عالم بيانات موظف (AI & ML) talabat

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

كعالم بيانات موظف في المركز العالمي للذكاء الاصطناعي، ستكون مهمتك هي تحسين جودة القرارات المتخذة عبر المنتج والأعمال من خلال بيانات ذات صلة وموثوقة وقابلة للتنفيذ. ستتولى مجالًا معينًا عبر المنتج والأعمال وستعمل عن كثب مع مديري المنتج والأعمال المعنيين كجزء من فريق موهوب من علماء البيانات ومهندسي البيانات. ستتولى سلسلة قيمة البيانات بالكامل، بما في ذلك التسجيل، ونمذجة البيانات، والتحليل، والتقارير، والتجارب. ستركز العديد من مبادراتنا على استغلال الذكاء الاصطناعي التوليدي لمهام مثل إثراء البيانات، وفهم المحتوى الذكي، واتخاذ القرارات الآلية لتعزيز تجارب المستخدم وعمليات الأعمال.

المسؤوليات

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

• حل مشاكل الأعمال المعقدة باستخدام أبسط وأكثر الخوارزميات المناسبة لتقديم قيمة للأعمال.

• تصميم وتنفيذ أنظمة تعلم آلي وذكاء اصطناعي توليدي فعالة وذات تأثير في الإنتاج.

• تطوير فهم عميق لتجارب المنتج والعمليات التجارية التي تشكل مجالك المحدد.

• المساهمة بشكل كبير في تصميم وصيانة نماذج البيانات التي تسمح لنا بقياس الأداء وفهم محركات الأداء لمجالك المحدد.

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

• تقديم رؤى وتوصيات مصاغة بشكل جيد وذات صلة وموثوقة وقابلة للتنفيذ لدعم اتخاذ القرار القائم على البيانات من خلال تحليل عميق وتقارير آلية.

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

• دعم مديري المنتج والأعمال بتصميم مؤشرات الأداء الرئيسية وتحديد الأهداف.

• توجيه علماء البيانات الآخرين في رحلات نموهم.

• المساهمة في تحسين طرق عملنا، وأدواتنا، وبرامج التدريب الداخلية لدينا.

المتطلبات

الخبرة التقنية

• خبرة في التعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، والتعلم العميق، ونظم التوصية، والتعرف على الأنماط، واستخراج البيانات، والذكاء الاصطناعي.

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

• SQL ممتاز.

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

• إلمام بنمذجة البيانات والتصميم البُعَدي.

• إتقان كامل لدورة حياة البيانات بالكامل، بما في ذلك صياغة المشكلة، والتدقيق في البيانات، والتحليل الدقيق، والتفسير، والتوصيات، والعرض.

• إلمام بأنواع مختلفة من التحليل، بما في ذلك التحليل الوصفي، والاستكشافي، والاستنتاجي، والسببي، والتنبؤي.

• فهم عميق لعمليات تصميم التجارب وتحليلها والتقنيات الإحصائية المقابلة.

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

• خبرة في LLMs وحلول NLP لإثراء البيانات والأتمتة الذكية هي ميزة إضافية.

• إلمام بـ BigQuery ومنصة Google Cloud هو ميزة إضافية.

• خبرة في هندسة البيانات وتطوير خطوط بيانات (مثل عبر Airflow) هي ميزة إضافية.