كبير مهندسي الأركان

Nagarro

نحن Nagarro، نحن شركة هندسة المنتجات الرقمية التي تتوسع بشكل كبير! نبني المنتجات والخدمات والتجارب التي تلهم وتثير وتبهج. نعمل على نطاق واسع عبر جميع الأجهزة والوسائط الرقمية، وموظفونا موجودون في كل مكان في العالم (أكثر من 17500 خبير في 39 دولة، لنكون دقيقين). ثقافة العمل لدينا ديناميكية وغير هرمية. نحن نبحث عن زملاء جدد رائعين. هنا تأتي دورك!

المتطلبات:

• يجب أن يكون لديك خلفية قوية في مجال البنوك.
• خبرة قوية في Python وأطر ML مثل TensorFlow و PyTorch و Scikit-learn و Hugging Face.
• فهم قوي للتعلم المراقب وغير المراقب، ومعالجة البيانات، وهندسة الميزات.
• خبرة في مقاييس تقييم النموذج (الدقة، والموثوقية، والاسترجاع، و F1-score).
• إلمام بحالات استخدام الذكاء الاصطناعي في البنوك مثل اكتشاف الاحتيال، والتخصيص، وتقييم الائتمان، وتوقع التسرب.
• خبرة عملية مع منصات ML السحابية (Azure ML و AWS SageMaker و Google Vertex AI).
• معرفة بأدوات MLOps مثل MLflow و Kubeflow لإدارة CI/CD، وإدارة دورة حياة النموذج، والمراقبة.
• القدرة على تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير باستخدام SHAP و LIME وضمان الامتثال التنظيمي.
• مهارات قوية في NLP وهندسة LLM، بما في ذلك الضبط الدقيق، وهندسة المطالبات، وهياكل RAG-based.
• معرفة بقواعد البيانات المتجهة (FAISS و Pinecone)، وأدوات التنسيق (LangChain و LlamaIndex)، وإطارات الذكاء الاصطناعي التفاعلي.
• قدرات قوية في تكامل الواجهة الخلفية باستخدام REST APIs و Docker/Kubernetes و microservices.
• شهادات مفضلة: مطور TensorFlow، تخصص AWS ML، مهندس ML محترف من Google.

المسؤوليات:

• فهم حالات استخدام الأعمال ومتطلبات العملاء التقنية والقدرة على تحويلها إلى تصميم تقني يحقق المتطلبات بشكل أنيق.
• مطابقة القرارات مع المتطلبات والقدرة على ترجمة نفس الشيء للمطورين.
• تحديد الحلول المختلفة والقدرة على تضييق الخيار الأفضل الذي يلبي متطلبات العميل.
• تحديد الإرشادات والمعايير لمراعاة NFR أثناء تنفيذ المشروع
• كتابة ومراجعة الوثائق التصميمية التي تشرح البنية العامة، والإطار، والتصميم عالي المستوى للتطبيق للمطورين
• مراجعة البنية والتصميم من جوانب مختلفة مثل القابلية للتوسع، والأمان، ونماذج التصميم، وتجربة المستخدم، و NFRs، وما إلى ذلك، والتأكد من أن جميع الممارسات الجيدة ذات الصلة قد تم اتباعها.
• تطوير وتصميم الحل العام لمتطلبات الوظائف وغير الوظائف المحددة؛ وتحديد التقنيات والنماذج والأطر لتحقيق ذلك
• فهم وربط سيناريوهات تكامل التكنولوجيا وتطبيق هذه الدروس في المشاريع
• حل المشكلات التي تثار أثناء مراجعة الكود، من خلال تحليل منهجي شامل للسبب الجذري، والقدرة على تبرير القرار المتخذ.
• تنفيذ POCs للتأكد من أن التصميمات/التقنيات المقترحة تلبي المتطلبات.