ETIC، علوم البيانات - مشارك أول

ETIC، علوم البيانات - مشارك أول

الوصف الوظيفي والملخص

ستوفر لك الحياة المهنية في خدمات البيانات والتحليلات الفرصة لمساعدة المؤسسات على الكشف عن رؤى المؤسسة وتحقيق نتائج الأعمال باستخدام تحليلات بيانات أكثر ذكاءً. نحن نركز على مجموعة من قدرات التكنولوجيا التنظيمية، بما في ذلك ذكاء الأعمال وإدارة البيانات وضمان البيانات التي تساعد عملائنا على دفع الابتكار والنمو والتغيير داخل مؤسساتهم من أجل مواكبة الطبيعة المتغيرة للعملاء والتكنولوجيا. نحن نتخذ قرارات مؤثرة من خلال المزج بين العقل والآلة للاستفادة من البيانات وفهم المخاطر والتنقل فيها ومساعدة عملائنا على اكتساب ميزة تنافسية.

كجزء من فريق علوم البيانات والتعلم الآلي لدينا، ستقوم بتصميم وبناء وتحسين أنظمة لجمع البيانات وتخزينها والوصول إليها وتحليلها على نطاق واسع. يتضمن ذلك التعلم الآلي والتعلم العميق وتصميم وبناء نماذج الذكاء الاصطناعي، وهو المسؤول عن تطوير وبرمجة وتدريب الشبكات المعقدة من الخوارزميات التي تشكل التعلم الآلي والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي لتطوير التطبيقات والأنظمة. ستعمل على مشاركات العملاء المتعلقة بالبحث والتطوير عبر مجموعة واسعة من المجالات بما في ذلك فهم وتحسين التعلم الآلي والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي، ومعالجة التحيز والعدالة في الخوارزميات والحلول المجسدة والتفاعلية على GCP وAzure وAWS.

لكي نتميز حقًا ونجعلنا مؤهلين للمستقبل في عالم يتغير باستمرار، يحتاج كل واحد منا في برايس ووترهاوس كوبرز إلى أن يكون قائدًا يقوده الهدف ويحركه القيم على كل المستويات. لمساعدتنا في تحقيق ذلك، لدينا PwC Professional؛ إطارنا العالمي لتطوير القيادة. فهو يمنحنا مجموعة واحدة من التوقعات عبر خطوطنا ومناطقنا الجغرافية ومساراتنا المهنية، ويوفر الشفافية بشأن المهارات التي نحتاجها كأفراد لتحقيق النجاح والتقدم في حياتنا المهنية، الآن وفي المستقبل.

المسؤوليات

بصفتك أحد كبار المساعدين، ستعمل كجزء من فريق من حلالي المشكلات، مما يساعد على حل مشكلات العمل المعقدة بدءًا من الإستراتيجية وحتى التنفيذ. تشمل المهارات والمسؤوليات المهنية لشركة برايس ووترهاوس كوبرز لهذا المستوى الإداري، على سبيل المثال لا الحصر، ما يلي:

ستشمل مسؤولياتك، على سبيل المثال لا الحصر، ما يلي:

بناء والحفاظ على فهم متعمق لمفاهيم التعلم الآلي في جميع المجالات، على وجه الخصوص؛ التعلم المعزز وغير الخاضع للإشراف ونماذج اللغة الكبيرة.
كتابة كود Python/R لإنشاء النماذج وضبطها والتحقق من صحتها.
تحسين التعليمات البرمجية والبنية التحتية لأداء التعلم الآلي.
التشاور مع العملاء بشأن قضايا الأعمال، وغالبًا ما يتم شرح المفاهيم التقنية المعقدة للأشخاص غير التقنيين.
إنشاء تصورات وتفسيرات جديدة لإثبات عملنا.
البحث عن منتجات وأدوات وتقنيات جديدة للمساعدة في تطوير قدراتنا في التعلم الآلي وعلوم البيانات.

مهارات تقنية

تحويل البيانات ونمذجة (مثل الباندا وScikit-Learn في بايثون)؛
تخزين البيانات والاستعلام عنها (مثل SQL)؛
فهم مشكلات جودة البيانات الشائعة وتأثيرها على نماذج التعلم الآلي؛
تنقية البيانات ومعالجتها للتعلم الآلي (مثل هندسة الميزات)؛
تقنيات تقليل الأبعاد (مثل تحليل المكونات الرئيسية)؛
أساليب تحسين المعلمات الفائقة لمجموعة من النماذج؛
استخدام نماذج اللغة الكبيرة لمعالجة اللغة الطبيعية؛
خبرة في التعامل مع البيانات المالية/دفتر الأستاذ العام؛
المعرفة بمنصات برمجيات علوم البيانات الحالية؛
معرفة الذكاء الاصطناعي التوليدي ومفاهيم مثل الجيل المعزز للاسترجاع.

المهارات الناعمة

القدرة على التوصل إلى حلول إبداعية للمشاكل المعقدة؛
الكفاءة التحليلية والتقنية الاستثنائية؛
اهتمام استثنائي بالتفاصيل؛
القدرة على إدارة الوقت وتحديد أولويات المهام والعمل ضمن مواعيد نهائية ضيقة؛
القدرة على العمل بشكل مستقل مع القليل من الإشراف، ولكن الاندماج بشكل جيد في الفرق؛
التواصل موجز وواضح عند عرض وشرح النتائج والاستنتاجات.
فضولي بشكل طبيعي
العقلية التحليلية

التعليم (إذا كان فارغًا، لم يتم تحديد الدرجة العلمية و/أو مجال الدراسة)