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!
نُقدّر رأيكِ

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.


تم إلغاء حظر المستخدم بنجاح
https://bayt.page.link/oABus21TYGY3NMjQ7
العودة إلى نتائج البحث‎

خبراء علم البيانات

قبل 30+ يومًا 2026/08/05
خدمات الدعم التجاري الأخرى
أنشئ تنبيهًا وظيفيًا لوظائف مشابهة
تم إيقاف هذا التنبيه الوظيفي. لن تصلك إشعارات لهذا البحث بعد الآن.

الوصف الوظيفي

حول الفريق
في تقنية تريند يول، مهمتنا هي إحداث أثر إيجابي في منظومتنا من خلال تمكين التجارة عبر التكنولوجيا.
نحل مشكلات معقدة باستخدام البيانات والإبداع والمرونة — دوماً مدفوعين بنتائج حقيقية. مع ثقافة قائمة على التعلم والتعاون والملكية، ننمو معاً بينما نبني ما سيكون التالي.
حول الدور
تركيزنا الأساسي سيكون على دعم نطاق التجارة الإلكترونية الأساسي لدينا. بناء تجربة تسوق سلسة وشخصية مصممة لخدمة ملايين العملاء. كعالم بيانات، ستلعب دوراً حاسماً في توجيه قرارات مستندة إلى البيانات؛ من تحسين الترتيب وخوارزميات التوصية إلى نمذجة سلوك المستخدم وتحسين كفاءة الأنظمة

المسؤوليات


  • العمل عند تقاطع المنتج والتكنولوجيا والتعلم الآلي؛ تطوير نماذج تدعم تجربة البائع والمستخدم والتخصيص والنمو وغيرها من ميزات التجارة الإلكترونية الأساسية
  • تعزيز بنية اكتشاف قابلة للتوسع وسريعة وموثوقة مصممة لدعم مستقبل التجارة الرقمية. كعالم بيانات، ستلعب دوراً حاسماً في اتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات؛ من نمذجة نية المستخدم وتحسين الترتيب إلى تحسين صلة التوصية وموثوقية النظام
  • تحليل بيانات كبيرة الحجم مصفوفة وغير مصفوفة من مصادر متعددة عبر نظام تريند يول البيئي
  • تطبيق أفضل الممارسات للعمل مع بنية ML-Ops، تحسين النماذج والبنية التحتية لتحسين أداء النماذج ودورات النشر
  • تنفيذ تجارب A/B، الوصول إلى استنتاجات إحصائية وبناء على ما تعلمته بشكل مستمر
  • التعاون مع فرق المنتج والهندسة والمخاطر لترجمة التحديات التجارية إلى مشاكل علم البيانات.
  • العمل مع الأطراف المعنية في كافة أنحاء المؤسسة لتحديد الفرص لاستخدام بيانات الشركة في حلول الأعمال
  • تلخيص المنهجية والبيانات إلى استراتيجية عمل قابلة للتنفيذ والتواصل مع فرق الهندسة والإدارة كعامل محوري في التأثير الأعمال

المؤهلات المتوقعة


  • خبرة في علم البيانات التطبيقي ومجموعة واسعة من خوارزميات ونماذج علم البيانات. معرفة بأنظمة التوصية، ترتيب البحث، أو التخصيص ميزة كبيرة
  • معرفة جيدة بالبايثون أو لغة برمجة أخرى. خبرة في مكتبات مثل scikit-learn، PyTorch وTensorFlow تعتبر ميزة.
  • معرفة جيدة بـ SQL والاطلاع على أفضل الممارسات
  • مهارات تحليلية قوية مع نهج قائم على البيانات
  • مهارات اتصال مكتوبة وشفوية ممتازة باللغة الإنجليزية
  • الخبرة في التجارة الإلكترونية أو نماذج الأعمال القائمة على الخدمة الذاتية ميزة كبيرة
  • يتناسب مستوى الخبرة مع أدوار أخصائي/ أخصائي أول
لقد تمت ترجمة هذا الإعلان الوظيفي بواسطة الذكاء الاصطناعي وقد يحتوي على بعض الاختلافات أو الأخطاء البسيطة.

لقد تجاوزت الحد الأقصى المسموح به للتنبيهات الوظيفية (15). يرجى حذف أحد التنبيهات الحالية لإضافة تنبيه جديد.
تم إنشاء تنبيه وظيفي لهذا البحث. ستصلك إشعارات فور الإعلان عن وظائف جديدة مطابقة.
هل أنت متأكد أنك تريد سحب طلب التقديم إلى هذه الوظيفة؟

لن يتم النظر في طلبك لهذة الوظيفة، وسيتم إزالته من البريد الوارد الخاص بصاحب العمل.