أرسل لي وظائف مثل هذه
الجنسية
أي جنسية
جنس
غير مذكور
عدد الشواغر
1 عدد الشواغر
الوصف الوظيفي
الأدوار والمسؤوليات
المسؤوليات
- تحليل البيانات الخام: تقييم الجودة، التنظيف، المعالجة المسبقة، الهيكلة للمعالجة اللاحقة.
- إجراء أنشطة البحث والتطوير، واستكشاف البيانات واكتشافها باستخدام علوم البيانات وممارسات التعلم الآلي (ML).
- تطوير وتطبيق واختبار وتنفيذ نماذج علوم البيانات وML لمجموعة متنوعة من مجموعات البيانات المجمعة من مصادر بيانات مختلفة مثل الأسواق عبر الإنترنت، ومنصات التجارة الإلكترونية، ووسائل التواصل الاجتماعي، ومصادر الويب.
- تصميم وتطوير نماذج ML دقيقة وقابلة للتوسع في مجالات وتطبيقات مختلفة، والتي تشمل، لكن لا تقتصر على، محركات التوصية، والدردشة الآلية، وNLP، واستخراج النصوص، واختيار/تمثيل الميزات المعتمدة على النص، والتحسين والنمذجة التنبؤية.
- استخدام مجموعة متنوعة من الأدوات والأساليب لحل الأهداف التجارية المعقدة، من محركات التوصية، والدردشة الآلية، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتعلم الآلي/التعلم العميق، ومعالجة الصور، ومعالجة الكلام، والتعلم القائم على القواعد، ورسوم المعرفة.
- تصميم خدمات جديدة وعروض وحلول في التجارة الإلكترونية ومجالات مختلفة.
- البقاء على اطلاع بأحدث الاتجاهات والتقنيات في مجالات علوم البيانات وML.
- العمل بشكل وثيق مع مهندسي البيانات في الطلبات المتعلقة بالبيانات، وضباط ضمان جودة البيانات في مسائل سلامة البيانات.
- العمل بشكل وثيق مع محللي الأعمال وفرق تطوير المنتجات لفهم وتنفيذ متطلباتهم.
- التعاون مع مطوري البيانات الكبيرة والبرمجيات لترجمة الأفكار والنماذج والنماذج الأولية إلى حلول متكاملة.
- العمل بشكل وثيق مع الفرق متعددة الوظائف لتحديد التحديات والمشكلات واقتراح حلول محتملة للذكاء الاصطناعي.
المؤهلات
- درجة بكاليوس في مجال كمي (الإحصاء، الرياضيات، علوم الكمبيوتر، الهندسة، إلخ.); يفضل الحصول على درجة دراسات عليا في علوم البيانات أو مجال كمي آخر.
- خبرة لا تقل عن 4 - 5 سنوات كعالم بيانات (تحليلات كمية ونمذجة بيانات).
- فهم عميق لنمذجة التنبؤ، والتعلم الآلي، وتقنيات التجميع والتصنيف، والخوارزميات.
- خبرة في تطبيقات وحقول ML (يفضل خبرة في محركات التوصية، وNLP، ونماذج اللغة والدردشة الآلية).
- معرفة قوية وخبرة عملية مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، بما في ذلك اختيار النموذج، والتعديل الدقيق، والنشر، وهندسة الطلبات للتطبيقات الواقعية.
- خبرة في خوارزميات وتقنيات التعلم العميق.
- إجادة في بايثون (يفضل لغات أخرى مثل سكربتات الشيل، C++، .Net، Java، Matlab، R، إلخ.).
- خبرة في مكتبات بايثون (Tensorflow، Keras، Pandas، Sklearn).
- امتياز في الخوارزميات والبرمجة الكائنية.
- معرفة بتكنولوجيا قواعد البيانات (التصميم والتنفيذ) ولغة الاستعلام.
- يفضل معرفة بأطر البيانات الكبيرة وأدوات التصور (ElasticSearch، Cassandra، Hadoop، Spark).
- مهارات تنظيمية وإدارة مشاريع قوية.
- مهارات جيدة في حل المشكلات.
- مهارات ممتازة في الاتصال والعرض.
الملف الشخصي المطلوب للمرشحين
نحن نبحث عن عالم بيانات لتصميم وتطوير نماذج التعلم الآلي (ML) في مجالات مختلفة للعثور على أنماط من أنواع متنوعة وكمية كبيرة من مجموعات البيانات. ستستخدم بشكل رئيسي تقنيات التعلم العميق (وأخرى من تقنيات ML) لحل مشاكل مختلفة في محركات التوصية، والدردشة الآلية، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ومجالات أخرى. سنعتمد عليك لبناء منتجات البيانات لاستخراج رؤى قيمة للأعمال. في هذا الدور، يجب أن تكون تحليليًا للغاية ولديك موهبة في التحليل، والرياضيات، والإحصائيات. التفكير النقدي ومهارات حل المشكلات ضرورية لتفسير البيانات. نحن أيضًا نريد أن نرى شغفًا بالتعلم الآلي والبحث. هدفك سيكون مساعدة شركتنا في تحليل الاتجاهات لاتخاذ قرارات أفضل.
القطاع المهني للشركة
- إنترنت
- التجارة الإلكترونية
- دوتكوم
المجال الوظيفي / القسم
- سوفت وير تقنية المعلومات
الكلمات الرئيسية
- كبير علماء البيانات
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