角色概要
专家数据科学家负责开发先进的人工智能和机器学习模型，进行复杂的数据分析，设计端到端的AI解决方案，并支持技术团队交付数据驱动的项目。该角色要求具备强大的技术专长、深厚的分析能力以及将数据转化为有影响力的解决方案的能力。
主要职责
1. 数据分析与建模
- 收集、清洗、转换和分析来自不同来源的数据。
- 执行探索性数据分析（EDA）以识别趋势和模式。
- 设计、开发和验证机器学习和AI模型。
- 为每个用例选择合适的算法和技术。
- 使用行业标准指标（准确率、精确率、召回率、F1、AUC）评估模型性能。
- 优化和微调模型以提高性能。
2. 解决方案实施
- 将机器学习模型部署到生产环境中。
- 与数据工程师和MLOps工程师合作进行管道和部署工作流程。
- 构建可扩展的数据管道以处理大型数据集。
- 监控和更新已部署的模型以确保持续的性能。
3. 技术项目支持
- 提供关于AI解决方案和模型设计的专家咨询。
- 确定所需的数据来源并支持数据获取过程。
- 参与与客户和内部团队的技术讨论。
- 从技术角度支持用户验收测试（UAT）。
4. 文档与报告
- 记录建模过程、方法和分析结果。
- 准备技术报告，并向技术和非技术受众清晰地展示发现。
- 为模型设计和部署维护适当的文档。
要求
语言要求：流利的阿拉伯语（必需）
经验水平：5年以上数据科学/人工智能/机器学习经验
行业：AI项目、数字化转型、先进分析
教育背景：计算机科学、人工智能、数据科学、统计学或相关领域的学士学位
优先认证：机器学习/深度学习、数据科学认证、AI和ML专业化
所需技能与专长
- 深入了解机器学习、深度学习和数据科学方法。
- 精通Python（必需）。
- 具有ML和数据库的经验：
- TensorFlow或PyTorch
- Scikit-learn
- Pandas, NumPy
- 具有可视化工具的实际操作经验：
- Power BI
- Tableau
- 理解MLOps概念和数据工程基础。
- 具有处理大型数据集和实施数据挖掘技术的经验。
优先经验
- 在沙特阿拉伯（公共或私营部门）有过工作经验。
- 在涉及视觉、NLP或传感器数据的AI项目中有经验。
- 熟悉端到端AI开发生命周期。
