وظائف بلس — عالم بيانات أول - فريق أنظمة التوصية
وظيفة منشورة على وظائف بلس، مع تفاصيل المتطلبات والمزايا ورابط التقديم المباشر.
عالم بيانات أول - فريق أنظمة التوصية
تتقدّم باسم
زيارة موقع الشركةالإعلان الأصلي للوظيفة
Senior Data Scientist - Recommendation Systems Pod Salla
مقارنة الرواتب
SAR 15k – SAR 30kثقة متوسطة · SAR 15,000/شهرياً – SAR 30,000/شهرياً
الرواتب المعروضة تقديرية ومبنية على بيانات السوق المتاحة، وقد لا تعكس الراتب الفعلي للوظيفة.
الوصف
انضم إلينا في بناء الذكاء الذي يدعم اكتشاف المنتجات لملايين المتسوقين وآلاف التجار في جميع أنحاء الشرق الأوسط. بصفتك عالم بيانات أول لفريق أنظمة التوصية، ستقود تصميم وتنفيذ نماذج التخصيص واسعة النطاق التي تؤثر بشكل مباشر على الإيرادات العليا للشركة. هذه فرصة نادرة لتشكيل الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي التجاري في سوق عالي النمو يتميز بسلوكيات مستخدم وتاجر متنوعة للغاية عبر دول مجلس التعاون الخليجي. المسؤوليات - تصميم وتدريب ونشر نماذج التوصيات/التخصيص بالاستفادة من التعلم العميق ونماذج التسلسل (Transformers, GRU) والأشجار المعززة (XGBoost, LightGBM). - تطوير تصنيف متعدد الأهداف يمزج بين المشاركة والتحويل وقيمة التاجر في نتيجة تصنيف واحدة (نموذج القيمة)، باستخدام التعلم متعدد المهام حيث تساعد التمثيلات المشتركة. - بناء أنظمة استرجاع وتصنيف من مرحلتين قابلة للتطوير - استرجاع ANN (FAISS, ScaNN) عبر تضمينات المستخدم/المنتج/الحدث التي تغذي نماذج التعلم للتصنيف (أهداف نقطية، زوجية، وقائمة). - التعاون مع البنية التحتية لإنتاج خطوط أنابيب الميزات في الوقت الفعلي (ClickHouse, Kafka, Spark). - تحديد تسجيل الانطباعات والميزات في وقت التقديم للقضاء على انحراف التدريب والتقديم وإنتاج بيانات تدريب غير متحيزة. - تصميم وتشغيل التجارب عبر الإنترنت بمقاييس حماية صارمة؛ تصحيح تحيز الموضع والعرض في البيانات المسجلة؛ تطبيق التقييم المضاد للواقع/خارج السياسة ونمذجة الرفع لنسب الرفع بدقة. - دمج مخرجات النموذج مع واجهات برمجة تطبيقات المنصة للتخصيص الديناميكي في البحث، والخلاصات الرئيسية، وصفحات المتاجر. - تحديد أفضل الممارسات للتقييم دون اتصال (MAP@K, NDCG) ومقاييس التجربة عبر الإنترنت (CTR, CVR, GMV uplift). - الشراكة مع تحليلات المنتجات وعلوم البيانات للتكرار على إثراء الإشارة واستراتيجيات البدء البارد. - توجيه علماء البيانات المبتدئين وتحديد أفضل الممارسات. - درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر، التعلم الآلي، أو مجال تقني ذي صلة. - 4+ سنوات من الخبرة العملية في التعلم الآلي، بما في ذلك سنتان أو أكثر في تصميم أو نشر أنظمة توصية واسعة النطاق. - سجل حافل: بناء أو صيانة أنظمة تخدم مليون مستخدم أو أكثر أو توليد 100 مليون تنبؤ مخصص يوميًا. - خبرة عميقة في تعلم التمثيل، والتضمينات، وآليات الانتباه، والتعلم متعدد المهام. - نجاح مثبت في دمج أنظمة التصنيف متعددة المراحل عبر أسطح التجارة الإلكترونية (البحث، الخلاصات، صفحات تفاصيل المنتج) مع رفع قابل للقياس عبر الإنترنت (CVR, GMV). - إتقان أنظمة البيانات واسعة النطاق: Kafka, Spark, ClickHouse, BigQuery، أو ما يعادلها. - إتقان قوي لدقة التجريب: مقاييس الحماية، تصحيح تحيز الموضع، التقييم خارج السياسة/المضاد للواقع، ومراقبة النموذج. - مهارة في تصحيح الأخطاء، والتحسين، والإنتاج لخطوط أنابيب التعلم الآلي في بيئات سحابية أو حاويات.
ما ستقوم به
- • - قيادة تصميم ونشر نماذج التخصيص والتوصية واسعة النطاق لدفع اكتشاف المنتجات. تطوير أنظمة استرجاع وتصنيف متعددة المراحل مع التعاون مع فرق البنية التحتية لإنتاج خطوط أنابيب الميزات في الوقت الفعلي.
المتطلبات
يتطلب درجة البكالوريوس أو الماجستير في مجال تقني و4 سنوات خبرة في التعلم الآلي، منها سنتان على الأقل تركز على أنظمة التوصية واسعة النطاق. يجب أن يكون لديك سجل حافل في خدمة ملايين المستخدمين وخبرة في تعلم التمثيل ودقة التجريب.
نسبة التوافق13%
نصائح المقابلة
استعد لمناقشة متعمقة حول خبرتك في تصميم ونشر أنظمة التوصية واسعة النطاق، مع التركيز على الأمثلة التي تخدم ملايين المستخدمين.
كن مستعدًا لمناقشة خبرتك في التعلم العميق، ونماذج التسلسل (مثل Transformers)، والأشجار المعززة (مثل XGBoost)، وكيف طبقتها في مشاريع سابقة.
سلط الضوء على فهمك لدقة التجريب، بما في ذلك مقاييس الحماية، وتصحيح تحيز الموضع، والتقييم المضاد للواقع، وكيف تضمن جودة البيانات في خطوط أنابيب التعلم الآلي.
اقتراح آلي للمسار الوظيفي، وليس توصية رسمية من صاحب العمل.
المسار الوظيفي
رئيس فريق علوم البيانات
عالم بيانات أول - فريق أنظمة التوصية
مهندس تعلم آلي رئيسي
مدير منتج (الذكاء الاصطناعي)
الأسئلة الشائعة
ما هو الدور الرئيسي لعالم البيانات الأول في هذا الفريق؟
الدور الرئيسي هو قيادة تصميم وتنفيذ نماذج التخصيص واسعة النطاق التي تؤثر بشكل مباشر على الإيرادات العليا للشركة، مع التركيز على أنظمة التوصية.
ما هي الخبرة المطلوبة لهذا المنصب؟
يتطلب المنصب 4+ سنوات من الخبرة العملية في التعلم الآلي، بما في ذلك سنتان أو أكثر في تصميم أو نشر أنظمة توصية واسعة النطاق، وسجل حافل في بناء أو صيانة أنظمة تخدم مليون مستخدم أو أكثر.
ما هي التقنيات التي يجب أن يكون المتقدم على دراية بها؟
يجب أن يكون المتقدم على دراية بالتعلم العميق، ونماذج التسلسل (مثل Transformers, GRU)، والأشجار المعززة (مثل XGBoost, LightGBM)، وأنظمة البيانات واسعة النطاق مثل Kafka, Spark, ClickHouse, BigQuery.
العمل في مكة المكرمة
تتميز مكة المكرمة كمركز ديني واقتصادي هام في المملكة العربية السعودية، وتوفر بيئة عمل فريدة تتأثر بطابعها الروحي. يتركز الاقتصاد المحلي بشكل كبير حول الخدمات المرتبطة بالحج والعمرة، مما يخلق فرص عمل في قطاعات الضيافة، التجارة، الخدمات اللوجستية، وإدارة المرافق. سوق العمل في مكة المكرمة يتسم بالديناميكية، حيث تستقطب المدينة الكفاءات من داخل المملكة وخارجها، خاصة خلال مواسم الذروة. تتطلب بيئة العمل هنا غالبًا التزامًا بالقيم الثقافية والدينية للمدينة، مع التركيز على خدمة الزوار والمقيمين. الشركات الكبرى والصغيرة على حد سواء تبحث عن موظفين ملتزمين ومتحمسين للمساهمة في تطوير المدينة وخدمة ضيوف الرحمن.
موقع تجميع وظائف من جهات خارجية. الحقول المنظَّمة (المهام، المتطلبات، المزايا، التعليم، الراتب، الأسئلة) مُستنبَطة آلياً من الإعلان الأصلي وقد تكون غير دقيقة. يُرجى التحقّق عبر الموقع الرسمي لصاحب العمل قبل التقديم.