مهندس برمجيات (تعلم آلي وتوصيات)

مقدمةعنّا ميركاري هي شركة سوق من نوع C2C مقرّها في اليابان تأسست عام 2013 بهدف «إضفاء قيمة في سوق عالمي حيث يمكن لأي شخص الشراء والبيع». منذ أن كانت أول يونيكورن تكنولوجي من اليابان قبل طرحها للاكتتاب العام في 2018، قطعت شوطاً طويلاً نحو أن تصبح لاعباً عالمياً وتعمل بشكل مستمر وباجتهاد نحو مسار التحول لديها مع تركيز قوي على مهمتنا. منذ تأسيسها، عملت مجموعة ميركاري على نمو خدماتها، مستثمرة في كل من موظفينا وتكنولوجيتنا. مع مرور الوقت، توسّعت ميركاري من كونها اللاعب الأول في سوق C2C في اليابان إلى أسواق جديدة مثل الولايات المتحدة. كما أطلقنا بنجاح أعمال جديدة مثل ميرباي، وهي منصة خدمات دفع متنقلة لها رؤية لخلق مجتمع يمكن فيه للجميع تحقيق أحلامهم من خلال نظام بيئي جديد لا يركّز فقط على خدمات الدفع بل أيضاً على الائتمان. اليوم، تتكوّن مجموعة ميركاري من شركات فرعية متعددة بما في ذلك الخدمات اللوجستية ومنصة B2C وبلوكتشين وإدارة فرق رياضية. حتى تُستخدم خدماتنا من قِبل الناس حول العالم، لا يزال أمامنا جبل من العمل. هذا المسعى بطبيعته يتطلب قدرة أفضل العقول والمواهب، وهذا هو السبب في إطلاق مركز التميّز في الهند. بمساعدتكم، سنواصل التواجد على المسرح العالمي ونسعى للنمو ليصبح شركة تقنية عالمية ناجحة.

ثقافتنا ولتلبية مهمتنا في ميركاري، تتشارك منظمتنا وكل موظفينا القيم ونظرتهم نفسها. وتُعرّف مبادئنا الفردية للإجراءات من خلال أربع قيم: الجرأة والكل من أجل الواحد، وكن محترفاً وتأقلم بسرعة. كما تشكّل منظمتنا أيضاً من خلال أربع foundations: الاستدامة، التنوع والشمول، الثقة والانفتاح، والرفاهية للأداء. بغض النظر عن مدى توسع ميركاري، ستظل الثقافة أساسية لتحقيق مهمتنا وتظل شيئاً نرغب في الحفاظ عليه في جميع أنحاء منظمتنا. ندعوك لقراءة وثيقة ثقافة ميركاري التي تلخص السلوكيات والعقلية المشتركة بين ميركاري وموظفيها. نستمر في بناء بيئة يقبل فيها جميع أعضاء الفريق من خلفيات مختلفة ويُعترف بهم، حيث يمكنهم الازدهار مع التمسّك بثقافة ميركاري.

المهام الوظيفية يطوّر مهندسو التعلم الآلي العاملون في مجال التوصية وظائف وخدمات تطبيق السوق Mercari من خلال تطوير وصيانة أنظمة التعلم الآلي مثل أنظمة التوصية مع الاستفادة من البنية التحتية الضرورية وأدوات المنصة على مستوى الشركة. ميركاري يطبّق بنشاط تقنيات تعلم آلي متقدمة لتوفير سوق أكثر سهولة وأماناً ومتعة. يستخدم مهندسو التعلم الآلي السحابة وKubernetes لتشغيل وتحسين أنظمة التعلم الآلي. التحديات الجريئة نبحث عن أشخاص مهتمين بخدماتنا ومهمتنا وقيمنا ويرغبون في العمل حيث يمكن للمهندسين أن يتجرّأوا ويستخدموا أحدث التقنيات ويتخذوا قرارات مستقلة ويتعاملوا مع التحديات بسرعة. طور وحسّن خوارزميات ونماذج التعلم الآلي لتعزيز نظام التوصية وتحسين تجربة اكتشاف المستخدمين. تعاون مع فرق متعددة التخصصات وأصحاب المصلحة لجمع المتطلبات وتصميم الحلول وتنفيذ الميزات التي تحسن تفاعل المستخدم. إجراء تحليل البيانات والتجارب باستخدام مجموعات بيانات كبيرة الحجم لتحديد الأنماط والاتجاهات والرؤى التي تدفع تحسين خوارزميات التوصية. استخدم أطر ومكتبات تعلم آلي لنشر حلول توصية قابلة للتطوير وفعالة. راقب أداء النظام وأجرِ اختبارات A/B لتقييم فاعلية الميزات. البحث المستمر ومواكبة التطورات في تقنيات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي وتقديم نهج مبتكر لتعزيز قدرات التوصية.

المتطلبات الدنيا أكثر من 5-9 سنوات خبرة مهنية في تطوير أنظمة التعلم الآلي الكبيرة في الإنتاج مع خبرة قوية في عرض وتقديم حلول تعلم آلي من التجربة إلى نشر النماذج، بما في ذلك هندسة الخلفية وMLOps، في أنظمة إنتاج كبيرة. خبرة باستخدام أطر تعلم آلي شائعة (مثل TensorFlow، PyTorch) ومكتبات (مثل scikit-learn، NumPy، pandas). فهم عميق لمبادئ تعلم آلي وهندسة البرمجيات الأساسية. معرفة ومهارات أساسية في مراقبة النظام وتسجيله والعمليات الشائعة في بيئة الإنتاج. مهارات التواصل لتنفيذ المشروعات بالتعاون مع فرق متعددة وأصحاب مصلحة. المهارات المفضلة تشمل خبرة في تطوير أنظمة التوصية باستخدام مجموعات بيانات كبيرة، ومعرفة أساسية بأنظمة البحث المؤسسي والتكدسات المرتبطة بها (مثل ELK)، ومهارات تطوير وتصحيح الأخطاء اللازمة لتحسين أداء النظام وموثوقيته، وخبرة مع تقنيات مثل Docker وKubernetes، وخبرة مع منصات السحابة (AWS، GCP، Microsoft Azure). كما يفضل وجود خبرة في تطوير وتصحيح الخدمات المصغّرة باستخدام Docker وKubernetes، واستخدام نماذج التعلم العميق/النماذات النصية الضخمة في الإنتاج، ونشر منشورات في مؤتمرات أو مجلات محكمة رفيعة المستوى. حالة التوظيف دوام كامل. المكتب: بنغالور. العمل بنظام هجين. نؤمن بالأداء العالي والاحترافية. العمل من المكتب يومين في الأسبوع والعمل من المنزل 3 أيام في الأسبوع. لتعزيز بيئة قوية ومشاركة عالية في الهند، نشجّع بشدة العمل من مكتب بنغالور وخاصة خلال مرحلة الإعداد الأولى للمكتب. سنواصل مراجعة وتحديث السياسة لتلبية احتياجات المؤسسة في المستقبل. ساعات العمل: دوام مرن بالكامل (لا وجود لساعات أساسية)، مرونة في اختيار ساعات العمل بخلاف اجتماعات الفريق المشتركة. الميديا المملوكة: Mercari Engineering Portal، AI at Mercari portal، Mercan.