مهندس خلفية تعلم الآلة الأول

المسؤوليات الرئيسية: النمذجة الشاملة: المساعدة في تدريب وضبط النماذج لمجالات الأعمال المختلفة باستخدام مكتبات بايثون الحديثة.
تكامل الهندسة: العمل مع الفريق لعرض النماذج عبر واجهات برمجة التطبيقات.
سيتم تعلم كيفية تنفيذ تعريفات متجر الميزات وضمان جودة البيانات للخدمة في الوقت الحقيقي.
عمليات البيانات: التعامل مع إعداد البيانات والتحليل باستخدام SQL وبايثون.
تعلم إدارة مجموعات البيانات باستخدام أدوات التحكم في إصدار البيانات لتتبع التغييرات.
جودة الكود: كتابة كود نظيف، وحدوي، ومختبر.
ستشارك في مراجعات الكود وتستخدم التحكم في الإصدارات (Git) كجزء من سير العمل اليومي.
التعلم المستمر: المشاركة في برنامج التوجيه لدينا لإتقان أدواتنا المحددة لخدمة النماذج، وإدارة الحزم، ومراقبة النظام.
بيئة المكتب: عند قدومك إلى مكتب b_labs، ستجد مساحات عمل إبداعية وتصميم مفتوح لتعزيز التعاون بين الفرق.
المرونة: أنت تعرف الأفضل إذا كنت تريد العمل من المنزل أو في المكتب.
المعدات: من "اليوم الأول" ستتلقى جميع المعدات التي تحتاجها لتكون ناجحًا في العمل.
التعليم: بكاليوس في علوم الكمبيوتر / الهندسة، الإحصاء، الرياضيات، أو مجال كمي ذي صلة.
الأساس الفني لتعلم الآلة: الخوارزميات: فهم مفاهيمي وعملي قوي لتصنيف (الانحدار اللوجستي، أشجار القرار، الغابات العشوائية) وتحليل الانحدار.
التعلم العميق: فهم أساسي لهياكل ومبادئ الشبكات العصبية (مثل، دوال التنشيط، دوال الخسارة، الانتشار العكسي).
المكتبات: معرفة عملية بمكتبة Scikit-Learn للمعالجة المسبقة، واختيار النماذج، والأنابيب.
التحسين: التعرض لمفاهيم ضبط المعلمات الفائقة وإطارات تعزيز التدرج (مثل، LightGBM أو XGBoost).
أساسيات هندسة البرمجيات: التحكم في الإصدارات: معرفة قوية بأوامر Git (التفرع، الدمج، حل النزاعات) ومنصات التعاون (GitHub / GitLab).
جودة الكود: القدرة على كتابة كود نظيف، قابل لإعادة الاستخدام، وقابل للقراءة (ليس مجرد نصوص).
فهم الوظائف، والوحدات، والاختبار الأساسي.
المهارات الأساسية: فهم قوي لبرمجة بايثون وSQL.
الأساس التحليلي: فهم قوي للإحصاءات ومكتبات معالجة البيانات القياسية (Pandas، NumPy).