Senior Data Scientist - Riyadh

تعتبر MOZN شركة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي المؤسسي، حيث تمكّن المؤسسات من اتخاذ قرارات مستنيرة في مجالي منع الجرائم المالية وذكاء المعرفة المؤسسية. نحن فريق متنوع ومتعاون من المبتكرين يعملون بهدف مشترك: بناء ذكاء اصطناعي يحقق قيمة تجارية ملموسة، ويبني الثقة، ويمكّن الأفراد والمؤسسات من تحقيق ذكاء معزز. ثقافتنا قائمة على السعي المستمر نحو التميز وإحداث تأثير ذي مغزى.

نبحث عن عالم بيانات استراتيجي وفضولي للانضمام إلى فريق علوم البيانات في MOZN. بصفتك عضواً في الفريق، ستعمل مع فرق متعددة التخصصات لتحديد المشكلات التي يجب حلها، وتحديدها من الناحية الرياضية والإحصائية، وتحديد نطاق المشروع بالتعاون مع فريقك وأصحاب المصلحة الخارجيين، ومن ثم الإجابة على الأسئلة المحددة. ستكتشف رؤى تدفع الفرق وأصحاب المصلحة لتحسين أعمالهم ومنتجاتهم وخلق قيمة لهم.

المهام والمسؤوليات الرئيسية:

• التعاون مع زملاء من مختلف التخصصات مثل الهندسة والمنتجات والأعمال والتسويق لتقديم حلول مدعومة بالبيانات.
• التواصل بوضوح حول النتائج والأساليب التقنية المعقدة لمجموعة متنوعة من العملاء الخارجيين.
• تحليل واستخراج رؤى من مجموعات بيانات متعددة ومعقدة باستخدام تقنيات مثل تحليل الانحدار واختبار الفرضيات وتقنيات تعلم الآلة الأخرى.
• تطوير وتطبيق تقنيات جديدة في تعلم الآلة لضمان استخدام أساليب حديثة وفعالة في حلول MOZN.
• تطوير خطوط بيانات ومحركات استيعاب لفهم اللغة الطبيعية وإدارة المخاطر، بالإضافة إلى المساهمة في المحركات الحالية في MOZN.
• التفاعل مع أصحاب المصلحة لتحديد نطاق التحديات واقتراح حلول مدعومة بالبيانات.
• البقاء على اطلاع بأحدث الإطارات والتطورات التكنولوجية لتعزيز كفاءة وإنتاجية MOZN.
• التنسيق مع الفرق الداخلية لوضع وتنفيذ استراتيجيات تطوير الحلول.

المتطلبات والمؤهلات:

• درجة بكاليوس أو ماجستير في علوم الكمبيوتر، الإحصاء، الرياضيات، أو مجالات كمية مشابهة.
• خبرة ذات صلة كعالم بيانات، أو في مجالات مماثلة تتطلب تطوير نماذج تعلم الآلة/الذكاء الاصطناعي، بحد أدنى 3 سنوات لحاملي درجة البكاليوس و2 سنة لحاملي درجة الماجستير.
• خبرة في البرمجة لمدة تزيد عن سنتين في تطوير البرمجيات، بما في ذلك البرمجة الكائنية وعمليات معالجة البيانات باستخدام بايثون أو لغات أخرى.
• فهم جيد للإحصاء والاحتمالات، مثل نماذج ماركوف المخفية، والنماذج البيانية الاحتمالية، أو الاستدلال البايزي.
• خبرة تطبيقية في تعلم الآلة، مثل تشخيص النماذج وتعديل دوال الخسارة.
• خبرة في أطر التعلم العميق، مثل PyTorch.

المهارات المطلوبة:

• القدرة على العمل ضمن فريق متعدد التخصصات.
• مهارات التواصل الفعّال لنقل المعلومات التقنية المعقدة بوضوح.
• التفكير النقدي والقدرة على حل المشاكل بطرق مبتكرة.
• الاطلاع المستمر على أحدث الاتجاهات في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
• القدرة على إدارة مشاريع متعددة وتحديد أولويات العمل.