وظائف مكة المكرمة

تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لمختلف وحدات العمل، مع القدرة على فهم وتحديد أولويات وتسليم مشاريع علم البيانات التي تحقق نتائج تجارية ملموسة. يجب أن يكون لدى المرشح شغف لاكتشاف الحلول المخفية في مجموعات البيانات الكبيرة والعمل مع أصحاب المصلحة لتقديم رؤى قابلة للتنفيذ ومؤثرة.

المسؤوليات الرئيسية:

1- تطوير نماذج تعلم الآلة:

• بناء وتنفيذ ودعم المبادرات التحليلية ونمذجة البيانات المختلفة.

• تطوير نماذج بيانات وخوارزميات مخصصة لتطبيقها على مجموعات البيانات.

• تطوير أدوات وعمليات لمراقبة وتحليل أداء النماذج ودقة البيانات.

• استخدام النمذجة التنبؤية لتحسين تجربة العملاء وزيادة الإيرادات وتحسين استهداف الإعلانات وغيرها من نتائج الأعمال.

• تقديم تحليلات تنبؤية ووصفية باستخدام حالات الأعمال، اكتشاف البيانات، تحضير البيانات، تنظيفها، والتحقق من صحة النماذج وتقييمها.

• التواصل مع أصحاب المصلحة بطريقة مختصرة وقابلة للتنفيذ باستخدام تصورات البيانات.

• بناء نماذج توقع دقيقة وتقييم أدائها وتحسينها عند الحاجة.

• العمل مع أصحاب المصلحة لتحديد الفرص للاستفادة من بيانات الشركة لدفع حلول الأعمال.

• تطبيق تعلم الآلة والتحليل التنبؤي وتحسين القرار على مشاكل الأعمال الواقعية.

2- تطوير المنتجات واختبار النماذج:

• تحليل البيانات من قواعد بيانات الشركة لدعم تحسين المنتجات وتقنيات التسويق واستراتيجيات الأعمال.

• تقييم فعالية ودقة مصادر البيانات الجديدة وتقنيات جمع البيانات.

• تطوير إطار اختبار A/B واختبار جودة النماذج.

• استخدام تقنيات متعددة لاختبار والتحقق من النماذج وتحسين كفاءتها.

• التنسيق مع الفرق الوظيفية المختلفة لتطبيق النماذج ومراقبة النتائج.

• تطوير أدوات وعمليات لمراقبة وتحليل أداء النماذج ودقة البيانات.

3- النماذج اللغوية الكبيرة (LLM):

• تحديد احتياجات العمل والأهداف لتحديد حالات الاستخدام وقصص المستخدم.

• جمع وتنظيف ومعالجة مجموعات البيانات ذات الصلة لتدريب النماذج.

• توضيح البيانات عند الحاجة لضمان الجودة والملاءمة.

• اختيار بنية النموذج المناسبة (مثل GPT-4، BERT، Llama) وتدريب النماذج على مجموعات البيانات.

• تحسين أداء النماذج بما في ذلك النماذج مفتوحة المصدر لاستخدامات محددة.

• تطوير مقاييس تقييم الأداء (مثل الدقة، F1 score) وإجراء اختبارات الأداء.

• تنفيذ اختبارات قبول المستخدم (UAT) لضمان تلبية النماذج لمتطلبات الأعمال.

• دمج النماذج اللغوية مع الأنظمة القائمة ونشرها في بيئات الإنتاج.

• تنفيذ تطبيقات RAG لتعزيز استرجاع المعلومات وقدرات التوليد.

• توثيق عمليات تطوير النماذج وإعداد كتيبات تعليمية ومواد تدريبية.

• عقد جلسات تدريبية للمستخدمين النهائيين لتسهيل الاعتماد والاستخدام الفعال.

4- الإدارة التحليلية الاستباقية:

• إجراء تدقيق شامل ومراقبة الأداء لإدارة التطبيقات بشكل استباقي.

• تحليل الأخطاء وسجلات الأداء باستخدام أدوات التحليل لمنع المشكلات المحتملة.

• التحقيق في أوقات استجابة الخوادم ومراقبة استجابة التكامل أو زمن طلب الشيفرة المخصصة.

• جمع مؤشرات أداء التطبيقات لمراقبة وحل مشكلات التشغيل.

5- الحلول الابتكارية:

• متابعة أحدث الابتكارات التكنولوجية لتقييم تأثيرها على الأعمال.

• المشاركة في مراجعات الشيفرة لتحسين وتبادل المهارات البرمجية.

• اقتراح حلول رقمية مبتكرة لتحسين تجربة العملاء، وأتمتة العمليات، وإدارة التكاليف الطبية، والمساهمة في نمو الأعمال.

المهارات:

• مهارات تواصل شفهية وكتابية ممتازة.

• القدرة على العمل بفعالية مع فرق التطوير، وضمان الجودة، والدعم.

• إتقان Python وPySpark.

• خبرة في أطر التعلم العميق مثل PyTorch.

• معرفة بالنماذج اللغوية الكبيرة وبناء تطبيقات RAG.

• SQL

المؤهل العلمي:
درجة البكالوريوس في علوم الحاسوب أو مجال ذي صلة.