تقوم إدواردز لايف ساينسز بتوسيع قدراتها التكنولوجية العالمية من خلال إطلاق مركز ابتكار تكنولوجيا المعلومات الجديد في بونه، الهند. يعزز المركز الأساس التكنولوجي الذي يدعم أعمالنا على مستوى العالم، من خلال العمل بشكل وثيق مع الفرق عبر المناطق لتقديم حلول موثوقة وعالية الجودة على نطاق واسع.

تم تصميم مركز بونه كاستثمار طويل الأجل، وسيعزز القدرات الرقمية الجديدة مثل الأتمتة والبيانات والذكاء الاصطناعي والسحابة، وسيتضمن أدواراً تشمل خدمات المستخدم النهائي، وتطوير التطبيقات، وفرق المنصات المؤسسية.

معاً، ستساعد هذه الفرق إدواردز على العمل بكفاءة أكبر

وتسريع الابتكار دعماً لمهمتنا في تعزيز رعاية المرضى.

كيف ستحدث تأثيراً:

• تقديم تصميم وتطوير ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة المعقدة للغاية القابلة للتوسع والفعالة لأغراض النمذجة وكذلك للنشر الإنتاجي.

  
  

• التعاون مع الفرق متعددة التخصصات (علماء البيانات، مهندسو البرمجيات، مدراء المنتجات، قادة الأعمال) لتحديد المتطلبات وتوليد الحلول باستخدام أطر الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة.

  
  

• المشاركة في عمليات التطوير السريعة، بما في ذلك تخطيط السبرينت، والاجتماعات اليومية، وعرض النماذج الأولية أو تحديثات المعالم عند الضرورة.

  
  

• قيادة الأبحاث والتجارب لاستكشاف تقنيات وأدوات وأطر جديدة في الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة.

  
  

• بناء خطوط بيانات شاملة لجمع ومعالجة وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة.

  
  

• ضمان توثيق تطوير الكود والنماذج بشكل جيد واتباع أفضل الممارسات الهندسية.

  
  

• تحسين الأداء للنماذج، وضمان القوة والقدرة على التوسع والكفاءة.

  
  

• أداء واجبات أخرى عرضية.

  
  

ما تحتاجه (مطلوب):

• درجة البكالوريوس في الهندسة أو مجال تقني.

  
  

• 4 سنوات من الخبرة في تطوير البرمجيات أو الهندسة مع أداء مثبت في دور يعمل مع فرق متعددة التخصصات (داخل تكنولوجيا المعلومات و/أو داخل الأعمال) في تنفيذ أنظمة معقدة أو جديدة على مستوى المؤسسة.

  
  

• إجادة لغات البرمجة مثل بايثون، جافا، C++، أو ما شابه.

  
  

• خبرة مع مكتبات وأطر تعلم الآلة (مثل TensorFlow، PyTorch، Scikit-learn، Keras، إلخ).

  
  

• فهم قوي لخوارزميات تعلم الآلة والإحصائيات وهياكل البيانات.

  
  

• خبرة مع منصات السحابة مثل AWS أو خدمات البنية التحتية السحابية لنشر النماذج وتخزين البيانات.

  
  

• معرفة بتقنيات البيانات الكبيرة مثل Hadoop، Spark، أو أدوات مشابهة تعتبر ميزة.

  
  

• خبرة قوية مع أنظمة التحكم في الإصدارات (Git) ومنهجيات التطوير السريع.

  
  

• خبرة مع تقنيات التعلم العميق (مثل CNNs، RNNs، GANs، إلخ).

  
  

• معرفة بممارسات وأدوات هندسة البيانات مثل Apache Kafka، Airflow، إلخ.

  
  

ما نبحث عنه أيضاً (مفضل):

• مهارات تواصل قوية والقدرة على العمل بفعالية في فرق متعددة التخصصات.

  
  

• مهارات ممتازة في حل المشكلات.

  
  

• اهتمام صارم بالتفاصيل.

  
  

• القدرة على إدارة الأولويات المتنافسة في بيئة سريعة.

  
  

• الامتثال لجميع قواعد ومتطلبات الشركة (مثل بروتوكولات الجائحة، قواعد الصحة والسلامة البيئية) واتخاذ تدابير التحكم المناسبة لمنع الإصابات لنفسهم وللآخرين وكذلك لحماية البيئة ومنع التلوث تحت نطاق نفوذهم/سيطرتهم.

  
  

تنبيه احتيال التوظيف: اقرأ إشعارنا حول الاحتيالات المحتملة في التوظيف.