كلما زادت طلبات التقديم التي ترسلينها، زادت فرصك في الحصول على وظيفة!
إليك لمحة عن معدل نشاط الباحثات عن عمل خلال الشهر الماضي:
عدد الفرص التي تم تصفحها
عدد الطلبات التي تم تقديمها
استمري في التصفح والتقديم لزيادة فرصك في الحصول على وظيفة!
هل تبحثين عن جهات توظيف لها سجل مثبت في دعم وتمكين النساء؟
اضغطي هنا لاكتشاف الفرص المتاحة الآن!ندعوكِ للمشاركة في استطلاع مصمّم لمساعدة الباحثين على فهم أفضل الطرق لربط الباحثات عن عمل بالوظائف التي يبحثن عنها.
هل ترغبين في المشاركة؟
في حال تم اختياركِ، سنتواصل معكِ عبر البريد الإلكتروني لتزويدكِ بالتفاصيل والتعليمات الخاصة بالمشاركة.
ستحصلين على مبلغ 7 دولارات مقابل إجابتك على الاستطلاع.
تمت الترجمة إلى العربية بواسطة Bayt AI. اضغط هنا لعرض النص الأصلي.
نبذة عنا: حيث يلتقي أفضل المواهب التقنية مع الفرص العالمية!
في زينون7، نعمل مع الشركات الرائدة والشركات الناشئة المبتكرة على مشاريع مثيرة ومتطورة تستفيد من أحدث التقنيات عبر مجالات تكنولوجيا المعلومات المختلفة بما في ذلك البيانات، الويب، البنية التحتية، الذكاء الاصطناعي، والعديد من المجالات الأخرى.
خبرتنا في تطوير حلول تكنولوجيا المعلومات والموارد عند الطلب تتيح لنا الشراكة مع العملاء في المبادرات التحولية، مما يدفع الابتكار ونمو الأعمال.
سواء كان ذلك من خلال تمكين المنظمات العالمية أو التعاون مع الشركات الناشئة الرائدة، نحن ملتزمون بتقديم حلول متقدمة وفعالة تلبي أكثر التحديات تعقيدًا اليوم.
نبذة عن العميل: انضم إلى واحدة من المؤسسات المالية الرائدة في مصر، المعروفة بمجموعة خدماتها المصرفية الواسعة، بما في ذلك الخدمات المصرفية المؤسسية، والخدمات المصرفية الشخصية، والخدمات المصرفية الإسلامية.
مع وجود عالمي من خلال أكثر من 50 فرعًا ومراسلًا، نقدم خدماتنا لعملاء متنوعين وديناميكيين.
بينما نبدأ رحلة تحول رقمي رائدة، نحن ملتزمون بالاستفادة من أحدث التقنيات لإنشاء بنية بيانات متطورة ستعيد تعريف أدائنا وتقديم خدماتنا.
نظرة عامة على الوظيفة: نبحث عن علماء بيانات أولين ذوي مهارات عالية ودافع قوي للانضمام إلى فريقنا المتنامي.
في هذه الأدوار، ستلعب دورًا حاسمًا في تصميم وتطوير وتقديم حلول متقدمة تعتمد على البيانات تؤثر على القرارات التجارية الرئيسية، بينما تقود مبادرات التحليلات المتقدمة والتعلم الآلي عبر البنك.
المسؤوليات الرئيسية: • قيادة وتوجيه علماء البيانات المبتدئين، وتقديم الإرشادات الفنية، ومراجعات الكود، ودعم تطوير المسار المهني.
• تحليل مجموعات البيانات المعقدة لاستخراج رؤى قابلة للتنفيذ باستخدام تقنيات إحصائية متقدمة وتقنيات التعلم الآلي.
• بناء وتحسين النماذج التنبؤية، وأنظمة التوصية، ونماذج التجميع، وحلول التنبؤ بالسلاسل الزمنية.
• التعاون مع فرق متعددة التخصصات بما في ذلك الهندسة، والمنتج، وأصحاب المصلحة في الأعمال لدمج الحلول المعتمدة على البيانات في أنظمة الإنتاج.
• التعاون مع فرق MLOps والهندسة لأتمتة نشر النماذج، والمراقبة، وإعادة تدريب الأنظمة باستخدام أدوات مثل MLflow، وAirflow، أو Kubeflow.
• ترجمة النتائج التحليلية إلى مؤشرات الأداء الرئيسية للأعمال وقياس تأثير النماذج على النتائج المالية والتشغيلية الرئيسية.
• استكشاف قدرات الذكاء الاصطناعي الناشئة، بما في ذلك حلول GenAI وLLM لتحليل الوثائق، واسترجاع المعرفة، وتفاعل العملاء.
• كتابة كود نظيف وقابل للصيانة بشكل أساسي بلغة بايثون وSQL لتحليل البيانات، وتطوير النماذج، والنشر.
• توصيل النتائج وأداء النماذج بوضوح لأصحاب المصلحة الفنيين وغير الفنيين من خلال التقارير والعروض التقديمية.
• ضمان حوكمة النماذج والعدالة وفقًا لمتطلبات تنظيم البنوك (مثل MRM، والامتثال، ومعايير التدقيق).
حزمة راتب جذابة ورائدة في السوق.
مسار واضح للتقدم المهني مع فرص للتطوير المهني.
عقد لمدة عام مع زينون7، مما يقدم فرصة كبيرة للتجديد.
درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر، أو الهندسة، أو الإحصاء، أو الرياضيات، أو مجال ذي صلة.
عالم بيانات أول: 4-5 سنوات من الخبرة العملية في أدوار علم البيانات، مع القدرة المثبتة على توجيه أعضاء الفريق المبتدئين.
الطلاقة في العربية والإنجليزية. المهارات والخبرات: • عقلية تحليلية قوية وقدرة على حل المشكلات.
• خبرة عميقة في خوارزميات التعلم الآلي والأساليب الإحصائية.
• خبرة عملية مع هياكل التعلم العميق والتقنيات.
• إتقان بايثون وSQL لمعالجة البيانات، والتحليل، وتطوير النماذج.
• معرفة بالأطر مثل TensorFlow، وPyTorch، وscikit-learn، وKeras.
• خبرة عملية في النمذجة التنبؤية، وتقسيم العملاء، وأنظمة التوصية، والتنبؤ بالسلاسل الزمنية.
• خبرة في تحليل السلاسل الزمنية باستخدام ARIMA، وLSTM، وProphet.
• معرفة بتقنيات التجميع مثل k-means، ونماذج المزيج الغاوسي.
• فهم أنظمة التوصية بما في ذلك التصفية التعاونية، والمحتوى، والنماذج الهجينة، والمستندة إلى التعلم العميق.
• القدرة على الاستفادة من خوارزميات التعلم الآلي مثل Random Forest، وSVM، وXGBoost.
• مهارات تواصل قوية لتقديم المفاهيم الفنية للجمهور الفني وغير الفني.
• القدرة على العمل بشكل تعاوني في فرق متعددة التخصصات.
• دافع ذاتي، منظم للغاية، وقادر على التعامل مع مشاريع متعددة في وقت واحد.
• الالتزام بالتعلم المستمر والبقاء على اطلاع بالتطورات في علم البيانات والذكاء الاصطناعي.
لن يتم النظر في طلبك لهذة الوظيفة، وسيتم إزالته من البريد الوارد الخاص بصاحب العمل.