تدريب علوم البيانات

المسؤوليات:

• سيتم إسناد المهام والمشاريع إلى المتدربين بناءً على مهاراتهم وقدراتهم الحالية التي يرغبون في تطويرها. من بين أمور أخرى، يمكن أن يكون:
• معالجة البيانات، والتنظيف، والتعليق؛
• تطوير النموذج واختباره وضبطه؛
• تطوير مسارات التعلم الآلي، والتحقق من الأداء، والنشر؛
• تطوير الحزم والوحدات للاستخدام الداخلي والإنتاج المحتمل؛
• إعداد العروض التقديمية والمواد التحليلية وملخصات المشروع.

مؤهلات:

• الخريجين الجدد أو الطلاب الحاليين في درجة الماجستير أو الدكتوراه. شهادة في الرياضيات أو الإحصاء أو علوم الكمبيوتر أو المجال الكمي ذي الصلة؛
• خبرة في استخدام Python وحزم تحليل البيانات الشائعة الخاصة بها (numpy، pandas، matplotlib، scikit-learn)؛
• فهم جيد لمفاهيم التعلم الآلي الأساسية (التصنيف، والانحدار، والتجميع، ومقاييس النتيجة، والتحقق من الصحة، وهندسة الميزات، وخطوط الأنابيب)؛
• خبرة في معالجة البيانات: تحويل وتصفية وتقديم كميات كبيرة من البيانات؛
• إجادة اللغة الإنجليزية المتقدمة.

من الجميل أن يكون لديك:

• خبرة في نماذج وأطر التعلم العميق (PyTorch، TensorFlow)؛
• خبرة عملية في مهام التعلم الآلي (البرمجة اللغوية العصبية، والسيرة الذاتية، والسلاسل الزمنية، والبيانات المنظمة)؛
• خبرة في قواعد البيانات (SQL وNoSQL) ومعالجة البيانات المجمعة (مثل Hadoop أو Spark أو Map-reduce) وخدمات الحوسبة السحابية (AWS أو GCP أو Azure)؛
• الفهم الأساسي لمبادئ تطوير البرمجيات الرئيسية (OOP، VCS، CI/CD)؛
• المعرفة الخاصة بالمجال ذات الصلة بالنمذجة في منطقة معينة (المالية والرعاية الصحية والإعلام والتصنيع والأمن وما إلى ذلك).

شروط:

• وظيفة عن بعد بدوام كامل
• عقد لمدة 6 أشهر
• ساعات عمل مرنة
• بيئة البدء
• التوجيه من قبل الزملاء ذوي الخبرة