الراتب عند المقابلة
Careem
Careem
كريم تُشيد تطبيق "كل شيء" للشرق الأوسط الأوسع، مما يجعل التنقّل وطلب الطعام والبقالة وإدارة المدفوعات وغيرها أكثر سهولة من أي وقت مضى. تقود كريم مهمة قوية تتمثل في تبسيط وتحسين حياة الناس وبناء منظمة رائعة تلهم الآخرين. منذ عام 2012، خلقت كريم فرص كسب عائدات لأكثر من 2.5 مليون كابتن، وبسّطت حياة أكثر من 70 مليون عميل، وبناء منصة تزدهر فيها أفضل الكفاءات في المنطقة، وتمكن رواد الأعمال من توسيع أعمالهم. تعمل كريم في أكثر من 70 مدينة عبر 10 دول، من المغرب إلى باكستان. لماذا تُعد هذه الوظيفة مهمة في كريم توجد كريم لتبسيط وتحسين حياة الناس في منطقتنا. الذكاء الاصطناعي هو محرك رئيسي لتحقيق هذه المهمة. سواء كان ذلك في التنبؤ بالطلب، أو تحسين حوافز الكابتن، أو تحسين دقة التقديرات الزمنية للتسليم، أو أتمتة رعاية العملاء، فستساعد في بناء أنظمة حقيقية تؤثر على ملايين الأشخاص في الشرق الأوسط وشمال إفريقيا وباكستان. هذه وظيفة عملية، حيث ستُطلق نماذج إلى الإنتاج، وتجري تجارب بسرعة، وتتعلم جنبًا إلى جنب مع فريق موهوب يقود تغييرًا ذا معنى. ما ستفعله - بناء وتدريب وتقييم نماذج التعلم الآلي للخدمات الأساسية مثل طلب المركبات، وتسليم الطعام، والدفع. - العمل مع بيانات من العالم الحقيقي وتحويلها إلى خصائص وإشارات ورؤى. - التعاون مع فرق العمليات والمهندسين ومديري المنتجات والمحلين لمواجهة تحديات مثل تسجيل الشركاء باستخدام تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، والأسعار الديناميكية، وتحسين المسارات، والتنبؤ بترك العملاء، وكشف الاحتيال. - إجراء التجارب، ومراقبة أداء النماذج، والمساعدة في نشر النماذج في الأنظمة الحية. - تحسين طريقة تقديم خدمات النماذج ورصدها. - المساهمة في بناء ثقافة فريق قوية قائمة على التعلم والتكرار والمساءلة. ما تحتاجه الضروريات: - درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الحاسوب، أو علوم البيانات، أو الإحصاء، أو مجال تقني ذي صلة. - خبرة تصل إلى 3 سنوات في مجال التعلم الآلي بأي شكل: تدريب، بحث، مشاريع شخصية، مسابقات كاجل، أو وظيفة سابقة. - مهارات قوية في لغة بايثون، خصوصًا مع مكتبات مثل pandas وNumPy وscikit-learn. - فهم قوي للمبادئ الأساسية للتعلم الآلي مثل التصنيف، والانحدار، والتحقق المتقاطع، ومعايير التقييم. - معرفة بإطار عمل واحد على الأقل في التعلم الآلي مثل TensorFlow أو PyTorch أو XGBoost. - مهارات تواصل واضحة، وفضول، والقدرة على العمل الجيد ضمن فريق. الإضافات المُفضّلة: - خبرة في تقنيات التعلم العميق في معالجة اللغة الطبيعية أو الرؤية الحاسوبية أو أنظمة التوصية. - خبرة في التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة باستخدام Spark أو Hive أو أدوات السحابة. - معرفة بسير عمل نشر النماذج ومراقبتها (مثل Airflow، MLflow، إلخ). - اهتمام بحل التحديات التشغيلية الحقيقية مثل الخدمات اللوجستية، وكشف الاحتيال، أو الاحتفاظ بالعملاء. - ملف شخصي على GitHub أو محفظة مشاريع تُظهر ما قمت ببنائه. ما ستحصل عليه - فرصة للعمل على مشكلات الذكاء الاصطناعي على نطاق إقليمي تُحسّن الحياة وتحقق نتائج تجارية حقيقية. - فريقًا ذكيًا ومحفزًا يقدّر التعلم والتأثير العملي. - مرونة في العمل عن بُعد، مع دعم قوي للتعاون والمسؤولية. - مقعدًا في الصف الأمامي لمراقبة كيف يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولًا في التنقّل، والتسليم، والخدمات الرقمية في الأسواق الناشئة. رابط التقديم: https://job-boards.greenhouse.io/careem/jobs/8086435002?gh_jid=8086435002