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!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.
تمت الترجمة إلى العربية بواسطة Bayt AI. اضغط هنا لعرض النص الأصلي.
*بناء تطبيقات داخلية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي باستخدام ساب (بايثون، MLflow، كتالوج الوحدة، تقديم النماذج).
*تصميم، تحسين، ونشر روبوتات محادثة مخصصة تم تدريبها على بيانات المؤسسات الخاصة (بحث متجه، تعزيز الاسترجاع، تنسيق LLM).
*دمج نماذج ساب مع التطبيقات الداخلية، واجهات برمجة التطبيقات، والأدوات المستخدمة بالفعل داخل البنك.
*بناء خطوط أنابيب تتعامل مع الإدخال، التنظيف، الفهرسة، وتأمين مجموعات البيانات الحساسة.
*امتلاك دورة الحياة الكاملة: الاكتشاف الهندسة المعمارية التسليم المراقبة.
*العمل بشكل وثيق مع أصحاب المصلحة الداخليين (تحليل الأعمال، هندسة البيانات، العمليات، المخاطر، الامتثال) لإدخال حلول الذكاء الاصطناعي إلى الإنتاج.
*العمل بعقلية "حلها أولاً، اشرحها لاحقاً" - النماذج الأولية السريعة، التكرار السريع، وتسليمات نظيفة.
*خلفية قوية في هندسة بايثون؛ مرتاح لبناء كود بجودة الإنتاج.
*خبرة عملية مع ساب (عمليات العمل، جداول دلتا الحية، كتالوج الوحدة، MLflow، تقديم النماذج).
*خبرة في بناء روبوتات محادثة بالذكاء الاصطناعي، خطوط أنابيب RAG، بحث متجه، مخازن التضمين، ونشر LLM الخاص.
*فهم أنماط الهندسة المعمارية للنشر الآمن في المؤسسات المالية.
*القدرة على تحويل المشكلات التجارية الغامضة إلى منتجات ذكاء اصطناعي ملموسة بشكل مستقل.
*الراحة في عرض عملك على أصحاب المصلحة الكبار.
ساب مع الذكاء الاصطناعي
لن يتم النظر في طلبك لهذة الوظيفة، وسيتم إزالته من البريد الوارد الخاص بصاحب العمل.