مهندس التعلم الآلي

الدور: مهندس التعلم الآلي
المسؤوليات: تطوير ونشر نماذج وخوارزميات التعلم الآلي لحل مشاكل العمل المعقدة وتحسين العمليات. التعاون مع فرق متعددة الوظائف، بما في ذلك علماء البيانات ومهندسي البرمجيات وخبراء المجال، لفهم المتطلبات وجمع البيانات وتحديد أهداف المشروع. تحليل البيانات الاستكشافية، والمعالجة المسبقة والبيانات النظيفة، وإجراء هندسة الميزات لاستخراج المعلومات ذات الصلة للتدريب على النماذج. حدد خوارزميات وتقنيات التعلم الآلي المناسبة، وقم بتطوير نماذج دقيقة وقوية وقابلة للتطوير. قم بتدريب نماذج التعلم الآلي وضبطها باستخدام مجموعات البيانات واسعة النطاق، وتحسين أداء النموذج من خلال تقنيات مثل ضبط المعلمات الفائقة. تقييم النماذج والتحقق من صحتها باستخدام المقاييس والأساليب الإحصائية المناسبة، وتحسين النماذج بشكل متكرر بناءً على التعليقات والرؤى. نشر نماذج التعلم الآلي في بيئات الإنتاج، مما يضمن قابلية التوسع والموثوقية، والكفاءة. التعاون مع مهندسي البرمجيات لدمج نماذج التعلم الآلي في أنظمة البرمجيات وتطوير واجهات برمجة التطبيقات لاستدلال النموذج. مراقبة أداء النموذج وتقييمه باستمرار وتنفيذ التحديثات أو التحسينات اللازمة. ابق على اطلاع بأحدث التطورات في خوارزميات وتقنيات التعلم الآلي والأدوات وتطبيقها لحل مشاكل العالم الحقيقي. المتطلبات: درجة البكالوريوس أو درجة أعلى في علوم الكمبيوتر أو علوم البيانات أو مجال ذي صلة. تعتبر الدرجات المتقدمة أو الشهادات ذات الصلة مفيدة. مهارات برمجة قوية في لغات مثل Python أو R أو Java، وخبرة في مكتبات وأطر التعلم الآلي (مثل TensorFlow وPyTorch وscikit-learn). فهم قوي لخوارزميات التعلم الآلي، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، والتعلم العميق، والتعلم المعزز. خبرة في المعالجة المسبقة للبيانات، وهندسة الميزات، وتقنيات تصور البيانات. الكفاءة في العمل مع مجموعات البيانات واسعة النطاق، وقواعد بيانات SQL وNoSQL، وأطر معالجة البيانات الضخمة (مثل Hadoop وSpark). الإلمام بأفضل ممارسات هندسة البرمجيات، بما في ذلك التحكم في الإصدار والاختبار ومراجعة التعليمات البرمجية. مهارات رياضية وإحصائية قوية، مع القدرة على تطبيق الأساليب الإحصائية وتقييم أداء النموذج. حل المشكلات والتفكير التحليلي الممتاز، مع القدرة على الفهم مشاكل العمل المعقدة وتطوير حلول مبتكرة. مهارات الاتصال الفعالة للتعاون مع فرق متعددة الوظائف وتقديم النتائج والرؤى لكل من أصحاب المصلحة التقنيين وغير التقنيين. خبرة في التعامل مع الأنظمة الأساسية السحابية (مثل AWS وAzure وGoogle Cloud) ومعرفة النشر تعد إدارة نماذج التعلم الآلي في البيئات السحابية ميزة إضافية. يوفر هذا الوصف الوظيفي نظرة عامة على المسؤوليات والمؤهلات المتوقعة من مهندس التعلم الآلي. قد تختلف المتطلبات والمسؤوليات المحددة حسب المنظمة وطبيعة المشاريع.