مهندس علم البيانات

المسؤوليات

تطوير تعلم الآلة:

البحث وتصميم وتنفيذ نماذج وخوارزميات تعلم الآلة لحل المشكلات التجارية.

تطوير وتدريب النماذج باستخدام تقنيات مثل التعلم الموجه وغير الموجه، والتعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، ورؤية الحاسوب.

إجراء معالجة البيانات، وهندسة الميزات، وتقييم النماذج.

تحسين النماذج للأداء، والقابلية للتوسع، والكفاءة.

استكشاف البيانات وتحليلها:

العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة لاستخراج رؤى وأنماط ذات معنى.

التعاون مع مهندسي البيانات لضمان جودة البيانات، وتوافرها، واتساقها.

إجراء تحليل استكشافي للبيانات (EDA) لفهم خصائص البيانات واتخاذ قرارات النمذجة.

استخدام الأساليب والإحصائية وأدوات تحليل البيانات واختبار الفرضيات.

نشر النماذج ودمجها:

نشر نماذج تعلم الآلة في بيئات الإنتاج، مع مراعاة القابلية للتوسع والموثوقية.

تطوير واجهات برمجة التطبيقات (APIs) والتكاملات لتمكين التفاعل السلس بين النماذج والأنظمة الأخرى.

مراقبة أداء النماذج في الإنتاج، وتشخيص المشكلات، وتنفيذ التحسينات.

التعاون مع مهندسي البرمجيات لدمج مكونات تعلم الآلة في أنظمة أكبر.

البحث والابتكار:

مواكبة أحدث التطورات في تقنيات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة والبحث.

تجربة خوارزميات، وأطر عمل، وأدوات جديدة لتحسين أداء النماذج.

اقتراح وقيادة مبادرات لاستكشاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة في مجالات جديدة.

التعاون متعدد الوظائف:

العمل بشكل وثيق مع مديري المنتجات، وعلماء البيانات، ومهندسي البرمجيات، وأصحاب المصلحة لتحديد متطلبات المشروع وتقديم الحلول.

توصيل المفاهيم والنتائج التقنية لأصحاب المصلحة غير التقنيين بطريقة واضحة ومفهومة.

المشاركة في عمليات التطوير الرشيقة، بما في ذلك تخطيط السبرينت، والمراجعات، والاسترجاعات.

المؤهلات الدنيا

• درجة البكالوريوس في علوم الحاسوب، الهندسة، الرياضيات، الإحصاء، أو مجال ذي صلة (أو خبرة عمل مكافئة)؛ درجة الماجستير أو الدكتوراه مفضلة.

• خبرة مثبتة في تطوير ونشر نماذج تعلم الآلة في بيئة إنتاج.

• مهارات برمجة قوية في لغات مثل Python، أو R، أو Java.

• إتقان أطر عمل تعلم الآلة (مثل TensorFlow، PyTorch، scikit-learn).

• خبرة في معالجة البيانات، وهندسة الميزات، وتقييم النماذج.

• فهم قوي لخوارزميات وتقنيات تعلم الآلة (التعلم الموجه، وغير الموجه، والتعلم العميق، إلخ).

• معرفة بمنصات السحابة (مثل AWS، Azure، Google Cloud) وخدمات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة الخاصة بها.

• إلمام بأنظمة التحكم في الإصدار (Git) ومنهجيات التطوير الرشيقة.

• مهارات ممتازة في حل المشكلات والقدرة على التفكير الإبداعي.

• مهارات تواصل قوية والقدرة على العمل في بيئة فريق تعاونية.