حول هذا الدور

يتم البحث عن عالم بيانات رئيسي متمكن من صياغة مشكلة تجارية غامضة، شخص يمتلك نطاقًا واسعًا من الأساليب ومرونة لاختيار النهج الصحيح لكل مشكلة.

تتضمن المشكلات التي نعمل عليها التعلم المراقب وغير المراقب، الاستدلال السببي، التحسين، التوصية، التنبؤ، وأنظمة تعتمد بشكل متزايد على نماذج LLM بما في ذلك الذكاء الاصطناعي الوكالي. يجب أن يكون المرشح قادرًا على استخدام الأداة المناسبة للمشكلة مع الحفاظ على النهج المدفوع بالسؤال التجاري، وبالتالي القيادة من خلال المثال. هذا عمل عملي (~70% من العمل الفردي يشمل النمذجة والترميز وتصميم الأنظمة و~30% من التوجيه والتفاعل مع أصحاب المصلحة.

ما ستقوم به

• التعاون مع أصحاب المصلحة لصياغة المشكلة وتطوير المنهجية عبر الطيف الكامل. العمل مباشرة مع قادة الأعمال والخبراء في المجال لترجمة الأسئلة الغامضة إلى مشكلات تحليلية محددة جيدًا، والتوافق على مقاييس النجاح، والتواصل بوضوح حول المقايضات، والتوصية بأكثر الطرق فعالية: التعلم المراقب، التعلم غير المراقب، معالجة اللغة الطبيعية، الذكاء الاصطناعي التوليدي/الوكالي، التعلم الآلي السببي، أنظمة التوصية والتنبؤ أو اتخاذ القرار القائم على القواعد بناءً على التأثير والقيود وقابلية الصيانة.

  
  

• تطبيق نماذج LLM والأنظمة الوكالية بشكل عملي، ودفع اعتماد القدرات المتطورة. تقييم النماذج الجديدة والأدوات والأنماط بشكل مستمر؛ تشغيل نماذج أولية سريعة وقابلة للقياس؛ وتوسيع الفائزين إلى سير العمل الإنتاجي RAG/الوكالي أي، امتلاك التقييم، والحواجز، والتحكم في الهلوسة.

  
  

• بناء وامتلاك أنظمة الإنتاج من البداية إلى النهاية. تقديم خدمات قوية وقابلة للرصد تعمل بشكل موثوق على نطاق واسع أي، من تنظيف البيانات وهندسة الميزات إلى تطوير النموذج، التقييم، النشر، المراقبة، إعادة التدريب والحوادث.

  
  

• تحديد المستوى الفني والقيادة من خلال المثال. تحديد والحفاظ على المعايير لتصميم التجارب، التقييم غير المتصل/المتصل، اختبار A/B، الصلاحية السببية، حوكمة النموذج وإمكانية التكرار ثم تعزيزها من خلال التوجيه العملي، والتعاون في حل المشكلات الصعبة ومراجعات الكود/التصميم المدروسة التي تعزز مهارات الفريق وعمقه.

  
  

ما ستحتاجه

تم تصميم هذا الدور لقائد علم بيانات عملي يجمع بين الأسس القوية وغرائز الهندسة القوية. من المحتمل أن تتعرف على نفسك في العديد مما يلي:

• حكم قوي. توازن بين الدقة والسرعة وقابلية الصيانة ويمكنك شرح المقايضات بطريقة تساعد الفرق وأصحاب المصلحة على اتخاذ قرارات جيدة.

  
  

• عملي، باختيارك. تكتب كود بايثون بجودة الإنتاج، وتراجع الكود بعناية وتعامل الترميز كجزء أساسي من كيفية البناء والتفكير.

  
  

• باني أنظمة. لقد أخذت الحلول من مستودع فارغ إلى أنظمة إنتاج يعتمد عليها مستخدمون حقيقيون أو عمليات تجارية.

  
  

• قوي في الأسس. يمكنك شرح لماذا تعمل الأساليب، ومتى تتعطل وما الافتراضات التي تعتمد عليها بلغة واضحة وبسيطة. الجبر الخطي، الاحتمالات، التحسين والاستدلال الإحصائي هي أدوات تستخدمها بنشاط.

  
  

• مرتاح مع الغموض. يمكنك أخذ مشكلة غامضة، توضيح الأهداف والقيود، وتحويلها إلى خطة محددة جيدًا قبل اختيار النهج.

  
  

الخبرة

• 8+ سنوات في التعلم الآلي التطبيقي/الذكاء الاصطناعي التطبيقي (بما في ذلك LLM وGenAI)، مع 6+ سنوات من الخبرة العملية في بناء ونشر النماذج في بيئات الإنتاج.

  
  

• درجة البكالوريوس أو الماجستير (أو دكتوراه) في علوم الكمبيوتر، الإحصاء، الرياضيات، الهندسة، الاقتصاد، أو مجال كمي ذي صلة. الخبرة المعادلة القابلة للإثبات مرحب بها. معرفة قوية بالأساليب الكلاسيكية للتعلم الآلي والإحصاء: الانحدار المنتظم، طرق الشجر، تعزيز التدرج، التجميع، تقليل الأبعاد، اختبار الفرضيات، وتصميم التجارب.

  
  

• مجموعة LLM الحديثة: RAG، سير العمل الوكالي، أطر التقييم، هندسة المطالبات، مقايضات الضبط، وقواعد البيانات المتجهة.

  
  

• أسس التعلم العميق: فهم متى يجب تطبيق أساليب التعلم العميق وكيفية تدريبها وتقييمها بشكل فعال في الممارسة العملية.

  
  

• أسس معالجة اللغة الطبيعية: معالجة النصوص، التضمينات، التشابه/البحث، نمذجة الموضوعات، التصنيف، والتقييم.

  
  

• التعلم الآلي السببي: الخبرة في واحدة على الأقل: DML، نمذجة الرفع، IV، تسجيل الميل، التحكم الاصطناعي، أو الفرق في الفروق، المطبقة في سياق اتخاذ القرار أو الإنتاج.

  
  

• التحسين: البرمجة الخطية/الصحيحة، التحسين المقيد، العصابات، أو التعلم المعزز المطبق على المشاكل الحقيقية.

  
  

• Python بمستوى خبير. مرتاح مع مجموعة العلوم (NumPy، pandas، scikit-learn، PyTorch) ومع كتابة كود نظيف، مختبر، ومودولاري.

  
  

• معرفة عملية بإطارات الذكاء الاصطناعي الوكالية مثل Langchain، Langgraph وDeepagents أو ما يعادلها.

  
  

• الحوسبة السحابية (AWS/Azure/GCP) - تدريب النموذج، النشر، التوسع، الوعي بالتكاليف.

  
  

ما نقدمه

• مشكلات تستحق الحل. غموض حقيقي، حجم حقيقي، تأثير حقيقي.

  
  

• مقعد على الطاولة. شراكة مباشرة مع القيادة حول ما نبنيه ولماذا.

  
  

• حرية في الأدوات والأساليب. اختر النهج الصحيح. نحن نثق في حكمك.

  
  

• راتب تنافسي، سياسة إجازة مدفوعة سخية، برنامج مطابقة التبرعات، تأمين طبي جماعي، إجازة أبوية، برنامج مساعدة الموظفين (EAP) والمزيد!

  
  

• ثقافة تعاونية قائمة على الفريق تحتضن التنوع.

  
  

• فرص تطوير مهني ونمو غير محدودة.

  
  

#LI-PM3

من نحن؟

في غارتنر، إنك. (NYSE:IT)، نقود القادة الذين يشكلون العالم.

تعتمد مهمتنا على التحليل الخبير والأفكار الجريئة لتقديم رؤى تجارية وتكنولوجية قابلة للتنفيذ وموضوعية، مما يساعد قادة المؤسسات وفرقهم على النجاح في أولوياتهم الحرجة.

منذ تأسيسنا في عام 1979، نما عدد موظفينا إلى 20,000 موظف على مستوى العالم يدعمون أكثر من 13,000 مؤسسة عميلة في حوالي 90 دولة وإقليم. نقوم بأعمال مهمة ومثيرة وذات مغزى. لهذا السبب نوظف موظفين يتمتعون بالفضول الفكري والطاقة والدافع لإحداث فرق. المعايير مرتفعة بلا اعتذار. وكذلك التأثير الذي يمكنك تحقيقه هنا.

ما الذي يجعل غارتنر مكانًا رائعًا للعمل؟

تقدم إمكاناتنا الكبيرة، التي لم تُستغل تقريبًا، فرصًا غير محدودة - فرص قد لا توجد حتى الآن - لك لتتطور مهنيًا وتزدهر شخصيًا. مدى تقدمك يعتمد على شغفك وأدائك.

نحن نوظف أشخاصًا رائعين يتعاونون وينجحون كفريق. معًا، هدفنا الموحد هو تقديم النتائج لعملائنا.

تتكون فرقنا من أفراد من خلفيات جغرافية وثقافية ودينية وعرقية وعرقية وجنسية وقدرات وأجيال مختلفة.

نستثمر في قادة عظماء يبرزون أفضل ما لديك وما لدى الشركة، مما يمكننا من مضاعفة تأثيرنا ونتائجنا. لهذا السبب، يتم التعرف علينا عامًا بعد عام على أننا مكان رائع للعمل على مستوى العالم.

غارتنر هي السلطة العالمية في الذكاء الاصطناعي

في غارتنر، ستنضم إلى شركة في قلب ثورة الذكاء الاصطناعي. تقدم غارتنر إرشادات موضوعية واستباقية طوال رحلات الذكاء الاصطناعي لعملائنا. نحن نحدد المعايير لكيفية استفادة المنظمات من الذكاء الاصطناعي لتحقيق تأثير ملموس. سيكون لديك وصول إلى موارد وخبرات وتقنيات لا مثيل لها، وستلعب دورًا رئيسيًا في مساعدة غارتنر وعملائنا على الابتكار والنمو بينما نستفيد من الذكاء الاصطناعي لتحويل مشهد الأعمال والتكنولوجيا.

إنها فترة مثيرة لتكون في غارتنر، مع فرص غير محدودة لإحداث تأثير حقيقي، وتطوير مهاراتك، وبناء مهنة دائمة وذات مغزى في مجال يعيد تشكيل طريقة عملنا. إذا كنت شغوفًا بالذكاء الاصطناعي وترغب في أن تكون جزءًا من فريق يوجه القادة الذين يشكلون العالم، فإن غارتنر هو المكان المناسب لك.

ماذا نقدم؟

تقدم غارتنر مزايا عالمية المستوى، وتعويضات تنافسية للغاية ومكافآت غير متناسبة لأفضل المؤدين.

في بيئة العمل الهجينة لدينا، نقدم المرونة والدعم لك لتزدهر - العمل افتراضيًا عندما يكون ذلك منتجًا، والتجمع مع الزملاء في مجتمع نابض بالحياة يهدف إلى تحقيق هدف، ويكون جذابًا وملهمًا.

هل أنت مستعد لتطوير مسيرتك المهنية مع غارتنر؟ انضم إلينا.

سياسة غارتنر هي توفير فرص عمل متساوية لجميع المتقدمين والموظفين دون تمييز على أساس العرق أو اللون أو العقيدة أو الدين أو الجنس أو التوجه الجنسي أو الهوية الجنسية أو الحالة الاجتماعية أو حالة المواطنة أو العمر أو الأصل القومي أو السلف أو الإعاقة أو حالة المحاربين القدامى أو أي حالة محمية قانونيًا أخرى، والسعي لتعزيز مبادئ تكافؤ الفرص في العمل.

تلتزم غارتنر بأن تكون صاحب عمل يتمتع بفرص متساوية وتقدم الفرص لجميع الباحثين عن عمل، بما في ذلك الباحثين عن عمل من ذوي الإعاقة. إذا كنت فردًا مؤهلاً يعاني من إعاقة أو محارب قديم معاق، يمكنك طلب تسهيلات معقولة إذا كنت غير قادر أو محدود في قدرتك على استخدام أو الوصول إلى صفحة الوظائف الخاصة بالشركة نتيجة لإعاقتك. يمكنك طلب تسهيلات معقولة عن طريق الاتصال بالموارد البشرية على الرقم +1 (203) 964-0096 أو عن طريق إرسال بريد إلكتروني إلى [email protected].

من خلال تقديم معلوماتك وطلبك، تؤكد أنك قد قرأت وتوافق على إشعار التوظيف الإقليمي أو الوطني المرتبط أدناه والذي ينطبق على مكان إقامتك.

رابط خصوصية المتقدمين في غارتنر: https://jobs.gartner.com/applicant-privacy-policy

للتنقل الفعال عبر الطلب، يرجى استخدام زر العودة داخل الطلب فقط، وليس السهم الخلفي داخل المتصفح الخاص بك.