فريق البرمجيات الأساسية للذكاء الاصطناعي (CAIE) مكرس لاختراع ونشر الجيل التالي من تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي ستشكل مستقبل نوكيا. يمثل هذا الفريق استثمارًا استراتيجيًا وتوحيدًا لمبادرات الذكاء الاصطناعي لدينا - الانتقال من ميزات معزولة إلى مجموعة متكاملة وقوية من المنتجات والمنصات. كدافع مركزي لنمو نوكيا المستقبلي، يقوم CAIE ببناء مجموعة من التقنيات الرائدة المعترف بها عبر الصناعة.

تعزيز الاتصال لتأمين عالم أكثر إشراقًا.

نوكيا هي رائدة عالمية في الاتصال لعصر الذكاء الاصطناعي. بفضل خبرتنا في الشبكات الثابتة والمتحركة والنقل، المدعومة بابتكارات مختبرات نوكيا، نحن نعزز الاتصال لتأمين عالم أكثر إشراقًا.

تعرف على المزيد حول الحياة في نوكيا.

عملية التوظيف لدينا

نحن نعمل بشكل شامل ونحترم تفرد الأفراد. يتم اتخاذ قرارات التوظيف لدينا بغض النظر عن العرق أو اللون أو الأصل الوطني أو العرقي أو الدين أو الجنس أو التوجه الجنسي أو الهوية أو التعبير الجندري أو العمر أو الحالة الاجتماعية أو الإعاقة أو حالة المحاربين القدامى المحمية أو غيرها من الخصائص المحمية بموجب القانون. نحن ملتزمون بثقافة الشمولية المبنية على قيمتنا الأساسية المتمثلة في الاحترام.

إذا كنت مهتمًا بهذا الدور ولكنك لا تستوفي جميع المتطلبات المذكورة، فنحن لا نزال نشجعك على التقديم. الخلفيات ووجهات النظر والتجارب الفريدة تثري فرقنا، وقد تكون أنت المرشح المناسب لهذه الفرصة أو فرصة أخرى.

قد تختلف مدة عملية التوظيف اعتمادًا على متطلبات الدور المحدد. نسعى لضمان تجربة سلسة وشاملة لجميع المرشحين. اكتشف المزيد حول عملية التوظيف في نوكيا.


المسؤوليات:

• تصميم وتطوير ونشر نماذج وخوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المتقدمة لتحليل وتفسير البيانات المعقدة.
• تصميم وتنفيذ نماذج التعلم الآلي لتحسين مجموعة واسعة من التطبيقات بما في ذلك البحث والتنبؤ والتنقيب عن النصوص والمزيد.
• تطوير وتنفيذ أنظمة قائمة على الوكلاء لمجموعة واسعة من التطبيقات بما في ذلك اكتشاف الشذوذ وتحليل الأسباب الجذرية والمزيد.
• تحسين نماذج التعلم الآلي الحالية وخطوط الأنابيب من حيث الأداء وقابلية التوسع وكفاءة الموارد.

لديك:

• خبرة تزيد عن 10 سنوات في التعلم الآلي.
• خبرة في أطر التعلم الآلي (مثل TensorFlow وPyTorch) وخوارزميات التعلم العميق وLLMs.
• خبرة في محركات البحث وقواعد البيانات المتجهة، جنبًا إلى جنب مع خوارزمياتها الأساسية.
• خبرة في أطر وتقنيات البيانات الكبيرة مثل Spark وKafka وCassandra.

سيكون من الجيد إذا كان لديك أيضًا:

• ماجستير أو دكتوراه في علوم الكمبيوتر أو الهندسة أو الرياضيات أو مجال ذي صلة.
• خبرة في تقنيات النشر مثل Docker وk8s، إلخ.