عالم بيانات

تعتبر هسبي واحدة من الشركات الرائدة في تكنولوجيا العقارات في منطقة أوروبا والشرق الأوسط وإفريقيا. أُطلقت في عام 2020، ونعمل الآن في عدة مدن عبر الإمارات وإسبانيا، ونتوسع إلى السعودية وثلاثة أسواق أوروبية أخرى بحلول عام 2026.

اليوم، نمتلك أكبر حصة في سوق الرهن العقاري في الإمارات ونعتبر من أسرع اللاعبين نموًا في كل مدينة أوروبية دخلناها. لقد جمعنا أكثر من 140 مليون دولار (السلسلة A والسلسلة B) من أفضل المستثمرين في العالم، بما في ذلك سيكويا كابيتال، وفوندرز فاند، وبالديرتون كابيتال، لإعادة تشكيل رحلة شراء المنازل من خلال التكنولوجيا القوية وأدوات تركز على الوكلاء.

لقد أنشأنا تطبيقًا فائقًا يمكّن وكلاء العقارات وسماسرة الرهن العقاري، ويجلب التكنولوجيا المتطورة إلى واحدة من أكثر الصناعات التقليدية في العالم. نحن نحول كيفية حدوث المعاملات العقارية - بشكل أسرع، وأكثر ذكاءً، وأفضل للجميع. نحن لا نتباطأ.

السؤال هو: هل ستكون جزءًا مما هو قادم؟

• نمذجة سوق العقارات: بناء نماذج تطبق على تحديات مثل التقييم/التسعير باستخدام تقنيات من التعلم الآلي الخاضع للإشراف إلى أساليب أكثر تقدمًا.
• التضمينات متعددة الأنماط: إنشاء تمثيلات متجهية للكيانات العقارية، مثل القوائم، من خلال دمج الصور والنصوص والسمات الهيكلية لدعم البحث، والمطابقة، وإزالة التكرار، أو التوصيات.
• تحليل البيانات والتجريب: استخدام SQL/Python لاستخراج وتنظيف وتحليل البيانات؛ تصميم التجارب وتقييم تأثير النموذج على المنتج باستخدام مقاييس قوية.
• تشغيل النموذج: إرسال النماذج إلى الإنتاج مع ميزات مثل المراقبة، والتوزيع التلقائي، أو CI/CD (بالتعاون مع الهندسة).
• التسليم عبر الوظائف: التعاون مع فرق المنتج والهندسة والعمليات لترجمة مشاكل الأعمال إلى حلول تعلم آلي قابلة للتوسع.

• خبرة مثبتة: 4-8 سنوات في علوم البيانات التطبيقية/التعلم الآلي، مع تقديم نماذج تؤثر على مؤشرات الأداء الرئيسية في العالم الحقيقي.
• إتقان SQL وPython: قوي في الأطر مثل Pandas/NumPy/Scikit-learn... بناء خطوط بيانات موثوقة، وتدريب النماذج وتقييمها.
• أساسيات MLOps: خبرة في نشر/صيانة النماذج (دفعة أو في الوقت الحقيقي)، وإصدار النسخ، وأساسيات CI/CD، والمراقبة، والتدريب القابل للتكرار.
• التواصل والملكية: واضح مع أصحاب المصلحة الفنيين وغير الفنيين؛ يمكنه تحديد نطاق العمل، وتحديد الأولويات، وشرح التبادلات.
• الراحة مع عدم اليقين، ومشاكل جودة البيانات، ومخاطر التسرب، وديناميات السوق (الموقع، والموسمية، وتحولات المخزون).
• من الجيد أن يكون لديك: خبرة في هندسة البرمجيات؛ خبرة متعددة الأنماط/رؤية؛ تعرض للذكاء الاصطناعي الصوتي (ASR/NLU).
• الخلفية الأكاديمية: بكاليوس في العلوم والتكنولوجيا (الماجستير ميزة إضافية).

من خلال تقديم هذا الطلب، أوافق على أن يتم جمع ومعالجة والاحتفاظ ببياناتي الشخصية من قبل الشركة فقط لأغراض إدارة وتقييم ترشيحي.