تمكين الثورة الوكيلة في السفر. سابر هي شركة رائدة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، مدعومة بأحد أكبر سحب بيانات السفر في العالم. تم بناء سابر على بنية تحتية سحابية مفتوحة ونموذجية، وتعمل كدعامة لكل من القادة الراسخين والمبتكرين الجدد الجريئين، مما يوجههم إلى العصر التالي من تجارة السفر من خلال تجارب ذكية ومتصلة وشخصية. مع وجود الذكاء الاصطناعي في جوهرها وتعمل على نطاق غير مسبوق، تحول سابر الرؤى إلى ابتكارات، مما يمكّن شركات الطيران والفنادق والوكالات والشركاء الآخرين من بيع وتوزيع وتنفيذ السفر في جميع أنحاء العالم.

يمر قطاع الطيران بتحول جذري في مجال التجارة والتوزيع يتطلب دعم تحليلات بيانات متقدمة جدًا لتحسين أداء الإيرادات وتجربة العملاء. المفاهيم التي تم تقديمها مؤخرًا مثل إدارة العروض/الطلبات والتسعير الديناميكي المستمر توسع بشكل كبير الفرص للتفاعل مع المسافرين من خلال نقاط اتصال متعددة وإنشاء عروض شخصية تأخذ في الاعتبار تفضيلات الأفراد وسياق السوق. يمكن أن تستفيد هذه الممارسات بشكل كبير من مزيج من التقنيات الإحصائية وتقنيات التعلم الآلي التي تستفيد من أحجام وأنواع ضخمة من بيانات المستهلكين والمنافسين المتاحة في صناعة الطيران.

يطبق مهندس البيانات العلمية التحليل الإحصائي على مستوى الخبراء، ونمذجة البيانات، والتحليل التنبؤي على المشاكل الاستراتيجية والتشغيلية في صناعة الطيران. كعضو رئيسي في فريق أبحاث العمليات في سابر، ستستفيد من خبرتك الإحصائية والتجارية لترجمة الأسئلة التجارية إلى تحليل البيانات ونماذج، وتحديد مؤشرات الأداء الرئيسية المناسبة، وعرض النتائج بشكل رسومي لجمهور واسع بما في ذلك العملاء الداخليين والخارجيين، وفريق المبيعات، وفريق التطوير. بالإضافة إلى ذلك، ستقوم بجمع البيانات من مصادر بيانات مختلفة، وكتابة نصوص معالجة بيانات عالية الجودة بلغة R وPython وPerl وbash، وتطوير وتطبيق خوارزميات التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي للتحليل المتقدم والتنبؤ. ستستخدم أيضًا مهاراتك القوية في التواصل للعمل مع المطورين لدعم دورات تطوير المنتجات وصانعي القرار الذين يحتاجون إلى بيانات تجريبية لتعزيز المبيعات والنمو.

المسؤوليات

• العمل مع خبراء الموضوع من شركات الطيران لتحديد الفرص للاستفادة من البيانات لتقديم رؤى وتنبؤات قابلة للتنفيذ حول سلوك العملاء وأداء العمليات.
• تقييم فعالية ودقة مصادر البيانات الجديدة، وتقنيات جمع البيانات والتنبؤ.
• تطوير نماذج بيانات مخصصة وخوارزميات لتطبيقها على مجموعات البيانات وإجراء دراسات إثبات المفهوم.
• استغلال الأدوات الإحصائية وتقنيات التعلم الآلي الحالية لتعزيز الخوارزميات الداخلية.
• التعاون مع مهندسي البرمجيات لتنفيذ واختبار التعليمات البرمجية عالية الجودة للإنتاج لنماذج الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي.
• تطوير العمليات والأدوات لمراقبة وتحليل دقة البيانات وأداء النماذج.
• عرض البرمجيات للعملاء وإجراء معايير إثبات القيمة. ضبط البرمجيات وفقًا لاحتياجات العملاء وتدريب العملاء على استخدامها وصيانتها.
• حل شكاوى العملاء بشأن البرمجيات والرد على الاقتراحات للتحسينات.

المؤهلات المطلوبة

• درجة متقدمة في الإحصاء، أبحاث العمليات، علوم الكمبيوتر، الرياضيات، أو التعلم الآلي.
• قدرة مثبتة على تطبيق مهارات النمذجة والتحليل على مشاكل العالم الحقيقي.
• معرفة بتقنيات التعلم الآلي (التجميع، تعلم شجرة القرار، الشبكات العصبية الاصطناعية، إلخ) والمفاهيم الإحصائية (الانحدار، خصائص التوزيعات، الاختبارات الإحصائية، إلخ).
• مهارات برمجة قوية في 2-3 لغات من R وSQL وPython وTensorFlow وPySpark وJava وJavaScript أو C++.
• خبرة في نشر نماذج التعلم الآلي والإحصائية على السحابة:

• خبرة في MLOps ضمن عملية CI/CD المؤسسية لتنفيذ CI/CD سابر لنماذج التعلم الآلي.
• خبرة في نشر واجهات برمجة التطبيقات للتعلم الآلي في بيئات الإنتاج في GCP باستخدام خدمة GKE Kubernetes.
• خبرة في استخدام GCP Vertex AI للتعلم الآلي وBigQuery لمستودع البيانات.
• معرفة في Terraform وتقنيات الحاويات.
• خبرة في كتابة مهام معالجة البيانات باستخدام GCP Dataflow وDataproc.
• خبرة في إعداد مراقبة نماذج التعلم الآلي والتوسع التلقائي لمهام التنبؤ بالتعلم الآلي.
• فهم لمفاهيم التعلم الآلي لتوسيع نطاق التعلم الآلي عبر خدمات مختلفة من خلال الاستفادة من Feature Store وArtifacts Registry.

المؤهلات المرغوبة

• الإلمام بصناعة الطيران أو الضيافة أو تجارة التجزئة وأنظمة دعم القرار المستخدمة هناك.
• خبرة في تطوير نماذج اختيار العملاء، وتقدير مرونة الأسعار وتقدير الإمكانات السوقية.
• فهم توزيع الطيران، والتسعير، وإدارة الإيرادات، وNDC ومفاهيم إدارة العروض/الطلبات.

سنقوم بمراجعة طلبك بعناية ومراجعة تفاصيلك وفقًا لمعايير الوظيفة. ستتلقى إشعارًا منفصلًا مع تقدم طلبك.

يرجى ملاحظة أن المرشحين الذين يستوفون المعايير الدنيا فقط هم من سيتقدمون في عملية الاختيار.