عالم بيانات أول

حولنا: 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 في مجالات تكنولوجيا المعلومات المختلفة بما في ذلك البيانات، الويب، البنية التحتية، الذكاء الاصطناعي، والعديد من المجالات الأخرى.
تتيح لنا خبرتنا في تطوير حلول تكنولوجيا المعلومات والموارد عند الطلب الشراكة مع العملاء في مبادرات تحويلية، مما يعزز 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 في الوقت الحاضر.
حول العميل: انضم إلى واحدة من المؤسسات المالية الرائدة في مصر، المعروفة بمجموعة واسعة من خدماتها المصرفية، بما في ذلك الخدمات المصرفية المؤسسية، والخدمات المصرفية الشخصية، والخدمات المصرفية الإسلامية.
مع وجود عالمي من خلال أكثر من 50 فرعًا ومراسلين، نقدم خدماتنا لعملاء متنوعين وديناميين.
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 مدفوعة بالبيانات تؤثر على القرارات التجارية الرئيسية، بينما تقود مبادرات التحليلات المتقدمة وتقنيات التعلم الآلي عبر البنك.
المسؤوليات الرئيسية: • قيادة وتوجيه علماء البيانات المبتدئين، وتقديم الإرشادات الفنية، ومراجعات الشيفرة، ودعم تطوير المسار المهني.
• تحليل مجموعات البيانات المعقدة لاستخراج رؤى قابلة للتنفيذ باستخدام تقنيات إحصائية متقدمة وتقنيات التعلم الآلي.
• بناء وتحسين نماذج التنبؤ، وأنظمة التوصية، ونماذج التجميع، وحلول التنبؤ بالسلاسل الزمنية.
• التعاون مع الفرق متعددة التخصصات بما في ذلك الهندسة، والمنتج، وأصحاب المصلحة في الأعمال لدمج الحلول المدفوعة بالبيانات في أنظمة الإنتاج.
• التعاون مع فرق MLOps والهندسة لأتمتة نشر النماذج، والمراقبة، وعمليات إعادة التدريب 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، والتفاعل مع العملاء.
• كتابة شيفرة نظيفة وقابلة للصيانة بشكل أساسي بلغة بايثون وSQL لتحليل البيانات، وتطوير النماذج، والنشر.
• التواصل بوضوح حول النتائج وأداء النماذج مع أصحاب المصلحة الفنيين وغير الفنيين من خلال التقارير والعروض التقديمية.
• ضمان حوكمة النماذج والعدالة وفقًا لمتطلبات التنظيم المصرفي (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 علوم 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 بنى وتقنيات التعلم العميق.
• إجادة استخدام بايثون وSQL في معالجة البيانات، والتحليل، وتطوير النماذج.
• إلمام 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.
• إلمام بتقنيات التجميع مثل k-means، ونماذج المزيج الغاوسي.
• فهم أنظمة التوصية بما في ذلك التصفية التعاونية، القائمة على المحتوى، والنماذج الهجينة، وأنظمة التوصية المعتمدة على التعلم العميق.
• القدرة على الاستفادة من خوارزميات التعلم الآلي مثل Random Forest، وSVM، وXGBoost.
• مهارات تواصل قوية لتقديم المفاهيم التقنية 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 علوم البيانات والذكاء الاصطناعي.