تاجر كمي (تداول ذاتي)

أحتاج شخصًا لديه خبرة في نحت وتصميم الفواكه على الأطباق، للعمل بدوام كامل في عجمان، الاتصال عبر واتساب 00971501371119

مطلوب مهندس مبيعات مبتدئ لشركة تقنية معلومات وأتمتة منازل في عجمان. يجب أن يكون لدى المرشح خبرة في العمل بشركة حواسيب أو أنظمة مراقبة (CCTV) مع مهارات في استخدام الأنظمة عبر الإنترنت. تُمنح تأشيرة الدخول والنقل والعمولة على المبيعات. إجادة اللغة العربية وامتلاك رخصة قيادة إماراتية هما عاملان مُفضلان. يُرفق السيرة الذاتية بصيغة PDF مع الطلب.

نحن شركة تداول خاص يجمع بين مرونة الشركة الناشئة والموارد المتوفرة في صندوق أداء عالي. يركز فريقنا على تطوير استراتيجيات رائدة، والعمل معنا لا يعني فقط دفع حدود التكنولوجيا، بل أيضًا أن تكون جزءًا من فريق تُقدَّر فيه الأفكار، ويتم تشجيع النمو المهني، وكل عضو لديه الفرصة لتحقيق إمكاناته الكاملة. نبحث عن باحث كمي يتمتع بخلفية قوية في التعلم الآلي ونمذجة السلاسل الزمنية للانضمام إلى فريقنا. المهام الموكلة إليك: البحث وتطوير ونشر نماذج تعلم آلي متقدمة للتنبؤ بالسلاسل الزمنية المعقدة عالية الأبعاد — من إشارات السوق إلى المؤشرات الاقتصادية الكلية والبيانات البديلة. بناء خطوط أنابيب التعلم الآلي من الصفر: استهلاك البيانات، ومعالجة السمات، والنمذجة، والمعايرة، والرصد. تصميم أساليب مخصصة للتحقق والاختبار للبيانات غير الثابتة، بما في ذلك اكتشاف تغير الأنظمة وتقييم الحالة العدائية. العمل مع مصادر بيانات واسعة النطاق — مستوى الصفقات، والصور الفضائية، والمعاملات، والبيانات المستخرجة من الإنترنت — وتحويلها إلى سمات منظمة. التعاون مع الكوانت والمهندسين لدمج نماذج التعلم الآلي في العمليات الاستثمارية الواقعية. المساهمة في مبادرات الأبحاث الاستراتيجية، بما في ذلك الاستنتاج السببي، وتعلم التمثيل، والنماذج القائمة على الانتباه للسلاسل الزمنية. المتطلبات الخبرة: 4–8 سنوات من الخبرة العملية، ويفضل أن تكون مزيجًا من الأوساط الأكاديمية والصناعية. نشر أوراق في المؤتمرات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي (NeurIPS, ICLR, ICML) في مجالات السلاسل الزمنية أو تعلم الإشارات. خبرة في بناء نماذج للتنبؤ بإشارات السوق أو الإشارات البديلة أو الاقتصاد الكلي أو السلع أو المشاعر. المشاركة في بناء ثقافة بحثية في التعلم الآلي: أدوات داخلية، والإرشاد المهني، وممارسات العلم المفتوح. المهارات والتعليم: إتقان التعلم العميق للسلاسل الزمنية: محولات الدمج الزمنية (Temporal Fusion Transformers)، DeepAR، N-BEATS، PatchTST. معرفة بالاستنتاج السببي والتفكير المضاد للحقيقة في السلاسل الزمنية. خبرة في التعلم متعدد الوسائط (السلاسل الزمنية + البيانات الجدولية + النصوص). إجادة مجموعة أدوات التعلم الآلي: PyTorch، HuggingFace، DVC، Docker، وغيرها. مهارات في التحقق من النماذج للبيانات غير المستقلة والمتماثلة (non-iid): استراتيجيات التحقق المتقاطع المخصصة، وأقسام البيانات المدركة للأنظمة. القدرة على بناء خطوط أنابيب التعلم الآلي من البداية حتى الاستدلال في بيئة الإنتاج. درجة الماجستير أو الدكتوراه في مجال كمي (الفيزياء، الرياضيات، علوم الحاسوب، أو المجالات ذات الصلة). اللغات: الروسية، الإنجليزية. ما هو مرغوب فيه: فهم نماذج تسعير الخيارات والتحوط. خبرة في استخدام C++ أو Rust. القدرة على إيصال الأفكار التقنية لمجموعات متنوعة، بما في ذلك أصحاب المصلحة غير التقنيين. المزايا ثقافة الابتكار: بيئة مفتوحة، ديناميكية، وشاملة حيث تُعد أفكارك مهمة. المرونة والأثر: تمتع بحرية الشركة الناشئة مع دعم مالي من صندوق ذي موارد كبيرة. أثر كبير: اعمل مباشرة على مشاريع تشكل الاستراتيجيات وتدفع نجاح الصندوق. 35 يومًا إجازة – الكثير من الوقت للراحة وإعادة الشحن. إجازة مرضية مدفوعة بالكامل – تعافَ دون قلق مالي. معدات من الطراز الأول – اختر الأدوات التي تناسبك بشكل أفضل (ضمن الميزانية). طبيب نفسي مؤسسي – دعم الصحة النفسية عند الحاجة.

تعمل كريم على بناء تطبيق شامل لكل الخدمات في منطقة الشرق الأوسط، مما يجعل التنقّل وطلب الطعام والبقالة وإدارة المدفوعات وغيرها أكثر سهولة من أي وقت مضى. وتسعى كريم لتحقيق هدف قوي يتمثل في تبسيط وتحسين حياة الناس وبناء منظمة رائعة تلهم الآخرين. ومنذ عام 2012، خلقت كريم فرصًا للربح لأكثر من 2.5 مليون سائق، وسهلت حياة أكثر من 70 مليون عميل، وبناء منصة تزدهر فيها أفضل الكفاءات في المنطقة، وتمكن رواد الأعمال من توسيع أعمالهم. وتعمل كريم في أكثر من 70 مدينة عبر 10 دول، من المغرب إلى باكستان. لماذا يُعد هذا الدور مهمًا في كريم توجد كريم لتبسيط وتحسين حياة الناس في منطقتنا. ويمثل الذكاء الاصطناعي محركًا رئيسيًا لتحقيق هذه المهمة. سواء كان ذلك التنبؤ بالطلب، أو تحسين حوافز السائقين، أو تحسين دقة التقديرات الزمنية للتسليم، أو أتمتة خدمة العملاء، فإنك ستساعد في بناء أنظمة حقيقية تؤثر على ملايين الأشخاص في الشرق الأوسط وشمال إفريقيا وباكستان. هذا الدور يتطلب عملاً مباشرًا، حيث ستُدخل النماذج إلى بيئة الإنتاج، وتجري التجارب بسرعة، وتتعلم مع فريق موهوب يقود تغييرًا ذا معنى. ما ستفعله بناء وتدريب وتقييم نماذج التعلم الآلي للخدمات الأساسية مثل خدمات النقل، وتسليم الطعام، والدفع العمل مع بيانات حقيقية وتحويلها إلى ميزات وإشارات ورؤى التعاون مع الفرق التشغيلية والمهندسين ومديري المنتجات والتحليليين لمواجهة التحديات مثل تسجيل الشركاء باستخدام تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، والتسعير الديناميكي، وتحسين المسارات، والتنبؤ بالهروب، واكتشاف الاحتيال إجراء التجارب، وتتبع أداء النماذج، والمساعدة في نشر النماذج في الأنظمة الحية تحسين طريقة تقديم خدمة نماذج التعلم الآلي ومراقبتها الإسهام في بناء ثقافة فريق قوية تعتمد على التعلم والتكرار والمساءلة ما تحتاجه الشروط الأساسية: درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الحاسوب أو علوم البيانات أو الإحصاء أو تخصص تقني مرتبط ما يصل إلى 3 سنوات من الخبرة في مجال التعلم الآلي بأي شكل: تدريب، بحث، مشاريع شخصية، مسابقات كاجل، أو وظيفة سابقة مهارات قوية في لغة بايثون، خاصة مع مكتبات مثل pandas وNumPy وscikit-learn إتقان قوي للمفاهيم الأساسية للتعلم الآلي مثل التصنيف، والانحدار، والتحقق المتقاطع، ومقاييس التقييم معرفة بإطار عمل واحد على الأقل للتعلم الآلي مثل TensorFlow أو PyTorch أو XGBoost مقدرة على التواصل بوضوح، وفضول، والقدرة على العمل الجيد ضمن فريق الشروط المُفضّلة: خبرة في تقنيات التعلم العميق في معالجة اللغة الطبيعية أو الرؤية أو أنظمة التوصية خبرة في العمل مع مجموعات بيانات كبيرة باستخدام Spark أو Hive أو أدوات السحابة معرفة بسير عمل نشر النماذج ومراقبتها (مثل Airflow، MLflow، وغيرها) اهتمام بحل التحديات التشغيلية الحقيقية مثل الخدمات اللوجستية، واكتشاف الاحتيال، أو الاحتفاظ بالعملاء ملف تعريفي على GitHub أو محفظة مشاريع تُظهر ما قمت ببنائه ما ستحصل عليه فرصة للعمل على مشكلات الذكاء الاصطناعي على نطاق إقليمي تحسّن حياة الناس وتُحدث نتائج تجارية حقيقية فريقًا ذكيًا ومحفزًا يقدّر التعلم والتأثير العملي مرونة للعمل عن بُعد، مع دعم قوي للتعاون والتملك مقعدًا في الصف الأمامي لمتابعة كيف يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولًا في خدمات التنقّل والتسليم والخدمات الرقمية في الأسواق الناشئة رابط التقديم: https://job-boards.greenhouse.io/careem/jobs/8086435002?gh_jid=8086435002

Need an Office Boy to keep the office clean. Serve food, refreshments etc, run errands etc

نظرة عامة على الدور: نبحث عن قائد بحث كمي يتمتع بخبرة واسعة في التداول المنهجي متوسط التردد. ستكون مسؤولاً عن البحث والتطوير والنشر الكامل لاستراتيجيات التداول متوسط التردد (MFT) في أسواق المشتقات الرقمية.   المهام الرئيسية: إجراء الأبحاث وتصميم وتطوير استراتيجيات تداول منهجية متوسطة التردد. بناء وإدارة النماذج من الصفر — بما في ذلك أبحاث ألفا، وتوليد الإشارات، واختبار النماذج رجعيًا، وتكوين المحفظة، وإدارة المخاطر. التعاون الوثيق مع فرق الهندسة والتداول لتنفيذ الاستراتيجيات وتوسيع نطاقها بكفاءة. مراقبة أداء التداول الحي، والتكيف مع ديناميكيات السوق، وتحسين الاستراتيجيات باستمرار. المتطلبات خبرة تتراوح بين 5 و10 سنوات في الأبحاث الكمية/التداول، وبشكل خاص في التداول المنهجي متوسط التردد سجل حافل في بناء استراتيجيات بشكل مستقل من الفكرة حتى الإنتاج. مهارات برمجة متقدمة (بايثون، سي++، آر أو ما يعادلها). فهم قوي لهيكل السوق الجزئي، وأساليب البحث الكمي، ونمذجة ألفا، وأنظمة التنفيذ.