الملخّص: نبحث عن عالم بيانات لتصميم وبناء وتحسين النماذج التنبؤية وخوارزميات التعلّم الآلي، مع أداء معالجة البيانات الأولية وهندسة الخصائص واختيار النموذج. أبرز النقاط: ١. تصميم وتحسين النماذج التنبؤية وخوارزميات التعلّم الآلي ٢. بناء خطوط أنابيب النماذج الآلية والحفاظ عليها ٣. إجراء تفسير للنماذج مبني على التعليمات البرمجية لمراجعة الحوكمة **وصف الوظيفة** **نحن** نبحث حاليًا عن **عالم بيانات** لعملياتنا في **قطر** وفقاً للشروط \& الأحكام التالية. **المهام الأساسية:** * تصميم وبناء وتحسين النماذج التنبؤية وخوارزميات التعلّم الآلي باستخدام البيانات المنظمة وشبه المنظمة. * أداء معالجة البيانات الأولية وهندسة الخصائص واختيار النموذج بشكل مستقل. * بناء خطوط أنابيب النماذج الآلية والحفاظ عليها، بما في ذلك التدريب والتحقق والتقييم والمراقبة. * تنفيذ كشف انحراف النموذج ومنطق إعادة التدريب والتشخيصات الأداء. * إجراء تفسير للنماذج مبني على التعليمات البرمجية (مثل: SHAP، LIME)، ودعم التوثيق لمراجعة الحوكمة. **الخبرة المطلوبة** * إتقان متقدم لغة بايثون (Pandas، NumPy، Scikit\-leam، XGBoost، LightGBM) * إتقان قوي لـ SQL والتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة (عبر المستودع أو البحيرة) * خبرة في نشر النماذج باستخدام أدوات مثل MLflow، Airflow، Docker أو ما يشابهها * الإلمام بمقاييس أداء النماذج (ROC AUC، F1، الرفع/المكاسب، إلخ.) * خبرة عملية في تدريب وتقييم النماذج للتصنيف الثنائي أو التصنيف المتعدد أو الانحدار أو السلاسل الزمنية * التعرّف على التعلّم العميق (PyTorch أو Tensorflow) لحالات الاستخدام المتقدمة * معرفة عملية بالتضمينات (embeddings) ومخازن المتجهات أو النماذج القائمة على النص * التحكم بالإصدارات باستخدام Git وإعداد سير عمل التعلّم الآلي القابل للتكرار **إطار زمني للانضمام:** أسبوعان (بحد أقصى شهر واحد)