أرسل لي وظائف مثل هذه
الجنسية
أي جنسية
جنس
غير مذكور
عدد الشواغر
1 عدد الشواغر
الوصف الوظيفي
الأدوار والمسؤوليات
المسؤوليات
- تصميم، تدريب، ونشر نماذج التوصية / التخصيص باستخدام التعلم العميق، ونماذج التسلسل (Transformers، GRU)، والأشجار المعززة (XGBoost، LightGBM).
- تطوير منهجيات تعلم المهام المتعددة التي تعزز المشاركة، والتحويل، ونتائج التجار في نفس الوقت.
- بناء أنظمة استرجاع وترتيب قابلة للتوسع مع بحث ANN (FAISS، ScaNN) وتضمينات متجهة تم تدريبها على بيانات المستخدمين، والمنتجات، والأحداث.
- التعاون مع البنية التحتية لتحويل خطوط ميزات الوقت الحقيقي إلى الإنتاج (ClickHouse، Kafka، Spark).
- إجراء اختبارات A/B وتفسير النتائج باستخدام الاستدلال السببي ونمذجة الزيادة لتحقيق تأثير تجاري قابل للقياس.
- دمج مخرجات النموذج مع واجهات برمجة تطبيقات المنصة للتخصيص الديناميكي في البحث، وتغذيات الصفحة الرئيسية، وصفحات المتجر.
- تحديد أفضل الممارسات للتقييم غير المتصل (MAP@K، NDCG) ومقاييس التجارب عبر الإنترنت (CTR، CVR، GMV uplift).
- الشراكة مع تحليلات المنتجات وعلوم البيانات لتكرار استراتيجيات إثراء الإشارات والبداية الباردة.
- توجيه علماء البيانات المبتدئين وتحديد أفضل الممارسات
المتطلبات
- درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر، أو تعلم الآلة، أو مجال تقني ذي صلة.
- 4+ سنوات من الخبرة العملية في تعلم الآلة، بما في ذلك 2+ سنوات في تصميم أو نشر أنظمة التوصية على نطاق واسع.
- سجل حافل: بناء أو الحفاظ على أنظمة تخدم 1M+ مستخدمين أو توليد 100M+ توقعات مخصصة يوميًا.
- خبرة عميقة في تعلم التمثيل، والتضمينات، وآليات الانتباه، وتعلم المهام المتعددة.
- نجاح مثبت في دمج أنظمة الترتيب متعددة المراحل عبر أسطح التجارة الإلكترونية (البحث، التغذيات، صفحات تفاصيل المنتجات) مع زيادة قابلة للقياس عبر الإنترنت (CVR، GMV).
- إتقان بيئات البيانات الكبيرة: Kafka، Spark، ClickHouse، BigQuery، أو ما يعادلها.
- فهم قوي لمقاييس التقييم غير المتصلة / المتصلة، وتجارب A/B، وأطر مراقبة النماذج.
- مهارة في تصحيح الأخطاء، والتحسين، وتحويل خطوط أنابيب تعلم الآلة إلى الإنتاج في بيئات سحابية أو حاويات
الملف الشخصي المطلوب للمرشحين
درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر، أو تعلم الآلة، أو مجال تقني ذي صلة.
4+ سنوات من الخبرة العملية في تعلم الآلة، بما في ذلك 2+ سنوات في تصميم أو نشر أنظمة التوصية على نطاق واسع.
سجل حافل: بناء أو الحفاظ على أنظمة تخدم 1M+ مستخدمين أو توليد 100M+ توقعات مخصصة يوميًا.
خبرة عميقة في تعلم التمثيل، والتضمينات، وآليات الانتباه، وتعلم المهام المتعددة.
نجاح مثبت في دمج أنظمة الترتيب متعددة المراحل عبر أسطح التجارة الإلكترونية (البحث، التغذيات، صفحات تفاصيل المنتجات) مع زيادة قابلة للقياس عبر الإنترنت (CVR، GMV).
إتقان بيئات البيانات الكبيرة: Kafka، Spark، ClickHouse، BigQuery، أو ما يعادلها.
فهم قوي لمقاييس التقييم غير المتصلة / المتصلة، وتجارب A/B، وأطر مراقبة النماذج.
مهارة في تصحيح الأخطاء، والتحسين، وتحويل خطوط أنابيب تعلم الآلة إلى الإنتاج في بيئات سحابية أو حاويات
القطاع المهني للشركة
- إنترنت
- التجارة الإلكترونية
- دوتكوم
المجال الوظيفي / القسم
- سوفت وير تقنية المعلومات
الكلمات الرئيسية
- عالم بيانات أول / موظف
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
Salla
Join us in building the intelligence that powers product discovery for millions of shoppers and thousands of merchants across the Middle East. As the Data Science Manager for the Recommendation Systems Pod, you will lead the design and execution of large-scale personalization models that directly impact the company topline. This is a rare opportunity to shape the next generation of commerce AI in a high-growth market characterized by highly diverse user and merchant behaviors across the GCC.