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/RvdUggERzNDQmTvt9
العودة إلى نتائج البحث‎

مساعد بحث: مختبر الذكاء البشري-الكمبيوتري

قبل 30+ يومًا 2026/06/01
خدمات الدعم التجاري الأخرى
أنشئ تنبيهًا وظيفيًا لوظائف مشابهة
تم إيقاف هذا التنبيه الوظيفي. لن تصلك إشعارات لهذا البحث بعد الآن.

الوصف الوظيفي

يبحث مختبر الذكاء البشري-الكمبيوتري في قسم الهندسة بجامعة نيويورك أبوظبي عن مساعد بحث متحمس للعمل على تطبيقات متطورة في التعلم الآلي / الذكاء الاصطناعي / علم البيانات التي تستخدم إشارات بشرية (مثل النصوص، الصوت، الفيزيولوجيا).




الدور



سيعمل مساعد البحث على مشاريع بحثية في مختبر الذكاء البشري-الكمبيوتري تحت إشراف الباحث الرئيسي توكا الهنائي. تتراوح المشاريع البحثية من تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي التي تقيس النتائج المعرفية، إلى تصور الأنماط التي تحدد صحة ورفاهية السكان. من المتوقع أن يطور مساعد البحث حلولًا إبداعية للتحديات التقنية اليومية، وأن يفكر بشكل نقدي حول الخطوات التالية المهمة في عملية البحث، وأن ينقل أفكاره ورؤاه واستنتاجاته بوضوح إلى الجمهور التنفيذي العالي وزملائه الفنيين. لا يُتوقع أن يكون المتقدم مثاليًا في هذه المهام، ولكن يجب أن يكون متحمسًا ومدفوعًا لتطوير المهارات اللازمة لإتقان دور الباحث.




المسؤوليات الرئيسية:



في إطار عمله كباحث، يُتوقع من الفرد عمومًا إجراء الأنشطة التالية. التفاصيل تعتمد على طبيعة المشروع الذي يعمل عليه.



  • تنسيق البيانات: تطوير محرك إدخال بيانات (مناسب لنوع البيانات) لتنظيم البيانات التي تسهل المعالجة التي تتم باستخدام البيانات. سيستخدم الباحث أي من المستشعرات، التطبيقات المستندة إلى الويب، وقواعد البيانات لجمع وتنظيم البيانات.
  • معالجة الإشارات متعددة الأنماط: تتضمن معالجة بيانات من أنواع مختلفة (مثل الصوت، النص، الفيزيولوجيا، الصورة، الحركة) باستخدام طرق حسابية. معظم البيانات تكون مشوشة وتحتاج إلى تنظيف وتقليل إلى تمثيل بارز.
  • التعلم الآلي: يتضمن تطبيق خوارزميات لاكتشاف الأنماط تلقائيًا في البيانات ونمذجة النتائج ذات الاهتمام. العديد من أحدث أساليب النمذجة غير مفهومة جيدًا، وتتطلب قوة حسابية لمعالجة المعلومات بما يتجاوز ما يمكن للبشر معالجته.
  • التصور: تمثيل البيانات والنتائج في شكل مخططات، رسوم بيانية، وصور. يساعد ذلك في توضيح ما تساهم به الأعمال في المعرفة لكل من الزملاء الفنيين والجمهور العام. من المتوقع أن يتم تقديم ذلك بشكل ثابت و/أو ديناميكي في إطار ويب.
  • التوثيق: يتضمن هيكلة العمل أعلاه في (أ) مستودع برمجي، (ب) تعليقات شاملة في البرمجيات، (ج) تطوير README واضح، (د) ورقة بحثية/مؤتمر، و(هـ) موقع المشروع المقابل. يضمن ذلك أن يكون العمل قابلًا للتكرار والوصول إليه لكل من الزملاء الفنيين والجمهور العام.

*يجب على الباحث استهداف المنشورات من بين أفضل 100 هنا: http://www.guide2research.com/topconf/




الخبرة التقنية



يجب أن يتمتع المتقدم الناجح بالخبرة التقنية التالية:



  • تطوير تطبيقات شاملة (مثل قواعد البيانات، الخوارزميات، التصورات).
  • معالجة نوع أو أكثر من البيانات/الإشارات (مثل النص، الصوت، الصور، الفيزيولوجيا).
  • تطبيق خوارزميات التعلم الآلي (مثل الانحدار، الشبكات العصبية).
  • استخدام لغات/أطر البرمجة التالية: bash، SQL، Python، HTML، Javascript، وTensorflow/Pytorch، بالإضافة إلى التحكم في إصدار الشيفرة المصدرية (git).
  • كتابة أوراق علمية محكمة.

الموقف



يجب أن يكون المتقدم الناجح مدفوعًا ذاتيًا ومهتمًا بمجال التعلم الآلي بشكل عام (مثل أحدث الأفكار، نتائج البحث، أدوات البحث)، وأن يمتلك فضولًا علميًا لتشكيل الآليات الأساسية للعالم المرئي (مثل: هل نستنتج استنتاجات بناءً على الكلمات في الكلام، أم نغمة الكلام؟)، وأن يكون شغوفًا بإنشاء أنظمة خالدة، مع اهتمام بالتفاصيل وحماس للجودة.




معلومات إضافية:



للحصول على فكرة عن العمل المنجز في المختبر، استكشف هذا المحفظة: https://talhanai.xyz/projects.html




القسم



تتجاوز أبحاث الهندسة في جامعة نيويورك أبوظبي حدود التخصصات الهندسية التقليدية وتغطي مجالات متعددة التخصصات واسعة تشمل الخصائص الرئيسية لعصرنا. في مواجهة المنافسة العالمية، وتناقص الموارد الطبيعية، وتعقيد احتياجات المجتمع، سيكون قادة المؤسسات التكنولوجية هم الذين يمكنهم الابتكار، ويكونون مبدعين ورجال أعمال، ويفهمون كيف تتكامل التكنولوجيا داخل المجتمع.




عن جامعة نيويورك أبوظبي



جامعة نيويورك أبوظبي هي جامعة بحثية تمنح درجات علمية ولديها برنامج متكامل تمامًا في الفنون والعلوم والعلوم الاجتماعية والإنسانية والهندسة. تشكل جامعة نيويورك أبوظبي، جامعة نيويورك في نيويورك، وجامعة نيويورك في شنغهاي العمود الفقري لشبكة جامعة نيويورك العالمية، وهي شبكة مترابطة من الحرم الجامعي ومراكز أكاديمية عبر ست قارات تتيح التنقل الدولي السلس للطلاب وأعضاء هيئة التدريس في سعيهم للأنشطة الأكاديمية والعلمية. تمثل هذه الجامعة العالمية تحولًا جذريًا في التعليم العالي، حيث يتم تشكيل وفحص المساعي الفكرية والإبداعية للأكاديمية من خلال منظور دولي ومتعدد الثقافات. كأحد المراكز الفكرية الرئيسية عند تقاطع العالم العربي، تعد جامعة نيويورك أبوظبي مركزًا للفكر العلمي، والبحث المتقدم، وخلق المعرفة، ومشاركتها، من خلال أنشطتها الأكاديمية والبحثية والإبداعية.




يتم تشجيع المواطنين الإماراتيين على التقديم.



المؤهلات

الخبرة التعليمية:



يجب أن يكون لدى المتقدم الناجح درجة بكاليوس (يفضل درجة ماجستير) في علوم الكمبيوتر (أو تخصص مكافئ؛ الرياضيات، الفيزياء، الهندسة، الاقتصاد، إلخ).



تعليمات التقديم

سيتم النظر في الطلبات على أساس متجدد حتى يتم شغل الوظيفة. سيتم قبول المتقدم الذي يمر بعملية المراجعة على الفور. للنظر في الطلب، يجب على جميع المتقدمين تقديم المستندات بصيغة PDF:



  • خطاب تغطية.
  • السيرة الذاتية.
  • نسخة من الدرجة العلمية.
  • خطابين من التوصية.

يتم تشجيع المواطنين الإماراتيين على التقديم



تندرج هذه الوظيفة تحت برنامج كوادير في جامعة نيويورك أبوظبي، لمزيد من التفاصيل حول البرنامج، ومواعيد الفتح، ومتطلبات البرنامج المحددة، والأسئلة الشائعة، يرجى الرجوع إلى صفحة كوادير في جامعة نيويورك أبوظبي: https://nyuad.nyu.edu/en/about/careers/postdoctoral-and-research/kawader-research-assistantship-program.html



للحصول على مزيد من المعلومات أو الأسئلة المتعلقة بالوظيفة/البرنامج، يرجى الاتصال بـ nyuad.kawader@nyu.edu (نظرًا للعدد الكبير من الرسائل الإلكترونية المستلمة، يرجى السماح بخمسة أيام عمل للرد)




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.