الوصف الوظيفي
تسعى ماستر ووركس إلى متخصص مبتكر في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات لقيادة تطوير الحلول الذكية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على الذكاء الاصطناعي التوليدي والتحليلات المتقدمة.
سيتحول المرشح الناجح البيانات إلى رؤى تجارية قيمة ويطور تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تدفع نحو اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً، وتحسين الكفاءة التشغيلية، ودعم مبادرات التحول الرقمي.
المسؤوليات الرئيسية: تصميم، تطوير، تدريب، وتحسين نماذج التعلم الآلي لتطبيقات أو حالات استخدام حقيقية.
ترجمة متطلبات الأعمال والمنتجات إلى حلول ML/AI قابلة للتوسع.
تنفيذ هندسة الميزات، اختيار النماذج، الضبط، وتقنيات التقييم.
تطوير ونشر نماذج ML في بيئات الإنتاج مع توافر وأداء عالٍ.
بناء وصيانة خطوط أنابيب ML (التدريب، التحقق، النشر، المراقبة).
مراقبة أداء النماذج، انحراف البيانات، وتدهور النماذج؛ إعادة تدريب النماذج حسب الحاجة.
ضمان أن النماذج تلبي معايير الموثوقية، القابلية للتوسع، والأمان.
العمل عن كثب مع علماء البيانات، مديري المنتجات، ومهندسي البرمجيات.
التعاون مع فرق هندسة البيانات لضمان خطوط أنابيب بيانات عالية الجودة وموثوقة.
المشاركة في مراجعات التصميم والرمز، وضمان أفضل الممارسات الهندسية.
تحسين النماذج من حيث الكمون، الإنتاجية، والتكلفة.
تنفيذ أطر التجريب (اختبار A/B، التقييم غير المتصل).
تطبيق مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول، بما في ذلك العدالة، القابلية للتفسير، والحوكمة حيثما كان ذلك مطلوبًا.
المتطلبات والمؤهلات: +4 سنوات من الخبرة العملية في التعلم الآلي أو أدوار الذكاء الاصطناعي التطبيقية.
مهارات برمجة قوية في بايثون (و/أو جافا، سكالاً).
فهم قوي لخوارزميات التعلم الآلي (المراقب، غير المراقب، التعلم العميق).
خبرة مع أطر مثل TensorFlow، PyTorch، Scikit-learn.
خبرة في نشر النماذج باستخدام Docker، Kubernetes، أو خدمات ML السحابية.
معرفة قوية بهياكل البيانات، الخوارزميات، ومبادئ هندسة البرمجيات.
خبرة في العمل في فرق رشيقة وعبر وظائف.
خبرة مع منصات السحابة (AWS، Azure، أو GCP) وخدمات ML المدارة.
خبرة عملية مع أدوات MLOps (MLflow، Kubeflow، Airflow، SageMaker، Azure ML).
خبرة مع تقنيات البيانات الكبيرة (Spark، Kafka، Databricks).
خلفية في معالجة اللغة الطبيعية، رؤية الكمبيوتر، أو الذكاء الاصطناعي التوليدي.
مهارات قوية في حل المشكلات والتفكير التحليلي. عقلية الإنتاج أولاً. اتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات. مهارات عالية في التعاون والتواصل. الأدوات والتقنيات: Dataiku، خادم SQL، Power BI، AWS Bedrock. موقع العمل: موقع العميل
لقد تمت ترجمة هذا الإعلان الوظيفي بواسطة الذكاء الاصطناعي وقد يحتوي على بعض الاختلافات أو الأخطاء البسيطة.
