نماذج التعلم الآلي لتحسين الأسعار، بما في ذلك التسعير الديناميكي، وتحسين الأسعار، وهياكل الرسوم
• بناء نماذج التنبؤ بسلوك العملاء، بما في ذلك التخلي، والبيع المتقاطع، والبيع الإضافي، واعتماد المنتج
• تطوير أنظمة التوصية لعروض المنتجات المخصصة، والإجراء الأفضل التالي، وتفاعلات العملاء

تطبيق مجال البنوك

• تطبيق المعرفة العميقة بمجال البنوك لإطارة مشاكل الأعمال كحلول تعلم آلي مع نتائج قابلة للقياس
• التعاون مع وحدات المخاطر والمالية والأعمال لتحديد فرص النمذجة عالية القيمة
• ضمان تضمين النماذج للمتطلبات التنظيمية ذات الصلة، واعتبارات المخاطر، وقيود الأعمال

التحليل والرؤى

• إجراء تحليل استكشافي للبيانات لتحديد الأنماط والعلاقات وفرص النمذجة في بيانات البنوك.
• ترجمة مخرجات النموذج إلى توصيات وأفكار عمل قابلة للتنفيذ
• تطوير مقاييس أداء النموذج متوافقة مع مؤشرات الأداء الرئيسية للأعمال والنتائج المالية
• إنشاء تصورات البيانات والتقارير لتواصل أصحاب المصلحة

النمذجة والتسليم

• تطوير نماذج عمل في بايثون توضح وظيفة النموذج وقيمة الأعمال
• إنشاء وثائق واضحة عن منهجية النموذج، والافتراضات، والقيود، وحالات الاستخدام
• التعاون مع مهندسي التعلم الآلي ومهندسي الذكاء الاصطناعي لتحويل النماذج الأولية إلى أنظمة إنتاجية

التعاون مع أصحاب المصلحة والحوكمة

• التعاون مع أصحاب المصلحة في الأعمال لفهم المتطلبات والتحقق من مخرجات النموذج
• عرض نتائج النموذج، والمنهجية، والتوصيات على الإدارة العليا
• المساهمة في الحوكمة، والتحقق، ومتطلبات الوثائق للنموذج
• ضمان الامتثال لسياسات البيانات، والمعايير الأخلاقية، والمتطلبات التنظيمية

التعلم الآلي والإحصاءات

• معرفة متخصصة بتقنيات التعلم المراقب وغير المراقب للتصنيف والانحدار والتجميع
• خبرة عميقة في نماذج التسعير، ونمذجة الميل، وأنظمة التوصية
• أساس قوي في التحليل الإحصائي، واختبار الفرضيات، وتصميم التجارب
• الإلمام بأطر التعلم العميق مثل TensorFlow و PyTorch

خبرة في مجال البنوك

• فهم شامل لمنتجات البنوك (التجزئة أو الشركات)، والخدمات، ودورة حياة العملاء
• معرفة بوظائف المخاطر، بما في ذلك مخاطر الائتمان، ومخاطر السوق، وإطارات مخاطر العمليات
• فهم لوظائف المالية، بما في ذلك محركات P&L، وتخصيص التكاليف، وتحليل الربحية
• الإلمام بالمتطلبات التنظيمية التي تؤثر على تطوير النموذج (مثل IFRS 9، بازل)

التواصل والتعاون

• القدرة على ترجمة المفاهيم التحليلية المعقدة إلى لغة الأعمال لأصحاب المصلحة غير الفنيين
• مهارات تقديم قوية على مستوى التنفيذيين
• خبرة في العمل مع فرق الأعمال والتكنولوجيا متعددة الوظائف
• خبرة مع منهجيات Agile (كانبان، سكمد)

المتطلبات

المهارات التقنية

• بايثون لتحليل البيانات وتطوير النماذج (pandas، scikit-learn، XGBoost، إلخ.)
• مهارات SQL المتقدمة، بما في ذلك الإجراءات المخزنة، ودوال النوافذ، والجداول المؤقتة، والاستعلامات التكرارية
• خبرة مع أدوات تصور البيانات والتقارير
• الإلمام بـ Git (GitHub/GitLab) للتحكم في النسخ
• فهم أساسي لـ Spark لمعالجة البيانات على نطاق واسع
• الوعي بممارسات MLOps ومفاهيم نشر النماذج (MLflow، TFX)

المؤهلات والخبرة

• درجة الماجستير أو دكتوراه في المالية، الاقتصاد، الإحصاء، الرياضيات، أو مجال كمي (يفضل بشدة)
• 8+ سنوات من الخبرة في علم البيانات أو أدوار التحليل الكمي
• 5 سنوات على الأقل من الخبرة في صناعة البنوك أو الخدمات المالية (إلزامي)
• سجل حافل في تسليم نماذج التعلم الآلي في مجالات التسعير، الميل، أو التوصيات
• خلفية في المخاطر، المالية، أو وظائف البنوك الكمية مفضلة
• خبرة مع التحقق من النموذج، والحوكمة، ومتطلبات التنظيم في الخدمات المالية
• الشهادات المهنية في المخاطر (FRM، PRM) أو المالية (CFA) تعتبر ميزة