مهندس ذكاء اصطناعي أول - تقييم الانحدار

حول زسكلر

تعتبر زسكلر رائدة عالمية في مجال أمان الثقة الصفرية. تعتمد أكبر الشركات في العالم، ومنظمات البنية التحتية الحيوية، والوكالات الحكومية على زسكلر لتأمين المستخدمين والفروع والتطبيقات والبيانات والأجهزة، ولتسريع مبادرات التحول الرقمي. موزعة عبر أكثر من 160 مركز بيانات عالميًا، تجمع منصة زسكلر للثقة الصفرية مع الذكاء الاصطناعي المتقدم لمكافحة مليارات التهديدات السيبرانية وانتهاكات السياسات يوميًا، مما يفتح مكاسب إنتاجية للمؤسسات الحديثة من خلال تقليل التكاليف والتعقيد.

هنا، يهم التأثير في دورك أكثر من اللقب ويتم بناء الثقة على النتائج. نحن نؤمن بالشفافية ونقدر النقاش البناء والصادق - نحن نركز على الوصول إلى أفضل الأفكار، بشكل أسرع. نبني فرقًا عالية الأداء يمكنها أن تحدث تأثيرًا بسرعة وبجودة عالية. لتحقيق ذلك، نبني ثقافة تنفيذ تركز على هوس العملاء، والتعاون، والملكية، والمساءلة. 

نحن ندعم فلسفة "الذكاء الاصطناعي أولاً، الناس أولاً" لمساعدتنا على التسريع والابتكار، وتمكين موظفينا من احتضان إمكاناتهم. إذا كنت مدفوعًا بالهدف، وتزدهر في حل التحديات المعقدة وترغب في إحداث فرق إيجابي على نطاق عالمي، ندعوك لإحضار مواهبك إلى زسكلر للمساعدة في تشكيل مستقبل الأمن السيبراني.

الدور

نبحث عن مهندس ذكاء اصطناعي/تعلم آلي ذو مهارات عالية للانضمام إلى فريق الهندسة لدينا في وضع هجين في مكتبنا في بنغالور، مع التقارير إلى المدير الأول، علم البيانات. ستساعد في بناء وتعزيز أكبر منصة أمان سحابية في العالم، مستفيدًا من بنية متعددة المستأجرين لدعم أكثر من 15 مليون مستخدم عبر 185 دولة. سيمكن عملك المنظمات في جميع أنحاء العالم من الاستفادة من السرعة والمرونة من خلال استراتيجية سحابية تركز على نمذجة الانحدار وبنية الذكاء الاصطناعي.

ما ستفعله (توقعات الدور)

• تصميم وأتمتة أنظمة التقييم المعتمدة على الانحدار لنماذج اللغة الكبيرة وخدمات التعلم الآلي التنبؤية

  
  

• تطوير خطوط أنابيب إحصائية لمراقبة انحراف النموذج، والتحيز، واتجاهات الأداء، وتحليل المخرجات لدفع رؤى قابلة للتنفيذ للتحسينات

  
  

• التعاون مع فرق التعلم الآلي والمنتجات لتقييم وتحسين النماذج للذكاء الاصطناعي التوليدي، واكتشاف الشذوذ، وتحليلات العملاء

  
  

• الشراكة مع DevOps لنشر أدوات التقييم والمراقبة على بنية AWS أو GCP وبناء لوحات معلومات لتصور مقاييس الأداء

  
  

• توثيق منهجيات التقييم وتوحيد أطر التحقق مع البقاء على اطلاع على التقدم في تقييم الانحدار وقياس التعلم الآلي القابل للتوسع

  
  

من أنت (ملف النجاح)

• تزدهر في الغموض. أنت مرتاح لبناء الطريق أثناء السير عليه. تزدهر في بيئة ديناميكية، وترى الغموض ليس كعائق، بل كمادة خام لبناء شيء ذي معنى.

  
  

• تتصرف كمالك. شغفك بالهدف يغذي ميولك للعمل. تعمل بنزاهة لأنك تهتم حقًا بالنتيجة. تتضمن الملكية الحقيقية الاستفادة من النطاق الديناميكي: القدرة على الانتقال بسلاسة بين الاستراتيجية عالية المستوى والتنفيذ العملي.

  
  

• أنت محلل للمشكلات. تحب مواجهة التحديات لأنك تركز بشدة على إيجاد الحل، مع العلم أن حل المشكلات الصعبة يحقق أكبر تأثير.

  
  

• أنت متعاون ذو ثقة عالية. لديك طموح للفريق، وليس لنفسك فقط. تحتضن ثقافة التحدي لدينا من خلال تقديم واستقبال التعليقات المستمرة - مع العلم أن الصراحة المقدمة بوضوح واحترام هي الشكل الحقيقي للتعاون وأسرع طريقة لكسب الثقة.

  
  

• أنت متعلم. لديك عقلية نمو حقيقية ومهووس بتطوير نفسك، وتبحث بنشاط عن التعليقات لتصبح شريكًا أفضل وزميلًا أقوى. تحب ما تفعله وتقوم به بهدف.

  
  

ما نبحث عنه (المؤهلات الدنيا)

• درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر أو مجال تقني ذي صلة

  
  

• خبرة 5 سنوات أو أكثر في هندسة الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي أو تقييم النماذج مع التركيز على تحليل الانحدار والموثوقية

  
  

• إجادة في بايثون (باندا، NumPy، scikit-learn، PyTorch/TensorFlow) مع خبرة في مقاييس الأداء، واختبار A/B، وتحليل انحراف النموذج

  
  

• خبرة مع AWS أو GCP ونشر أنظمة التقييم باستخدام EKS، ECS، SageMaker، أو Vertex AI

  
  

• قدرة مثبتة على تطوير أنظمة اختبار الانحدار الآلي وأنظمة المراقبة لخطوط إنتاج التعلم الآلي الإنتاجية

  
  

ما سيجعلك تبرز (المؤهلات المفضلة)

• خبرة في MLOps، CI/CD لخطوط التعلم الآلي، وأدوات المراقبة مثل MLflow، Weights & Biases، أو Prometheus

  
  

• إجادة في أدوات تصور البيانات مثل Plotly، Streamlit، أو Power BI مصحوبة بمهارات تواصل قوية عبر الوظائف

  
  

• شغف عميق لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي موثوقة، قابلة للتفسير، وقابلة للقياس باستخدام الانحدار الزمني والاستدلال السببي

  
  

#LI-Hybrid #LI-NT1

في زسكلر، نحن ملتزمون ببناء فريق يعكس المجتمعات التي نخدمها والعملاء الذين نعمل معهم. نحن نشجع بيئة شاملة تقدر جميع الخلفيات ووجهات النظر، مع التركيز على التعاون والانتماء. انضم إلينا في مهمتنا لجعل الأعمال التجارية سلسة وآمنة.

برنامج الفوائد لدينا هو أحد أهم الطرق التي ندعم بها موظفينا. تقدم زسكلر بفخر فوائد شاملة وشاملة لتلبية الاحتياجات المتنوعة لموظفينا وعائلاتهم طوال مراحل حياتهم، بما في ذلك:

• خطط صحية متنوعة
• خطط إجازة للإجازات وأوقات المرض
• خيارات إجازة أبوية
• خيارات التقاعد
• تعويض التعليم
• مزايا في المكتب، والمزيد!

تعرف على المزيد حول استراتيجية زسكلر لمستقبل العمل، ونموذج العمل الهجين، والفوائد هنا.

من خلال التقدم لهذه الوظيفة، تلتزم بالقوانين واللوائح والسياسات الخاصة بزسكلر، بما في ذلك تلك المتعلقة بمعايير وإرشادات الأمان والخصوصية.

تلتزم زسكلر بتوفير فرص عمل متساوية لجميع الأفراد. نسعى لإنشاء مكان عمل يتم فيه التعامل مع الموظفين باحترام ولديهم الفرصة للنجاح. سيتم النظر في جميع المتقدمين المؤهلين للتوظيف دون النظر إلى العرق أو اللون أو الدين أو الجنس (بما في ذلك الحمل أو الحالات الطبية ذات الصلة) أو العمر أو الأصل الوطني أو التوجه الجنسي أو الهوية أو التعبير الجنسي أو المعلومات الجينية أو حالة الإعاقة أو حالة المحاربين القدامى المحمية أو أي سمة أخرى محمية بموجب القوانين الفيدرالية أو المحلية أو الحكومية. لمزيد من المعلومات، انقر على اعرف حقوقك: التمييز في مكان العمل غير قانوني الرابط.

شفافية الأجور

تلتزم زسكلر بجميع القوانين الفيدرالية والمحلية المتعلقة بشفافية الأجور.

تلتزم زسكلر بتقديم الدعم المعقول (المسمى تسهيلات أو تعديلات) في عمليات التوظيف لدينا للمرشحين الذين لديهم احتياجات خاصة، أو حالات طويلة الأمد، أو حالات صحية عقلية، أو معتقدات دينية صادقة، أو الذين يحتاجون إلى دعم متعلق بالحمل.