أمس
مهندس أول ML
SSC HR Solutions · Cairo, Cairo Governorate, Egypt
Workableقدّم عبر موقع الشركة
Remote
Senior
نبذة عن الوظيفة
الوصف يمتلك نتائج العملاء التنبؤية التي تأتي مع المنتج: التغيير، والميل، والقيمة الدائمة، ونية الإنفاق، ونقاط الاستجابة، بدءًا من التدريب وحتى المراقبة. يطبق التعلم الآلي والنمذجة التنبؤية الجدولية على بيانات العملاء، وبناء وإدارة نماذج الإنتاج التي تدعم التنبؤ بالعملاء وتسجيل النقاط. يعمل عبر دورة حياة النموذج الكاملة، بما في ذلك تدريب النموذج ونشره وإعادة تدريبه ومراقبته وتقييمه ومعايرته ضمن بيئة منصة بيانات مُدارة ذاتيًا. يدعم حالات الاستخدام التنبؤية مثل التغيير والميل والقيمة الدائمة ونية الإنفاق وتسجيل الاستجابة، مع التركيز على النماذج التي يتم تشغيلها في الإنتاج.
المتطلبات
المتطلبات
- التعلم الآلي التطبيقي مع النماذج العاملة في الإنتاج، وليس البحث أو إثبات المفهوم.
- التدريب العملي العميق على النمذجة التنبؤية الجدولية لبيانات العملاء.
- قام ببناء نماذج التقلب أو النزعة في شركات الاتصالات أو الخدمات المصرفية أو البيع بالتجزئة.
- التدريب والنشر وإعادة تدريب خطوط الأنابيب في بيئة الإدارة الذاتية.
- ممارسة MLOps: التسجيل النموذجي، والإصدار، وإعادة التدريب، والمراقبة، واكتشاف الانجراف.
- العمل بشكل مريح داخل منصة البيانات بدلاً من الكمبيوتر المحمول.
- النمذجة المعززة أو السببية للاستهداف المتزايد.
- ميزة تصميم المتجر.
- العمل مع أصحاب المصلحة التجاريين بشأن الغرض من استخدام التنبؤ.
المسؤوليات
1Requirements
2Applied machine learning with models running in production, not research or proof of concept.
3Deep hands on with tabular predictive modelling on customer data.
4Has built churn or propensity models in telco, banking, or retail.
5Training, deployment, and retraining pipelines in a self managed environment.
6MLOps practice: model registry, versioning, retraining, monitoring, and drift detection.
7Comfortable working inside a data platform rather than a notebook.
8Uplift or causal modelling for incremental targeting.
المتطلبات
1Applied machine learning with models running in production, not research or proof of concept.
2Deep hands on with tabular predictive modelling on customer data.
3Has built churn or propensity models in telco, banking, or retail.
4Training, deployment, and retraining pipelines in a self managed environment.
5MLOps practice: model registry, versioning, retraining, monitoring, and drift detection.
6Comfortable working inside a data platform rather than a notebook.
7Uplift or causal modelling for incremental targeting.
8Feature store design.
9Working with commercial stakeholders on what a prediction is used for.
المهارات والوسوم
EngineeringEGMachine LearningBankingRetail
