رئيس مجموعة - عالم البيانات - مومباي

وصف الوظيفة

• استخدام النمذجة التنبؤية لزيادة وتحسين توليد الطاقة، الأسعار، توفير التكاليف، تجارب العملاء وغيرها من نتائج الأعمال.

  
  
  

• خبرة في النمذجة الإحصائية، التعلم الآلي، نظرية الاحتمالات، الخوارزميات، استخراج البيانات، تحليل البيانات غير المنظمة ومعالجة اللغة الطبيعية.

  
  
  

• خبرة في تقنيات التعلم الآلي مثل التجميع، الانحدار، الطرق البايزية، المتعلمين القائمين على الأشجار، SVM، RF، XGBOOST، نمذجة السلاسل الزمنية، تقليل الأبعاد، SEM، GLM، GLMM، التعلم العميق، الشبكات العصبية، نمذجة الموضوعات، الإحصاءات متعددة المتغيرات، K-NN، Naïve Bayes وغيرها.

  
  
  

• معرفة عملية بالهياكل والنظريات الشائعة في التعلم العميق، المحاكاة، تحليل السيناريو، تحسين القيود، اكتشاف الشذوذ، التعلم الآلي شبه المراقب، خوارزميات التعلم غير المراقب باستخدام التعلم العميق وغيرها.

  
  
  

• خبرة في تقنيات التحسين (البرمجة الخطية، الخوارزمية الجينية، التبريد المتماثل، محاكاة مونت كارلو).

  
  
  

• خبرة في واحدة من التقنيات الناشئة مثل التعلم العميق، معالجة اللغة الطبيعية، توليد اللغة الطبيعية، معالجة الصور، أنظمة التوصية، الدردشة، الذكاء الاصطناعي الصوتي، الذكاء الاصطناعي الفيديو وغيرها.

  
  
  

• خبرة في العمل على خط أنابيب علوم البيانات من البداية إلى النهاية: تحديد المشكلة، اكتشاف البيانات واستخراجها، التحليل الاستكشافي للبيانات، النمذجة، التقييم، الرؤى، التصورات، التحسين المستمر، الصيانة، وتتبع القيمة/الأثر التجاري. مهارات حل المشكلات: القدرة على تقسيم المشكلة إلى أجزاء صغيرة وتطبيق التقنيات ذات الصلة لتحقيق النتائج المطلوبة.

  
  
  

• سيكون مطلوبًا منكم مناقشة واستخدام خوارزميات وأساليب متنوعة يوميًا.

  
  
  

• قيادة دورة حياة البرمجيات بالكامل بما في ذلك التطوير العملي، مراجعات الشيفرة، الاختبار، النشر، والتوثيق. يفضل وجود خبرة في Agile SCRUM وMLOps.

  
  
  

• تطوير أصول وقوالب قابلة لإعادة الاستخدام/قابلة للتوسع. تنفيذ أفضل الممارسات في التعلم الآلي.

  
  
  

• العمل مباشرة مع فرقنا التقنية الداخلية لضمان تكامل حلولنا بسلاسة وفعالية.

  
  
  

• تحليل السوق واتجاهات الصناعة في التكنولوجيا والبحث بشكل استباقي عن الفرص في اقتراح أفضل الحلول. البحث بشكل استباقي عن تقنيات التعلم الآلي الناشئة وأفضل الممارسات.

  
  
  

• مسؤول عن الترميز، الاختبار، تصحيح الأخطاء، تقييم خيارات الحل/التكنولوجيا (بما في ذلك السحابة)، وتوثيق تطوير التطبيقات.

  
  
  

• نقل تطبيقات التحليلات الحالية وخطوط الأنابيب إلى السحابة في المستقبل.

  
  
  

الخبرة - 8-15 سنة

المؤهل - خريج بدرجة هندسية (علوم الحاسوب/الإلكترونيات/تكنولوجيا المعلومات) / ماجستير في إدارة الأعمال / ماجستير في علوم الحاسوب + ماجستير في الإحصاء/الاقتصاد/تحليلات الأعمال.