، مع امتلاك الدورة الكاملة لنماذج التعلم الآلي من التطوير إلى المراقبة والتحسين المستمر.</li> </ul> </ul> Foodics

الوصف الوظيفي

الأدوار والمسؤوليات

الملف الشخصي المطلوب للمرشحين

• خبرة 5+ سنوات في التعلم الآلي، الذكاء الاصطناعي، أو علم البيانات.
• إجادة قوية في بايثون ومكتبات التعلم الآلي/الذكاء الاصطناعي (مثل، scikit-learn، PyTorch، TensorFlow، XGBoost، HuggingFace Transformers).
• خبرة مع أدوات MLOps (مثل، MLflow، SageMaker) وإدارة النسخ، الاختبار، والمراقبة.
• فهم عميق لعمليات تطوير النموذج بما في ذلك هندسة الميزات، ضبط المعلمات، تقييم النموذج، واختبار A/B.
• فهم عميق للنمذجة الإحصائية، الاستدلال الإحصائي، والتطبيق المناسب للاختبارات الإحصائية (مثل، اختبار t، مربع كاي، ANOVA، تحليل الانحدار)؛ القدرة على تفسير النتائج والتواصل بالآثار لكل من الجمهور الفني وغير الفني.
• سجل حافل في نشر نماذج التعلم الآلي في الإنتاج على نطاق واسع.
• معرفة بأفضل ممارسات التعلم الآلي بما في ذلك التخفيف من التحيز، القابلية للتفسير (مثل، SHAP، LIME)، ومراقبة النموذج من أجل الانحراف والعدالة.
• فهم قوي لخطوط بيانات، التجريب، وتقييم النموذج.
• الراحة في العمل في بيئة سحابية (AWS مفضل) مع CI/CD، GitOps، وأدوات IaC (مثل، Terraform، CDK).
• خبرة عملية مع تكامل GenAI / LLM (مثل، RAG، ضبط، تضمينات، هندسة المطالبات) وأدوات مثل LangChain، LangGraph، أو LlamaIndex.