عالم بيانات موظف (AI & ML) talabat

كشركة التوصيل الرائدة في المنطقة، لدينا مسؤولية كبيرة وفرصة للتأثير على حياة ملايين العملاء وشركاء المطاعم والسائقين. لتحقيق إمكاناتنا، نحتاج إلى تطوير منصتنا لتصبح أكثر ذكاءً بكثير في كيفية فهمها وخدمتها لمستخدمينا.

كعالم بيانات في مسار الخوارزميات، ستكون مهمتك هي تحسين جودة القرارات المتخذة عبر المنتج والأعمال من خلال بيانات ذات صلة وموثوقة وقابلة للتنفيذ. ستتحمل مسؤولية مجال معين عبر المنتج والأعمال وستعمل عن كثب مع مديري المنتج والأعمال المعنيين كجزء من فريق موهوب من علماء البيانات ومهندسي البيانات. ستتحمل مسؤولية سلسلة قيمة البيانات بالكامل، بما في ذلك التسجيل، ونمذجة البيانات، والتحليل، والتقارير، والتجريب. سيركز العديد من مبادراتنا على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي للمهام مثل إثراء البيانات، وفهم المحتوى الذكي، واتخاذ القرارات الآلية لتعزيز تجارب المستخدمين وعمليات الأعمال.

المسؤوليات

• استغلال مشاكل الأعمال الغامضة كفرص لدفع معايير موضوعية باستخدام البيانات.

• حل المشكلات التجارية المعقدة باستخدام أبسط وأدق الخوارزميات لتقديم قيمة تجارية.

• تصميم وتنفيذ أنظمة تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي التوليدي الفعالة والمؤثرة في الإنتاج.

• تطوير فهم عميق لتجارب المنتج والعمليات التجارية التي تشكل مجال تركيزك.

• تطوير معرفة عميقة بالبيانات المصدرية وأنظمتها من خلال الوثائق، والتفاعل مع فرق الهندسة، وتوصيف البيانات بشكل منهجي.

• المساهمة بشكل كبير في تصميم وصيانة نماذج البيانات التي تتيح لنا قياس الأداء وفهم محركات الأداء لمجال تركيزك.

• العمل عن كثب مع فرق المنتج والأعمال لتحديد الأسئلة المهمة التي يمكن الإجابة عليها بشكل فعال باستخدام البيانات.

• تقديم رؤى وتوصيات مصاغة بشكل جيد وذات صلة وموثوقة وقابلة للتنفيذ لدعم اتخاذ القرارات المعتمدة على البيانات من خلال التحليل العميق والتقارير الآلية.

• تصميم وتخطيط وتحليل التجارب (اختبارات A/B واختبارات متعددة المتغيرات).

• دعم مديري المنتج والأعمال في تصميم مؤشرات الأداء الرئيسية وتحديد الأهداف.

• توجيه علماء البيانات الآخرين في مسارات نموهم.

• المساهمة في تحسين طرق العمل، وأدواتنا، وبرامج التدريب الداخلية.المؤهلات

المتطلبات

الخبرة التقنية

• خبرة في تعلم الآلة، الذكاء الاصطناعي التوليدي، التعلم العميق، أنظمة التوصيات، التعرف على الأنماط، استخراج البيانات، والذكاء الاصطناعي.

• معرفة عميقة وخبرة في أطر ML وGenAI (مثل Scikit-learn، XGBoost، LightGBM، CatBoost، SVMs، Keras، TensorFlow، PyTorch، Hugging Face Transformers، وضبط LLM).

• SQL ممتاز.

• الكفاءة في تحليل البيانات القابلة للتكرار باستخدام Python أو R.

• معرفة بنمذجة البيانات والتصميم البُعدي.

• إتقان كامل لدورة حياة البيانات بالكامل، بما في ذلك صياغة المشكلة، تدقيق البيانات، التحليل الدقيق، التفسير، التوصيات، والعرض.

• معرفة بأنواع مختلفة من التحليل، بما في ذلك التحليل الوصفي، الاستكشافي، الاستنتاجي، السببي، والتنبؤي.

• فهم عميق لمختلف تصميمات التجارب وعمليات التحليل والتقنيات الإحصائية المقابلة.

• معرفة ببيانات المنتجات (الانطباعات، الأحداث، إلخ) وقياس صحة المنتج (التحويل، التفاعل، الاحتفاظ، إلخ).

• الخبرة في LLMs وحلول NLP لإثراء البيانات والأتمتة الذكية تعتبر ميزة.

• معرفة بـ BigQuery ومنصة Google Cloud تعتبر ميزة.

• خبرة في هندسة البيانات وتطوير خطوط أنابيب البيانات (مثل عبر Airflow) تعتبر ميزة.

المؤهلات

• درجة البكالوريوس في الهندسة، علوم الكمبيوتر، التكنولوجيا، أو مجالات مشابهة. تعتبر درجة الدراسات العليا ميزة ولكنها غير مطلوبة.

• خبرة أكثر من 6 سنوات في العمل في علم البيانات، تعلم الآلة، والذكاء الاصطناعي التوليدي.

• الخبرة في ممارسة علم البيانات في بيئة منتجات المستهلك عبر الإنترنت تعتبر ميزة.

• حل المشكلات بشكل جيد مع عقلية النمو القائمة على الاكتشاف.

• متعاون ممتاز.

• متحاور ممتاز.

• شعور قوي بالملكية والمساءلة.

• نهج بسيط لتحقيق #makeithappen.