AI Engineer

نحن في الشركة الوطنية للتمويل نبحث عن مهندس بيانات ذكاء اصطناعي ذو خبرة، يمتلك من 5 إلى 6 سنوات من التجربة العملية في تصميم وتطوير ونشر حلول متقدمة في علم البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. سيكون المرشح المثالي حلقة الوصل بين هندسة البيانات والتحليلات ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي لتقديم حلول أعمال قابلة للتوسع تدعم الأتمتة والتحليلات التنبؤية وصنع القرار الاستراتيجي.

المهام والمسؤوليات الرئيسية:

• تصميم وتطوير وتدريب وتحسين نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق لتطبيقات الأعمال.
• بناء نماذج التحليلات التنبؤية، وأنظمة التوصية، وحلول معالجة اللغة الطبيعية، وأدوات أتمتة الذكاء الاصطناعي.
• نشر نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في بيئات الإنتاج باستخدام ممارسات MLOps.
• جمع وتنظيف وتحليل مجموعات بيانات كبيرة منظمة وغير منظمة.
• تطوير نماذج إحصائية وحلول تحليلات متقدمة لتوليد رؤى قابلة للتنفيذ.
• إجراء تحليل استكشافي للبيانات (EDA) وهندسة الميزات.
• تصميم وصيانة خطوط بيانات قابلة للتوسع وعمليات ETL/ELT.
• التعاون مع فرق متعددة التخصصات لتحويل التحديات التجارية إلى حلول قائمة على الذكاء الاصطناعي.

المتطلبات والمؤهلات:

• خبرة تتراوح بين 5 إلى 6 سنوات في مجالات الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي أو هندسة البيانات.
• خبرة مثبتة في نشر حلول ذكاء اصطناعي على مستوى المؤسسات.
• تجربة في تنفيذ الذكاء الاصطناعي القائم على السحابة.
• خبرة سابقة في مجالات البنوك أو التمويل أو التحول الرقمي للمؤسسات تعتبر ميزة إضافية.
• شهادات مهنية مثل WS Machine Learning Specialty أو Azure AI Engineer Associate أو Google Professional ML Engineer هي مفضلة.

المهارات المطلوبة:

• إتقان لغات البرمجة الأساسية مثل Python (Pandas، NumPy، Scikit-learn، TensorFlow، PyTorch).
• خبرة في قواعد البيانات SQL وNoSQL.
• معرفة بأدوات التصور البيانات (Power BI، Tableau، Matplotlib، Seaborn).
• فهم جيد لأدوات البيانات الكبيرة مثل Spark وHadoop.
• خبرة في تطوير ودمج واجهات برمجة التطبيقات (APIs) وممارسات MLOps.

إذا كنت تبحث عن فرصة لتكون جزءًا من فريق مبتكر في مجال الذكاء الاصطناعي وتساهم في تطوير حلول استراتيجية تعزز من كفاءة العمل، فلا تتردد في التقديم. نحن في انتظار انضمامك إلى فريقنا لتحقيق المزيد من النجاحات.