وظائف مدرب لياقة بدنية في الأردن
٩٥٦ وظائف شاغرة
<p><h4>الوصف</h4>
<p>يرجى إرسال سيرتك الذاتية باللغة الإنجليزية وتحديد مستوى إجادتك للإنجليزية.</p>
<p>Mindrift يربط المختصين بفرص ذكاء اصطناعي قائمة على المشاريع لشركات تقنية رائدة، مع التركيز على الاختبار والتقييم وتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي. المشاركة قائمة على المشروع وليست توظيفاً دائماً.</p>
<h4>ما تتضمنه هذه الفرصة</h4>
<p>بينما يحتوي كل مشروع على مهام فريدة، قد يقوم المساهمون بـ:</p>
<ul>
<li>تصميم مسائل إحصائية حاسوبية أصلية تحاكي سير عمل البحث الرياضي الحقيقي؛</li>
<li>إنشاء مسائل تتطلب برمجة بايثون للحل (باستخدام Numpy، SciPy، Sympy)؛</li>
<li>ضمان أن تكون المسائل مكثفة حسابياً ولا يمكن حلها يدويًا في أطر زمنية معقولة (أيام/أسابيع)؛</li>
<li>تطوير مسائل تتطلب سلاسل استدلال غير تقليدية في مجالات مثل نظرية الأعداد، التوافقيات، نظرية الرسوم البيانية، والتحليل العددي؛</li>
<li>اعتماد المسائل على تحديات بحثية واقعية أو تطبيقات عملية من الممارسة الرياضية؛</li>
<li>تحقق من الحلول باستخدام بايثون مع المكتبات الرياضية القياسية؛</li>
<li>توثيق بيانات مسائل بشكل واضح وتقديم إجابات صحيحة موثقة.</li>
</ul>
<h4>ما نبحث عنه</h4>
<p>هذه الفرصة مناسبة جيداً لأخصائيي الإحصاء ذوي الخبرة في بايثون وراغبين في مشاريع جزئية غير دائمة. من الناحية المثالية، سيكون لدى المساهمين:</p>
<ul>
<li>درجة في الإحصاء أو المجالات ذات الصلة؛</li>
<li>إتقان بايثون للتحقق الرقمي. يمكن أن تكون MATLAB، R، C، SQL، Numpy، Pandas، SciPy، مكتبات تخصصية، Stata أو معرفة بأي لغة برمجة معادلة؛</li>
<li>خبرة مهنية 2+ سنوات: يمكن تطبيقها من خلال الخبرة التطبيقية أو البحثية أو التدريس؛</li>
<li>إنجليزية مكتوبة قوية (C1+)؛</li>
<li>شهادات مهنية (مثلاً CMME، شهادات SAS، CAP) وخبرة في مشاريع دولية أو تطبيقية تعتبر ميزة.</li>
</ul>
<h4>طريقة العمل</h4>
<p>التقديم؟ اجتياز التأهيل/التأهيلات؟ الانضمام إلى مشروع؟ إكمال المهام؟ الحصول على الدفع</p>
<h4>توقعات وقت المشروع</h4>
<p>بالنسبة لهذا المشروع، تُقدر المهام بحوالي 10–20 ساعة أسبوعياً خلال المراحل النشطة، بناءً على متطلبات المشروع. هذا تقدير، وليس عبئ عمل مضمون، ويسري فقط أثناء نشاط المشروع.</p>
<h4>التعويض</h4>
<p>في هذا المشروع، يمكن للمساهمين أن يكسبوا حتى ما يعادل 39 دولاراً في الساعة، وفقاً لمستواهم وسرعتهم في المساهمة.</p>
<p>يتفاوت التعويض بين المشاريع اعتماداً على النطاق والتعقيد والخبرة المطلوبة. يرجى ملاحظة أن مشاريع أخرى على المنصة قد تقدم مستويات كسب مختلفة استناداً إلى متطلباتها.</p>
<section><p class="heading jdMain">وصف الوظيفة</p><p class="heading">الأدوار والمسؤوليات</p><div class="paragraph"><p>تبحث BlackStone eIT بنشاط عن قائد فريق ذكاء اصطناعي مكرس ليقود مبادرات الذكاء الاصطناعي لدينا. يتضمن هذا الدور قيادة فريق موهوب من محترفي الذكاء الاصطناعي لإنشاء حلول قائمة على الذكاء الاصطناعي تتماشى مع رؤية الشركة. ستلعب دورًا حيويًا في التخطيط والتطوير ونشر تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تعزز منتجاتنا وخدماتنا مع الحفاظ على أعلى معايير التميز. المسؤوليات: قيادة فريق الذكاء الاصطناعي في تصميم وتطوير وتنفيذ نماذج وأنظمة الذكاء الاصطناعي. التعاون مع الأطراف المعنية لتحديد فرص الذكاء الاصطناعي التي تدفع قيمة الأعمال. توجيه الفريق لاستخدام أطر وأدوات تعلم الآلة بشكل فعال. الإشراف على دورة حياة المشروع من البحث والنمذجة الأولية إلى النشر في الإنتاج. الحفاظ على معرفة بآخر الاتجاهات والتطورات في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. وضع أفضل الممارسات وتعزيز ثقافة التحسين المستمر والابتكار.</p></div></section><section><p class="heading">الملف المطلوب للمرشح</p><p class="paragraph"></p><ul><li>6+ سنوات من الخبرة العملية في تعلم الآلة، التعلم العميق، أو هندسة الذكاء الاصطناعي.</li><li>3+ سنوات من الخبرة في دور قيادي تقني أو توجيهي.</li><li>البرمجة والإطارات: إجادة مستوى خبير في بايثون وأطر التعلم العميق (يُفضل بشكل قوي PyTorch، أو TensorFlow).</li><li>البنية التحتية السحابية: خبرة عملية واسعة مع مايكروسوفت أزور، خاصة بناء مسارات التدريب والنشر باستخدام مساحة عمل Azure ML، MLflow، وتشغيل الحاويات (Docker/Kubernetes).</li><li>خبرة NLP: فهم عميق لهندسة NLP الحديثة (المحولات، BERT، متغيرات GPT)، التوكننة، قواعد بيانات المتجهات، ومكتبات مثل Hugging Face وLang Chain/Lang Graph.</li><li>خبرة CV: أساس رياضي قوي في معالجة الصور وتجربة في بناء نماذج مخصصة باستخدام OpenCV، وبنيات YOLO، وPyTorch Vision.</li><li>MLOps: قدرة مثبتة على بناء خطوط CI/CD لنماذج تعلم الآلة، إدارة سجلات النماذج، ومراقبة انزياح النموذج في الإنتاج.</li><li>خبرة في بناء ونشر وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلون (مثل استخدام Langchain، langgraph، Crew ai).</li><li>خلفية في النشر على الحافة لنماذج الرؤية الحاسوبية (TensorRT، ONNX).</li></ul><p></p></section>
<p><h4>الوصف</h4>
<p>تبحث BlackStone eIT بنشاط عن قائد فريق ذكاء اصطناعي م dedicated لتوجيه مبادرات الذكاء الاصطناعي لدينا. تتضمن هذه Rolle قيادة فريق موهوب من محترفي الذكاء الاصطناعي لإنشاء حلول مبتكرة تعتمد على الذكاء الاصطناعي تتماشى مع رؤية الشركة. ستلعب دوراً حاسماً في وضع الاستراتيجية والتطوير ونشر تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تعزز منتجاتنا وخدماتنا مع الحفاظ على أعلى معايير الجودة.</p>
<h4>المسؤوليات:</h4>
<ul>
<li>قيادة فريق الذكاء الاصطناعي في تصميم وتطوير وتنفيذ نماذج وأنظمة AI.</li>
<li>التعاون مع أصحاب المصلحة لتحديد فرص AI التي تضيف قيمة للأعمال.</li>
<li>إرشاد الفريق لاستخدام أطر وأدوات التعلم الآلي بشكل فعال.</li>
<li>الإشراف على دورة حياة المشروع من البحث والنمذجة الأولية حتى النشر في الإنتاج.</li>
<li>الحفاظ على معرفة أحدث الاتجاهات والتطورات في AI والتعلم الآلي.</li>
<li>تأسيس أفضل الممارسات وتعزيز ثقافة التحسين المستمر والابتكار.</li>
</ul>
<h4>المتطلبات</h4>
<ul>
<li>الخبرة: 6+ سنوات من الخبرة العملية في التعلم الآلي، التعلم العميق، أو هندسة AI.</li>
<li>3+ سنوات خبرة في قيادة فنية أو دور توجيهي.</li>
<li>البرمجة والأطر: إتقان مستوى خبير في Python وأطر التعلم العميق (يفضل PyTorch بشدة، أو TensorFlow).</li>
<li>البنية السحابية: خبرة واسعة وعملية مع Microsoft Azure، وتحديداً بناء خطوط تدريب ونشر باستخدام Azure ML workspace وMLflow و orchestration الحاويات (Docker/Kubernetes).</li>
<li>خبرة NLP: فهم عميق لهندسة NLP الحديثة (Transformers، BERT، GPT variants)، الترميز، قواعد بيانات المتجهات، ومكتبات مثل Hugging Face وLangChain/Lang Graph.</li>
<li>خبرة CV: أساس رياضي قوي في معالجة الصور وخبرة في بناء نماذج مخصصة باستخدام OpenCV، هياكل YOLO، وPyTorch Vision.</li>
<li>MLOps: قدرة مثبتة على بناء خطوط CI/CD لنماذج التعلم الآلي، إدارة سجلات النماذج، ومراقبة انزياح النماذج في الإنتاج.</li>
<li>الخبرة في بناء ونشر وكلاء AI المستقلين (مثل LangChain، Lang Graph، Crew AI).</li>
<li>خلفية في النشر على الحافة لموديلات رؤية الكمبيوتر (TensorRT، ONNX).</li>
</ul>
<h4>الفوائد</h4>
<ul>
<li>إجازة مدفوعة الأجر</li>
<li>مكافأة الأداء</li>
<li>التدريب والتطوير</li>
</ul></p><p></p>
<p><h4>الوصف</h4>
<p>تبحث BlackStone eIT بنشاط عن قائد فريق ذكاء اصطناعي م Dedicated لتولي قيادة مبادرات الذكاء الاصطناعي لدينا. يتضمن هذا الدور قيادة فريق موهوب من محترفي الذكاء الاصطناعي لإنشاء حلول مبتكرة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تتوافق مع رؤية الشركة. ستلعب دوراً حاسماً في وضع الاستراتيجيات وتطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تعزز منتجاتنا وخدماتنا مع الحفاظ على أعلى معايير التميز.</p>
<h4>المسؤوليات:</h4>
<ul>
<li>قيادة فريق الذكاء الاصطناعي في تصميم وتطوير وتنفيذ نماذج وأنظمة الذكاء الاصطناعي.</li>
<li>التعاون مع أصحاب المصلحة لتحديد فرص الذكاء الاصطناعي التي تحقق قيمة تجارية.</li>
<li>إرشاد الفريق لاستخدام أطر وأدوات التعلم الآلي بشكل فعال.</li>
<li>الإشراف على دورة حياة المشروع من البحث والنمذجة الأولية إلى النشر في الإنتاج.</li>
<li>الحفاظ على معرفة أحدث الاتجاهات والتطورات في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.</li>
<li>وضع أفضل الممارسات وتعزيز ثقافة التحسين المستمر والابتكار.</li>
</ul>
<h4>المتطلبات</h4>
<ul>
<li>الخبرة: 6+ سنوات من الخبرة العملية في التعلم الآلي أو التعلم العميق أو هندسة الذكاء الاصطناعي.</li>
<li>3+ سنوات من الخبرة في قيادة تقنية أو دور توجيهي.</li>
<li>البرمجة والأطر: كفاءة على مستوى الخبير في Python وأطر التعلم العميق (يفضّل PyTorch بشدة، أو TensorFlow).</li>
<li>البنية التحتية السحابية: خبرة موسّعة وعملية مع Microsoft Azure، وبشكل خاص بناء خطوط تدريب ونشر باستخدام Azure ML workspace و MLflow وتنسيق الحاويات (Docker/Kubernetes).</li>
<li>خبرة NLP: فهم عميق لبنية NLP الحديثة (Transformers، BERT، variants GPT)، الترميز والتشفير البياني للمفردات، ومكتبات مثل Hugging Face و LangChain/LangGraph.</li>
<li>خبرة CV: أساس رياضي قوي في معالجة الصور وخبرة في بناء نماذج مخصصة باستخدام OpenCV، بنى YOLO، وPyTorch Vision.</li>
<li>MLOps: القدرة المثبتة على بناء خطوط CI/CD لنماذج التعلم الآلي، إدارة سجلات النماذج، ومراقبة انحراف النماذج في الإنتاج.</li>
<li>الخبرة في بناء ونشر وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين (مثلاً باستخدام LangChain، LangGraph، Crew AI).</li>
<li>خلفية في النشر الحEdge لحلول رؤية الحاسوب (TensorRT، ONNX).</li>
</ul>
<h4>الفوائد</h4>
<ul>
<li>إجازة مدفوعة الأجر</li>
<li>مكافأة أداء</li>
<li>التدريب والتطوير</li>
</ul></p><p></p>
<p><h4>الوصف</h4>
<p>تبحث BlackStone eIT بنشاط عن قائد فريق ذكاء اصطناعي م Dedicated لتقود مبادرات الذكاء الاصطناعي لدينا. يتضمن هذا الدور قيادة فريق موهوب من محترفي الذكاء الاصطناعي لإنشاء حلول مبتكرة مدفوعة بالذكاء الاصطاعي تتماشى مع رؤية الشركة. ستلعب دورًا حاسمًا في وضع الاستراتيجية والتطوير ونشر تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تعزز منتجاتنا وخدماتنا مع الحفاظ على أعلى معايير التميز.</p>
<h4>المسؤوليات:</h4>
<ul>
<li>قيادة فريق الذكاء الاصطناعي في تصميم وتطوير وتنفيذ نماذج وأنظمة الذكاء الاصطناعي.</li>
<li>التعاون مع المعنيين لتحديد فرص الذكاء الاصطناعي التي تضيف قيمة تجارية.</li>
<li>إرشاد الفريق لاستخدام أطر وأدوات تعلم الآلة بشكل فعال.</li>
<li>الإشراف على دورة حياة المشروع من البحث ونمذجة المفاهسة إلى النشر في الإنتاج.</li>
<li>الحفاظ على المعرفة بأحدث الاتجاهات والتطورات في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.</li>
<li>وضع أفضل الممارسات وتعزيز ثقافة التحسين المستمر والابتكار.</li>
</ul>
<h4>المتطلبات</h4>
<ul>
<li>الخبرة: 6+ سنوات من الخبرة العملية في تعلم الآلة أو التعلم العميق أو هندسة الذكاء الاصطناعي.</li>
<li>3+ سنوات من الخبرة في دور قيادي تقني أو إشرافي.</li>
<li>البرمجة والأُطر: إتقان عالي المستوى في Python وأُطر التعلم العميق (يفضَّل PyTorch بقوة، أو TensorFlow).</li>
<li>البنية التحتية السحابية: خبرة عملية واسعة مع Microsoft Azure، وتحديدًا في بناء خطوط تدريب ونشر باستخدام Azure ML Workspace وMLflow وإدارة الحاويات (Docker/Kubernetes).</li>
<li>خبرة NLP: فهم عميق لهندسة NLP الحديثة (Transformers، BERT، متغيرات GPT)، التقطيع Tokenization، قواعد بيانات المتجهات، ومكتبات مثل Hugging Face وLangChain/LangGraph.</li>
<li>خبرة CV: أساس رياضي قوي في معالجة الصور وخبرة في بناء نماذج مخصصة باستخدام OpenCV، وهياكل YOLO، وPyTorch Vision.</li>
<li>MLOps: القدرة المثبتة على بناء خطوط CI/CD لنماذج تعلم الآلة، إدارة سجلات النماذج، ومراقبة انزياح النماذج في الإنتاج.</li>
<li>الخبرة في بناء ونشر وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين (مثلاً باستخدام LangChain وLangGraph وCrew AI).</li>
<li>خلفية في نشر الحافة لحزم رؤية الكمبيوتر (TensorRT، ONNX).</li>
</ul>
<h4>المزايا</h4>
<ul>
<li>إجازة مدفوعة الأجر</li>
<li>مكافأة أداء</li>
<li>التدريب والتطوير</li>
</ul></p><p></p>
<p><h4>تبحث BlackStone eIT بنشاط عن قائد فريق ذكاء اصطناعي م dedicated م لتوجيه مبادرات الذكاء الاصطناعي لدينا.</h4>
<p>يتضمن هذا الدور قيادة فريق موهوب من محترفي الذكاء الاصطناعي لإنشاء حلول مبتكرة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تتماشى مع رؤية الشركة. ستلعب دورًا حاسمًا في التخطيط والتطوير ونشر تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تعزز منتجاتنا وخدماتنا مع الحفاظ على أعلى معايير التميز.</p>
<h4>المسؤوليات:</h4>
<ul>
<li>قيادة فريق الذكاء الاصطناعي في تصميم وتطوير وتنفيذ نماذج وأنظمة الذكاء الاصطناعي.</li>
<li>التعاون مع الأطراف المعنية لتحديد فرص الذكاء الاصطناعي التي تحقق قيمة أعمال.</li>
<li>إرشاد الفريق لاستخدام أطر وأدوات تعلم الآلة بفعالية.</li>
<li>الإشراف على دورة حياة المشروع من البحث والنمذجة الأولية إلى النشر في الإنتاج.</li>
<li>الحفاظ على معرفة أحدث الاتجاهات والتطورات في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.</li>
<li>إرساء أفضل الممارسات وتعزيز ثقافة التحسين المستمر والابتكار.</li>
</ul>
<h4>المتطلبات</h4>
<ul>
<li>الخبرة: أكثر من 6 سنوات من الخبرة العملية في تعلم الآلة، التعلم العميق، أو هندسة الذكاء الاصطناعي.</li>
<li>أكثر من 3 سنوات من الخبرة في دور قيادي تقني أو توجيهي.</li>
<li>البرمجة والأطر: إجادة على مستوى الخبرة في بايثون وأطر التعلم العميق (يفضل PyTorch بشدة، أو TensorFlow).</li>
<li>البنية التحتية السحابية: خبرة عملية مكثفة مع Microsoft Azure، وتحديداً في بناء خطوط التدريب والت deployment باستخدام Azure ML workspace و MLflow وتنسيق الحاويات (Docker/Kubernetes).</li>
<li>خبرة NLP: فهم عميق لهندسة NLP الحديثة (Transformers، BERT، نسخ GPT)، التشفير، قواعد البيانات الشعاعية، ومكتبات مثل Hugging Face وLang Chain/Lang Graph.</li>
<li>خبرة CV: أساس رياضي قوي في معالجة الصور وخبرة في بناء نماذج مخصصة باستخدام OpenCV وهندسات YOLO وPyTorch Vision.</li>
<li>MLOps: قدرة مثبتة على بناء خطوط CI/CD لنماذج تعلم الآلة، إدارة سجلات النماذج، ومراقبة انزلاق النماذج في الإنتاج.</li>
<li>خبرة في بناء ونشر وكلاء ذكاء اصطناعي autonomous (مثل Langchain، Langgraph، Crew AI).</li>
<li>خلفية في النشر على الحافة لنماذج الرؤية الحاسوبية (TensorRT، ONNX).</li>
</ul>
<h4>الفوائد</h4>
<ul>
<li>إجازة مدفوعة الأجر</li>
<li>مكافأة الأداء</li>
<li>التدريب والتطوير</li>
</ul></p><p></p>
<p><h4>تبحث شركة BlackStone eIT بنشاط عن قائد فريق ذكاء اصطناعي م Dedicated لتنفيذ مبادرات الذكاء الاصطناعي لدينا.</h4>
<p>يتضمن هذا الدور قيادة فريق موهوب من محترفي الذكاء الاصطناعي لإنشاء حلول مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تتماشى مع رؤية الشركة. ستلعب دوراً حيوياً في التخطيط والتطوير ونشر تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تعزز منتجاتنا وخدماتنا مع الحفاظ على أعلى معايير التميز.</p>
<h4>المسؤوليات:</h4>
<ul>
<li>قيادة فريق الذكاء الاصطناعي في تصميم وتطوير وتنفيذ نماذج وأنظمة الذكاء الاصطناعي.</li>
<li>التعاون مع أصحاب المصلحة لتحديد فرص الذكاء الاصطناعي التي تضيف قيمة إلى الأعمال.</li>
<li>إرشاد الفريق لاستخدام أطر وأدوات تعلم الآلة بشكل فعال.</li>
<li>الإشراف على دورة حياة المشروع من البحث والنمذجة الأولية إلى النشر في بيئة الإنتاج.</li>
<li>الحفاظ على معرفة بأحدث الاتجاهات والتطورات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.</li>
<li>إرساء أفضل الممارسات وتبنّي ثقافة التحسين المستمر والابتكار.</li>
</ul>
<h4>المتطلبات</h4>
<ul>
<li>الخبرة: أكثر من 6 سنوات من الخبرة العملية في تعلم الآلة والتعلم العميق أو هندسة الذكاء الاصطناعي.</li>
<li>أكثر من 3 سنوات من الخبرة في دور قيادي تقني أو توجيهي.</li>
<li>البرمجة والأطر: إتقان عالي المستوى في Python وإطارات التعلم العميق (يفضَّل PyTorch بشدة، أو TensorFlow).</li>
<li>البنية التحتية السحابية: خبرة عملية موسّعة مع Microsoft Azure، وتحديداً في بناء خطوط تدريب ونشر باستخدام Azure ML workspace وMLflow وحاويات orchestration (Docker/Kubernetes).</li>
<li>الخبرة في NLP: فهم عميق لهندسة NLP الحديثة (Transformers, BERT, GPT variants)، التقطيع، قواعد البيانات المتجهة، ومكتبات مثل Hugging Face وLang Chain/Lang Graph.</li>
<li>الخبرة في CV: أساس رياضي قوي في معالجة الصور وتطوير نماذج مخصصة باستخدام OpenCV، وهياكل YOLO، وPyTorch Vision.</li>
<li>MLOps: القدرة المثبتة على بناء خطوط CI/CD لنماذج التعلم الآلي، إدارة سجلات النماذج، ومراقبة انزياح النموذج في الإنتاج.</li>
<li>الخبرة في بناء ونشر وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين (مثلاً باستخدام Langchain، Langgraph، Crew AI).</li>
<li>خلفية في نشر الحافة للنماذج رؤية حاسوبية (TensorRT، ONNX).</li>
</ul>
<h4>الفوائد</h4>
<ul>
<li>إجازة مدفوعة الأجر</li>
<li>مكافأة الأداء</li>
<li>التدريب وتطوير المهارات</li>
</ul></p><p></p>
<h2 class="h5">وصف العمل</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
<span>BlackStone eIT يتطلع بنشاط إلى قائد فريق ذكاء اصطناعي مكرس لقيادة مبادراتنا في الذكاء الاصطناعي.<br> تتضمن هذه الدور قيادة فريق موهوب من محترفي الذكاء الاصطناعي لإنشاء حلول مبتكرة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تتماشى مع رؤية الشركة.<br> ستلعب دوراً حاسماً في التخطيط والتطوير والنشر لتقنيات الذكاء الاصطناعي التي تعزز منتجاتنا وخدماتنا مع الحفاظ على أعلى معايير التميز.<br> المسؤوليات: قيادة فريق الذكاء الاصطناعي في تصميم وتطوير وتنفيذ نماذج وأنظمة الذكاء الاصطناعي.<br> التعاون مع أصحاب المصلحة لتحديد فرص الذكاء الاصطناعي التي تعزز قيمة الأعمال.<br> توجيه الفريق لاستخدام أطر وأدوات تعلم الآلة بشكل فعال.<br> الإشراف على دورة حياة المشروع من البحث والنمذجة الأولية حتى النشر في الإنتاج.<br> الحفاظ على المعرفة بأحدث الاتجاهات والتطورات في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.<br> وضع أفضل الممارسات وتوطيد ثقافة التحسين المستمر والابتكار.<br> مكافأة الأداء بإجازة مدفوعة الأجر وتدريب وتطوير الخبرة: خبرة Hands-on تزيد عن 6 سنوات في تعلم الآلة، التعلم العميق، أو هندسة الذكاء الاصطناعي.<br> 3+ سنوات من الخبرة في دور قيادي تقني أو توجيهي.<br> البرمجة والأطر: مستوى خبرة عالي في بايثون وأطر التعلم العميق (يفضل PyTorch بشدة، أو TensorFlow).<br> بنية تحتية سحابية: خبرة عملية واسعة مع Microsoft Azure، وتحديداً بناء خطوط تدريب ونشر باستخدام مساحة عمل Azure ML، MLflow، وتنسيق الحاويات (Docker/Kubernetes).<br> خبرة في NLP: فهم عميق لبُنى NLP الحديثة (Transformers، BERT، نماذج GPT)، التو كنْنة، قواعد بيانات النصوص، ومكتبات مثل Hugging Face وLang Chain/Lang Graph.<br> خبرة CV: أساس رياضي قوي في معالجة الصور وتجربة بناء نماذج مخصصة باستخدام OpenCV وYOLO والهياكل PyTorch Vision.<br> MLOps: قدرة مثبتة على بناء خطوط CI/CD لنماذج التعلم الآلي، إدارة سجلات النماذج، ومراقبة انزياح النماذج في الإنتاج.<br> الامتثال لبناء وتوزيع وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين (مثلاً، باستخدام Langchain، Langgraph، Crew AI).<br> خلفية في النشر الطرفي لنماذج الرؤية الحاسوبية (TensorRT، ONNX).<br></span></div>
<h2 class=\"h5\">وصف الوظيفة</h2>
<div class=\"t-break\" data-jb-field=\"description\">
<span>BlackStone eIT تبحث بنشاط عن قائد فريق ذكاء اصطناعي م dedicated ليقود مبادراتنا في الذكاء الاصطناعي.<br> تتضمن هذه الدور قيادة فريق موهوب من محترفي الذكاء الاصطناعي لإنشاء حلول مبتكرة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تتماشى مع رؤية الشركة.<br> ستلعب دوراً حاسماً في وضع الاستراتيجيات وتطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تعزز منتجاتنا وخدماتنا مع الحفاظ على أعلى معايير التميز.<br> المسؤوليات: قيادة فريق الذكاء الاصطناعي في تصميم وتطوير وتنفيذ نماذج وأنظمة الذكاء الاصطناعي.<br> التعاون مع أصحاب المصلحة لتحديد فرص الذكاء الاصطناعي التي تعزز قيمة الأعمال.<br> توجيه الفريق لاستخدام أطر وأدوات التعلم الآلي بفعالية.<br> الإشراف على دورة حياة المشروع من البحث والنمذجة الأولية حتى النشر في الإنتاج.<br> الحفاظ على معرفة بأحدث الاتجاهات والتطورات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.<br> وضع أفضل الممارسات وتعزيز ثقافة التحسين المستمر والابتكار.<br> مكافأة الأداء مقابل الإجازة المدفوعة + خبرة: 6+ سنوات من الخبرة العملية في التعلم الآلي أو التعلم العميق أو هندسة الذكاء الاصطناعي.<br> 3+ سنوات من الخبرة في دور قيادي تقني أو توجيهي.<br> البرمجة والأطر: إجادة عالية في Python وأطر التعلم العميق (يفضل بشكل قوي PyTorch، أو TensorFlow).<br> بنية سحابية: خبرة عملية واسعة مع Microsoft Azure، وتحديداً بناء خطوط تدريب ونشر باستخدام مساحة عمل Azure ML، MLflow، وتنظيم الحاويات (Docker/Kubernetes).<br> خبرة NLP: فهم عميق لهندسة NLP الحديثة (Transformers، BERT، variant GPT)، التقطيع، قواعد بيانات المتجهات، ومكتبات مثل Hugging Face وLang Chain/Lang Graph.<br> خبرة CV: أساس رياضي قوي في معالجة الصور وخبرة في بناء نماذج مخصصة باستخدام OpenCV، هياكل YOLO، وPyTorch Vision.<br> MLOps: قدرة مثبتة على بناء خطوط CI/CD لنماذج التعلم الآلي، إدارة سجلات النماذج، ومراقبة انحراف النماذج في الإنتاج.<br> خبرة في بناء ونشر وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين (على سبيل المثال، باستخدام Langchain،langgraph،Crew ai ).<br> خلفية في النشر الطرفي لنماذج رؤية الحاسوب (TensorRT، ONNX).<br></span> </div>
<h2 class="h5">الوصف الوظيفي</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
<span></span><p><span>القسم الإنتاج مسؤول عن
جميع العمليات المرتبطة بتصنيع دفعة المنتج النهائي بدءًا من الاستلام ووزن المواد الخام، التحضير بالكتلة، الضغط أو التغليف أو التحضير السائل وانتهاء بالتعبئة الأساسية، وهي التفلين، تعبئة القرص أو الكبسولة أو السائل
التعبئة. جميع العمليات مصممة للامتثال لـ إجراءات التصنيع الجيدة الحالية.</span><br></p><br><p><span><b><span>الوصف الوظيفي</span></b><br></span></p><br><ol><li><span>العمل مع قسم التخطيط في إعطاء الأولوية لخطة الإنتاج الشهرية بناءً على سعة الآلة وإنتاجية خطوط الإنتاج وبناءً على أولويات قسم التخطيط للوفاء بالطلبات البيعية في الوقت المحدد.</span><br></li></ol><ol><li><span>المتابعة المستمرة للتقدم والالتزام بالخطة والتبليغ لمدير الإنتاج عن أي تأخيرات وأسبابها.</span><br></li></ol><br><ol><li><span>مراجعة وتقييم عمليات الإنتاج وتدفق العمل لتحديد مجالات التحسين في مخرجات العملية وجودة العمل ووضع خطة عمل للتحسين.</span><br></li></ol><ol><li><span>مراجعة معايير تشغيل الآلات والباراميترات المضبوطة والعمل على تحسين الإنتاجية بالتعاون مع قسم الهندسة والفنيين في الإنتاج ومشغلي الآلات.</span><br></li></ol><br><ol><li><span>ضمان التزام الموظفين بتعليمات العمل المعتمدة وإجراءات التشغيل القياسية ونظام cgmp لضمان الحفاظ على الامتثال أثناء العمليات. ضمان الامتثال لنظام الوثائق المحدد.</span><br></li></ol><br><ol><li><span>التأكد من إجراء الصيانة الدورية لآلات ومرافق الإنتاج في الوقت المحدد وبناءً على الخطة الشهرية.</span><br></li></ol><br><ol><li><span>المشاركة في دراسات التحقق من العملية لضمان صلاحية طرق الإنتاج والمعدات والآلات، مراجعة بروتوكولات وتقارير التحقق والتأكد من أن العملية مخطط لها بما يتوافق مع العمليات المعتمدة</span><br></li></ol><ol><li><span>قيادة أنشطة استكشاف الأخطاء والتحقيق في الحوادث والانحرافات لمعالجة إجراءات تصحيحية ووقائية تؤدي إلى تحسينات العملية وتقليل المشاكل الفنية المتكررة.</span><br></li></ol><br><ol><li><span>التأكد من أن العمل بنظام الدوام الإضافي والورديات يتم بتخطيط واضح والمتابعة للالتزام بـ cgmp وSOPs وتخطيط ساعات الوردية والعمل الإضافي وفقًا لخطة الإنتاج لتعكس الاحتياج الفعلي لذلك.</span><br></li></ol><br><ol><li><span>التأكد من أن موظفي الإنتاج مدربون لأداء وظائفهم وتدريبهم على SOPs.</span><br></li></ol><br><ol><li><span>إصدار تقارير الإنتاج الشهرية وتقارير الربع والتقارير السنوية في الوقت المحدد. مراقبة وتقييم مؤشرات الأداء وتقديم التغذية الراجعة شهرياً إلى مدير الإنتاج.</span><br></li></ol><br><br><span>المتطلبات</span><p><b><span>التعليم:</span></b><br></p><br><p><span>درجة البكالوريوس في الصيدلة أو الكيمياء أو الهندسة الكيميائية أو الهندسة الصناعية أو أي مجال مشابه.</span><br></p><br><p><b><span>الخبرة:</span></b><br></p><br><p><span>لا تقل عن 15 سنة في صناعة التصنيع الدوائي.</span><br></p><br><p><b><span>المهارات المطلوبة:</span></b><br></p><br><p><span><span>1.</span></span><span>الخبرة في الإدارة وتحسين الصناعة.</span><br></p><br><br><p><span><span>2.</span></span><span>معرفة جيدة بنظم إدارة الجودة وممارسات التصنيع الجيدة.</span><br></p><br><p><span><span>3.</span></span><span>مهارات قوية في حل المشكلات والتحليل</span><br></p><br><p><span><span>4.</span></span><span>القيادة والقدوة</span><br></p><br><p><span><span>5.</span></span><span>مهارات حاسوبية جيدة ومهارات كتابة تقارير قوية</span><br></p><br><p><span><span>6.</span></span><span>القدرة على تعدد المهام</span><br></p><br><p><span><span>7.</span></span><span>مهارات تواصل جيدة.</span><br></p><br><br><br>
<h2 class="h5">وصف الوظيفة</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
<span>من نحن؟ ❓ نحن Foodics!<br> منظومة إدارة مطاعم رائدة ومزوّد تكنولوجيا الدفع.<br> تأسست في 2014 وتوجد مكاتبنا الرئيسية في الرياض بينما لدينا مكاتب في 5 دول، بما فيها الإمارات العربية المتحدة، مصر، الأردن والكويت.<br> نحن نخدم حاليًا العملاء والشركاء في أكثر من 35 دولة حول العالم.<br> منتجاتنا المبتكرة قد عالجت حتى الآن أكثر من 6 مليارات طلب (نعم، مليار مع B) حتى الآن!<br> مما يجعل Foodics واحدًا من أسرع شركات SaaS تطورًا على الإطلاق من منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا.<br> كما حصدت Foodics ثلاث rounds من التمويل، كان آخرها جمع 170 مليون دولار في أضخم جولة تمويل SaaS في MENA، مما يعزز قدراتها الابتكارية لخدمة أصحاب الأعمال بشكل أفضل.<br> عن الدور نحن نوسع فريق الهندسة لدينا ونبحث عن مدير هندسة تقني قوي لقيادة أحد فرق التسليم لدينا.<br> هذا دور قيادي مركّز على التسليم: مهمتك هي تحويل خارطة طريق متعددة الوظائف إلى برمجيات مُصدَّرة عالية الجودة وبوتيرة قابلة للتنبؤ، مع توفير الرؤية التقنية والإرشاد اللازمين للحفاظ على التسليم عمليًا وموثوقًا ومنفذًا بشكل جيد.<br> لدى الفريق منطقتان واضحان للملكية.<br> أولاً، مجال الفنادق، المزايا التي يواجهها النزيل وتلك التي تدير عمليات الفندق والتي تخدم عملاء الفنادق المؤسسيين، من الطلب داخل الغرفة وعلى الملكية وحتى إدارة الإقامة وخدمات النزيل.<br> ثانيًا، التكاملات مع طرف ثالث مثل أنظمة نقاط البيع (POS)، نظم إدارة الملكية (PMS)، بوابات الدفع، وروابط الولاء التي يعتمدها قسم الفنادق، حيث تمتلك العلاقة التقنية من البداية للنهاية.<br> أنت تتحمل معدل الإنتاج والجودة وتوجيه العمل الذي يعتمد على التكامل بشكل فعّال.<br> هذا الدور ي Reporting إلى مدير الهندسة.<br> مهمتك تملك صحة التسليم لفريقك من البداية للنهاية.<br> تأخذ مزيجًا من الخلفية المتراصة من التكامل والمنصة والعمل المنتج وتصدرها بتوقعات عالية الجودة، مع إدارة التبعيات وكشف المخاطر مبكرًا.<br> المسؤوليات الرئيسية إدارة فريق من مهندسي الواجهات الكلية، قيادة نموهم وأدائهم وتفاعلهم بنشاط.<br> كما يمكن وجود مهندسين للهاتف المحمول.<br> حول جداول الطريق الفصلية إلى خطة تسليم واقعية، تتبع التقدم وتقديم الحالة بمقاييس مقابل أهداف الشركة.<br> تطبيق عمليات أجايل محكمة وتحسينها باستمرار بناءً على مقاييس التسليم.<br> إدارة التبعيات عبر مجالات مختلفة، مع شركاء التكامل الخارجي، تصعيد وحل العوائق مبكرًا (مثل أنظمة POS الخ...)، مراجعة RFCs والمقترحات التقنية، وتقديم ملاحظات حول التصميم والقدرة على التوسع والأمان ومخاطر التكامل، ومساعدة الفريق على التوصل إلى قرارات سليمة قبل الالتزام بالتسليم.<br> قيادة النقاشات التقنية مع شركاء التكامل من الطرف الثالث، وترجمة بين واجهات برمجة التطبيقات والشروط والهيكلية لـ wi-Q، وتولي العرض الفني القابلية في تلك المحادثات.<br> تحسين عملية الهندسة ومقاييس التسليم (مثلاً زمن الدورة، وتكرار النشر، ومعدل فشل التغيير، ومعدل الهروب من العيوب)، واستخدامها لدفع القرارات.<br> الالتزام بمتطلبات الأمن والامتثال ذات الصلة بعمل الفريق (مثلاً PCI DSS وغيرها)، ودمجها في كيفية بناء الفرقة بدلاً من اعتبارها فكرة لاحقة.<br> صياغة وتتبع OKRs الفريق ومؤشرات الأداء الهندسي (مثلاً DORA)؛ وعندما يكون الفريق خارج المسار، إظهار ما يتم القيام به حياله.<br> التنسيق عبر المنتجات ونجاح العملاء وDevOps ونظراء Foodics لتحقيق أهداف مشتركة.<br> ماذا يبدو عليه النجاح (أول 6-12 شهراً) لدى الفريق وتيرة تسليم يمكن التنبؤ بها، مع التزاميات السبرنت والربع تتحقق بمعدل ثابت ويتحسن.<br> الاعتماد وتبعات الطرف الثالث والفرق الأخرى مكشوفة ومدارة مبكرًا، حتى لا يتعطل الفريق بشكل كبير ولا يعطل الآخرين.<br> جودة الإطلاق أعلى بشكل ملموس: عيوب أقل هروبًا ومسار أسرع وأكثر أمانًا من الدمج حتى الإنتاج.<br> التسليم من الفريق يساهم مباشرة في تحسين TTV لإطلاق العملاء الجدد وحماية NRR من خلال استقرار المنصة.<br> الفريق مكتمل العمالة، مُدرَّب ومحتفظ به، بنموذج عمل واضح وإشارة تفاعل صحية.<br> أصحاب المصلحة من المنتج والتجاري ونجاح العملاء يثقون في تقديرات الفريق وحالته وإشارات المخاطر.<br> مهاراتك المطلوبة خبرة موثقة في إدارة فريق من مهندسي البرمجيات، مع سجل في الالتزام بالتسليم بشكل متوقع.<br> سيطرة قوية على ممارسات التسليم الرشيقة واللين (سباقات السبرينت، كانبان، التقدير، التنقيح) والقدرة على تكييف العملية مع السياق بدلاً من تطبيقها بشكل آلي.<br> قدرة مثبتة على إدارة التبعيات وتنسيق التسليم عبر فرق متعددة وشركاء خارجيين.<br> تقنيًا قوي: قادر على مراجعة RFCs والمقترحات التقنية بشكل نقدي، التفكير في الهندسة والقدرة على التوسع ومخاطر التكامل، تحديد نطاق التطويرات المحددة، والدفاع عن قراراتك في المناقشات التقنية مع المهندسين وشركاء الطرف الثالث.<br> الطلاقة في مقاييس التسليم والجودة، والانضباط لقيادة القرارات بالاعتماد على البيانات بدلاً من الحكي.<br> تواصل كتابي وشفهي ممتاز باللغة الإنجليزية؛ قادر على القيادة بالاستنتاج، والاختصار، وتحديد العوائق والقرارات اللازمة بشكل محدد.<br> القدرة على ترجمة المفاهيم التقنية إلى لغة سهلة الهضم للمشاركين في الأعمال غير التقنيين.<br> خبرة في العمل في بيئات متعددة الأسواق أو مناطق، ويفضل فرق موزعة وعن بُعد.<br> مرتاح في بيئة نمو سريعة حيث تتغير الأولويات وغموضها أمر عادي.<br> الأفضلية الخبرات الإضافية: خبرة في SaaS B2B مع أنماط حركة مرور B2C عالية الحجم.<br> خلفية في الضيافة-tech، الأغذية والمشروبات، المدفوعات، أو التوصيل في أقرب موعد.<br> معرفة عملية بتكديس تقنيتنا: Google Cloud Platform (GCP)، Kubernetes، GitHub، PHP/Symfony، NodeJS، Typescript، وتكديس الهاتف المحمول (Capacitor، Ionic، أو React Native).<br> الإلمام بدمج أنظمة الطرف الثالث (POS، PMS، بوابات الدفع، جامعي التوصيل) والتحديات التي تجلبها الاعتمادية.<br> خبرة في تعيين وتوجيه فرق الهندسة في منطقة MENA.<br> درجة BSc أو MSc (أو خبرة مكافئة).<br> ماذا نقدم تخطيط مسار مهني منظَّّف مع مراجعات سنوية رسمية وتحديثات غير رسمية على طول الطريق.<br> تشجيع للنمو إلى قائد تطوير ميزة.<br> راتب منافس.<br> وقت كافٍ لتعلم مفاهيم جديدة - بما في ذلك التطوير المدفوع وتناول المؤتمرات المتعلقة بالأعمال.<br> عمل عن بُعد تماماً، بدون مصاريف تنقل.<br> ساعات عمل مرنة.<br> نحتاجك لحضور اجتماع تقريبي في الساعة 10 صباحاً؛ وإلا ستعمل عندما يناسبك.<br> 25 يوم إجازة (بالإضافة إلى الإجازات الرسمية)، مع يوم إضافي لكل سنة خدمة.<br> فعاليات اجتماعية على مستوى الشركة وفعاليات ربع سنوية للفِرق.<br> فريق يحب التعلم والإصدار معًا بصدق.<br></span> </div>
<h2 class="h5">وصف الوظيفة</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
<p><b>من نحن:</b></p><p>في Angstrom، نحن متخصصون في تقديم خدمات فواتير طبية دقيقة وفعالة لمقدمي الرعاية الصحية. مهمتنا هي تبسيط إجراءات الفوترة وتحسين النتائج المالية لعملائنا. نحن حاليًا نبحث عن مستشار ماهر ومتفاني *مستشار KPI ومقاييس الأداء* للانضمام إلى فريقنا وضمان دقة وتوقيت عمليات التشغيل والتقييم.</p><p><br></p><p><b>عن المشروع:</b></p><p>بينما نستعد للتوسع إلى ما بعد 100 موظف، نسعى نحو إطار أداء يصبح قابلاً للتنفيذ فورًا وقابلًا للتوسع.</p><p>نحن بحاجة إلى مستشار خبير لسد الفجوة بين الرؤية الاستراتيجية وعمليات اليوم-إلى-اليوم من خلال إطار عمل رياضي sound ي track الأداء على ثلاثة مستويات: الأفراد، عمليات الفريق، وأداء الشركة ككل.</p><p>من الضروري أن يتوافق هذا الإطار التشغيلي مع ثقافة شركتنا. من خلال دمج مقاييسنا التشغيلية الأساسية اليوم، سنؤسّس لخطوة مستقبلية ثانية مكرسة لتحليلات الموارد البشرية، الاحتفاظ بالموظفين، وتتبع المسار الوظيفي بعيد المدى.</p><p><br></p><p><b>ما ستفعله</b></p><ul><li><b>المراجعة والموافقة:</b> مراجعة إعدادات البيانات الحالية لدينا (حاليًا Google Sheets/Docs و Google Looker Studio) والمؤشرات الحالية. التحدث مع رؤساء الأقسام لفهم كيفية تشغيل سير عملهم.</li><li><b>تصميم إطار KPI:</b> بناء نظام واضح وعملي من المقاييس يمتد على المستويات الفردية، الفريق، والشركة—مع تركيز كبير على القياس بالحجم والجودة والدقة، بما في ذلك نموذج تقييم م weighted للآداء الفردي.</li><li><b>رسم تدفق البيانات:</b> مراجعة كيفية جمع البيانات حاليًا، الإبلاغ عن أي مناطق عنق زجاجة أو قيود في التوسع، ومساعدتنا في رسم كيفية تدفق البيانات هذه في قاعدة بيانات سحابية أكثر آلية. نحن منفتحون على اقتراح أدوات جديدة إذا لم يصل إعدادنا الحالي إلى مدى التوسع.</li><li><b>مواصفات لوحات التحكم:</b> إنشاء مخططات سلكية واضحة ونُسخ وظيفية للوحات التحكم على كل مستوى—الفرد، الفريق، والتنفيذي/الشركة—حتى يعرف فريق التطوير لدينا بالضبط ما الذي يجب بناؤه.</li><li><b>قواعد حوكمة البيانات:</b> وضع خطة بسيطة لمن يملك أي مقياس، ومدى توجيه الفرق للمراجعة أسبوعيًا/شهريًا، وكيفية الحفاظ على سلامة البيانات عبر جميع المستويات.</li><li><b>المواءمة الثقافية:</b> حيثما أمكن، تصميم الإطار حتى يمتد لاحقًا إلى مقاييس الموارد البشرية/الثقافة (الاحتفاظ، التطوير، النمو)، دون توسيع النطاق الحالي أو نطاق التسليمات.</li></ul><p><br></p><p><b>الوثائق المطلوبة:</b></p><ul><li>مصفوفة KPI نهائية مع تعريفات دقيقة للمقياس، والأهداف، والمالكين الداخليين—تشمل المستويات الفردية، الفريق، والشركة.</li><li>مُخطط المواصفات ووحدات wireframes واضحة لبناة لوحة التحكم، لجميع مستويات التقارير الثلاثة.</li><li>خطة حوكمة البيانات ومراجعتها.</li><li>دليل تنفيذ وصيانة موجز للحفاظ على التشغيل المتسق على المدى الطويل.</li></ul> </div><h2 class="h5">المهارات</h2>
<div data-jb-field="skills"><ul><li>خبرة عملية 5+ سنوات في تصميم أطر KPI، بطاقات الأداء، أو إعدادات ذكاء الأعمال.</li><li>خلفية قوية في منهجيات تحديد الأهداف القياسية (مثل OKRs وKPIs) وخبرة في إنشاء أنظمة تقييم أداء متوازنة.</li><li>خبرة في تصميم أطر قابلة للتوسع مع نمو الشركة (تجربة SMB مثالية).</li><li>خبرة سابقة في بناء أطر تشغيلية أو تحكم جودة في عمليات الرعاية الصحية، الفوترة الطبية، أو بيئات معاملات أعمال قوة زائد.</li><li>خبرة في تقييم الأداء على المستوى الفردي، مع الانتباه للعدالة والاتساق.</li><li>الراحة مع Google Workspace / Looker Studio، والقدرة على اقتراح بدائل إذا كان ذلك مفيدًا.</li><li>مهارات اتصال ممتازة—يجب أن تكون قادرًا على تحويل منطق البيانات المعقد إلى رؤى عملية وبسيطة يمكن لفريق القيادة وموظفي العمليات فهمها بسهولة.</li></ul></div>
<h2 class="h5">وصف الوظيفة</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
<span>تدعم toloka AI النماذج المتقدمة بعد التدريب من خلال بناء بيئات تعلم تعزيزية مخصّصة للمجالات، ومهام، وأطر تقييم مصمّمة من قبل ممارسين حقيقيين.<br> Mindrift، المدعومة من Toloka — شريك بيانات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة المؤسسي الرائد منذ 2014 — تربط خبراء المجال رفيعي المستوى بمبادرات الذكاء الاصطناعي المتطورة.<br> بدعم من خبرة Toloka العميقة في توليد البيانات القابلة للتوسع، وتكنولوجيا الجمهور، وأنظمة ML التطبيقية، تمكّن Mindrift الخبراء من تشكيل كيف تتعلم نماذج الجيل القادم التوليدية وتستدل وتؤدي.<br> نحن نطلق مجال الاستشارات الإدارية يركّز على تحويل engagements الاستشارية الواقعية إلى بيئات تعلم منظمة للأنظمة الذكية المتقدمة.<br> للقيام بذلك بشكل crédible، نقوم بتجميع فريق من مستشاري الاستراتيجية من شركات رائدة يمكنهم تحويل خبرة المشروع الأصيلة إلى أمثلة شاملة من البداية إلى النهاية — بدءاً من هيكلة المشكلة وتخطيط العمل إلى التحليل، والتركيب، والتوصيات المستعدة أمام العميل.<br> ستنضم إلى فريق متنامٍ من المستشارين من شركات الاستراتيجية الرائدة الذين يشكلون كيف تتعلم الذكاء الاصطناعي التفكير التجاري عالي المستوى.<br> هام: هذا الدور حصرياً للمستشارين ذوي الخبرة المباشرة في شركة استشارات استراتيجية من الطراز الأول.<br> إذا لم يكن لديك خبرة عملية في إحدى الشركات المدرجة أدناه، الرجاء عدم التقديم.<br> هذه المتطلبات تضمن أن يتم بناء المجال بواسطة ممارسين مدربين على أعلى معايير الحلول المشكلة المنظمة وتقديم الخدمة للعميل.<br> الشركات المؤهلة: McKinsey & Company، Boston Consulting Group (BCG)، Bain & Company، Oliver Wyman، Roland Berger، Monitor Deloitte (Deloitte S&C)، EY-Parthenon، Kearney، وStrategy& (PwC).<br> من نبحث عنهم: مستشارون لديهم 3+ سنوات من الخبرة في إحدى الشركات المذكورة أعلاه، مع خبرة عملية في: هيكلة مشاكل عملاء غامضة إلى خطط تحليلية قابلة للتطبيق، بناء نماذج مالية، تحليلات السوق، أو النتائج المجمعة من مدخلات فوضوية، إنتاج تقارير جاهزة للعميل تحت ضغط الزمن، تشكيل وتدعيم التوصيات في ظل عدم اليقين. لا يلزم وجود خلفية تقنية عميقة — سنقوم بتدريبك على الأدوات الخفيفة المشاركة.<br> ما ستفعله: بناء بيئات مشاريع استشارية واقعية — إنشاء سيناريوهات مشروع مفصّلة مستندة إلى ديناميكيات التواصل الواقعية: السياق الصناعي، والماليات، والقيود، والمدخلات المتضاربة، والمعلومات غير الكاملة.<br> تصميم مهام استشارية منظّمة لوكلاء AI — تقسيم المشاريع إلى مهام محددة تعكس العمل الاستشاري الحقيقي: تقدير السوق، التدقيق التجاري، تحسين التكلفة، استراتيجية النمو، التشخيص التشغيلي، المقارنة المرجعية، وأكثر.<br> تحديد معايير التقييم ومعايير الجودة — تطوير أطر التقييم، ومصفوفات التقييم، وحلول الإجابة الذهبية لكل مهمة، وتستخدم لتدريب نظام تقييم قائم على LLM يقيّم مخرجات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.<br> هذا دور قائم على العمل عن بُعد ومشروع فردي يركز على التصميم التحليلي والتقييم.<br> المهارات والمتطلبات: 3+ سنوات في McKinsey، BCG، Bain، Oliver Wyman، Roland Berger، Monitor Deloitte، EY-Parthenon، Kearney، أو Strategy&؛ مهارة حل المشكلات المهيكل وتفكير قائم على الفرضيات؛ القدرة على تحويل المشاكل غير الواضحة إلى خطوات تحليلية واضحة وتسليمات؛ الانتباه العالي للتماسك المنطقي وجودة المخرجات؛ أسلوب عمل مستقل ذاتي التوجيه؛ اللغة الإنجليزية المكتوبة بوضوح (B2+). التعويض: في هذا المشروع، يمكن للمساهمين كسب حتى 60 دولارًا أمريكيًا في الساعة المعادلة، اعتماداً على مستواهم وسرعتهم في المساهمة.<br> التعويض يختلف عبر المشاريع تبعاً للنطاق، التعقيد، والخبرة المطلوبة.<br> يرجى ملاحظة أن مشاريع أخرى على المنصة قد تقدم مستويات كسب مختلفة وفقاً لمتطلباتها.<br></span> </div>
<p><h4>الوصف</h4>
<p>يدعم Toloka AI نماذج الحدود بعد التدريب من خلال بناء بيئات تعلم تعزيزي تخصصية المجال ومهام وأطر تقييم مصممة من قبل ممارسين حقيقيين.</p>
<p>Mindrift، powered by Toloka — شريك بيانات AI وهندسة تعلم آلي رائد للمؤسسات منذ 2014 — يربط خبراء المجال الأبرز بمبادرات AI المتطورة. بدعم من خبرة Toloka العميقة في توليد البيانات القابلة للتوسع، وتكنولوجيا الجمهور، وأنظمة التعلم الآلي التطبيقية، يمكّن Mindrift الخبراء من تشكيل كيف تتعلم نماذج التوليد من الجيل التالي وتستدل وتؤدي.</p>
<p>نحن نطلق مجال استشارات الإدارة يركّز على ترجمة engagements الاستشارية الواقعية إلى بيئات تعلم منظمة لأنظمة AI المتقدمة. للقيام بذلك بشكل موثوق، نجمع فريقاً من مستشاري الاستراتيجية من شركات رائدة يمكنهم تحويل خبرة المشاريع الحقيقية إلى أمثلة شاملة — من هيكلة المشكلة وخطط العمل إلى التحليل والتوليف وتوصيات جاهزة للعميل.</p>
<p>ستركون فريقاً متنامياً من المستشارين من شركات الاستراتيجية الرائدة الذين يشكلون كيف تتعلم AI التفكير على مستوى عالٍ في الأعمال.</p>
<p><strong>مهم:</strong> هذا الدور مخصص حصراً للمستشارين الذين لديهم خبرة مباشرة في شركة استشارية رائدة من المستوى الأول. إذا لم يكن لديك خبرة عملية في إحدى الشركات المدرجة أدناه، يرجى عدم التقدم. هذا الشرط يضمن أن يتم بناء المجال على يد ممارسين مدربين على أعلى معايير حل المشكلات المنظم والتسليم للعملاء.</p>
<p><strong>الشركات المؤهلة:</strong> ماكينزي وشركاه، بي سي جي، باين وشركاه، أوليفر وايمان، رولاند بيرغر، Monitor Deloitte (ديلويت س&أ)، EY-Parthenon، كارني، وستراتيجي& (PwC).</p>
<h4>من نحن نبحث عنه</h4>
<p>مستشارون لديهم 3+ سنوات من الخبرة في إحداها المدرجة أعلاه، مع خبرة عملية في:</p>
<ul>
<li>هيكلة مشاكل العملاء الغامضة إلى خطط تحليلية قابلة للتنفيذ</li>
<li>بناء نماذج مالية، تحليلات سوق، أو نتائج مُلخصة من مدخلات غير مرتبة</li>
<li>إنتاج مواد جاهزة للعميل تحت ضغط الوقت</li>
<li>تشكيل والدفاع عن التوصيات في ظل عدم اليقين</li>
</ul>
<p>لا يلزم وجود خلفية تقنية عميقة — سنُدرّبك على الأدوات الخفيفة المستخدمة.</p>
<h4>ما ستقوم به</h4>
<ul>
<li>بناء بيئات مشاريع استشارية واقعية — إنشاء سيناريوهات مشروع تفصيلية معتمدة على ديناميكيات المشاركة الفعلية: السياق الصناعي، المالي، القيود، المدخلات المتضاربة، والمعلومات غير المكتملة.</li>
<li>تصميم مهام استشارية مهيكلة لعوامل AI — تقسيم المشاريع إلى مهام منفصلة تحاكي العمل الاستشاري الحقيقي: قياس السوق، التحقق المالي، تحسين التكلفة، استراتيجية النمو، التشخيص التشغيلي، المقارنة، وأكثر.</li>
<li>تعريف معايير التقييم ومعايير الجودة — تطوير أطر التقدير، مقاييس التقييم، وحلول الإجابة الذهبية لكل مهمة، لاستخدامها في تدريب ومعايرة نظام تقييم يعتمد على نموذج لغوي كبير (LLM) يقيم مخرجات AI على نطاق واسع.</li>
</ul>
<p>هذا دور بعيد بمشروع واحد، يعمل بشكل فردي، ويركز على التصميم والتحليل والتقييم.</p>
<h4>المهارات والمتطلبات</h4>
<ul>
<li>3+ سنوات في ماكينزي، بي سي جي، باين، أوليفر وايمان، رولاند بيرغر، Monitor Deloitte، EY-Parthenon، كارني، أو Strategy&</li>
<li>حل المشكلات بتنظيم وبنهج افتراضات قوي</li>
<li>القدرة على تحويل المشاكل غامضة إلى خطوات تحليلية واضحة وتسليمات قابلة للتسليم</li>
<li>اهتمام عالّ بتناسق المنطق وجودة المخرجات</li>
<li>أسلوب عمل مستقل وتوجيه ذاتي</li>
<li>كتابة إنجليزية واضحة (B2+)</li>
</ul>
<h4>التعويض</h4>
<p>في هذا المشروع، يمكن للمساهمين أن يكسبوا حتى 60 دولاراً في الساعة مكافئاً، اعتماداً على مستواهم وتواتر مساهماتهم.</p>
<p>يتفاوت التعويض بين المشاريع حسب النطاق، التعقيد، والخبرة المطلوبة. يرجى ملاحظة أن مشاريع أخرى على المنصة قد تقدم مستويات كسب مختلفة بناءً على متطلباتها.</p></p><p></p>
<p><h4>الوصف</h4>
<p>يدعم Toloka AI ما بعد تدريب النموذج الحدودي بإنشاء بيئات تعلم آلي معزَّزة خاصة بالنطاقات، ومهام، وأطر تقييم مصممة من قبل ممارسين فعليين.</p>
<p>Mindrift، المدعوم من Toloka — شريك بيانات AI وتعلم آلة مؤسسي رائد منذ 2014 — يربط خبراء النطاق الرائدين بمبادرات AI المتطورة. مدعوم بخبرة Toloka العميقة في توليد البيانات القابلة للتوسع، وتقنية الجمهور، وأنظمة ML التطبيقية، يمكّن Mindrift الخبراء من تشكيل كيفية تعلم نماذج التوليد من الجيل التالي، والتفكير، والأداء.</p>
<p>نحن نطلق مجال استشارات إدارية يركز على تحويل الت engagements الاستشارية الواقعية إلى بيئات تعلم منظمة لأنظمة AI المتقدمة. لتحقيق ذلك بمصداقية، نكوِّن فريقاً من مستشارين استراتيجيين من شركات رائدة يمكنهم تحويل خبرة المشاريع الحقيقية إلى أمثلة كاملة من المشكلة إلى الحل — من هيكلة المشكلة وتخطيط العمل إلى التحليل، والتركيب، وتوصيات جاهزة للعملاء.</p>
<p>ستنضم إلى فريق متنامٍ من المستشارين من شركات استراتيجية رائدة يشكلون كيف تتعلم AI التفكير على مستوى عالٍ في الأعمال.</p>
<p><strong>مهم:</strong> هذا الدور مخصص حصرياً للمستشارين ذوي الخبرة المباشرة في إحدى شركات الاستشارات الاستراتيجية من الطبقة الأولى. إذا لم يكن لديك خبرة مشروع عملية في إحدى الشركات المذكورة أدناه، فالرجاء عدم التقديم. هذا الشرط يضمن أن يتم بناء المجال من قبل ممارسين مدربين على أعلى معايير حل المشكلات المنظم والتسليم للعملاء.</p>
<p><strong>الشركات المؤهلة:</strong> ماكينزي وشركاه، بي.سي.جي للاستشارات، Bain & Company، Oliver Wyman، Roland Berger، Monitor Deloitte (Deloitte S&C)، EY-Parthenon، Kearney، وStrategy& (PwC).</p>
<h4>من نبحث عنه</h4>
<p>مستشارون لديهم 3+ سنوات من الخبرة في إحدى الشركات المذكورة أعلاه، مع خبرة عملية في:</p>
<ul>
<li>هيكلة مشكلات العملاء الغامضة إلى خطوط تحليلية قابلة للتطبيق</li>
<li>بناء نماذج مالية، تحليلات سوق، أو استنتاجات مركبة من مدخلات فوضوية</li>
<li>إنتاج تسليمات جاهزة للعميل تحت الضغط الزمني</li>
<li>صياغة وتفنيد التوصيات في ظل عدم اليقين</li>
</ul>
<p>لا يلزم وجود خلفية تقنية عميقة — سنقوم بتأهيلك على الأدوات الخفيفة المعنية.</p>
<h4>ماذا ستفعل</h4>
<ul>
<li>بناء بيئات مشاريع استشارية واقعية — إنشاء سيناريوهات مشروع مفصلة مبنية على ديناميكيات الت engagements الواقعية: سياق الصناعة، المالية، القيود، المدخلات المتعارضة، والمعلومات الناقصة.</li>
<li>تصميم مهام استشارية منظمة للوكلاء AI — تقسيم المشاريع إلى مهام منفصلة تشبه العمل الاستشاري الحقيقي: تقدير السوق، العناية الواجبة التجارية، تحسين التكاليف، استراتيجية النمو، التشخيص التشغيلي، القياس المعياري، وأكثر.</li>
<li>تحديد معايير التقييم ومعايير الجودة — تطوير أطر التقييم، مقاييس التقييم، وحلول إجابة ذهبية لكل مهمة، تُستخدم لتدريب وتعديل نظام تقييم يعتمد على LLM يقيم مخرجات AI على نطاق واسع.</li>
</ul>
<p>هذا دور عن بُعد قائم على المشروع ومساهم فردي يركز على التصميم التحليلي والتقييم.</p>
<h4>المهارات والمتطلبات</h4>
<ul>
<li>3+ سنوات في ماكينزي، BCG، Bain، Oliver Wyman، Roland Berger، Monitor Deloitte، EY-Parthenon، Kearney، أو Strategy&</li>
<li>قوة في حل المشكلات بشكل منظم وتفكير قائم على الفرضيات</li>
<li>القدرة على تحويل المشكلات الغامضة إلى خطوات تحليلية واضحة وتسليمات قابلة للتسليم</li>
<li>إتقان عالٍ للاتساق المنطقي وجودة الناتج</li>
<li>أسلوب عمل مستقل وذاتي التوجيه</li>
<li>إنجليزية مكتوبة واضحة (B2+)</li>
</ul>
<h4>التعويض</h4>
<p>في هذا المشروع، يمكن للمساهمين أن يكسبوا حتى 60 دولاراً في الساعة المعادلة، وفقاً لمستواهم وسرعتهم في المساهمة.</p>
<p>يتفاوت التعويض عبر المشاريع وفق النطاق والتعقيد والخبرة المطلوبة. يرجى ملاحظة أن مشاريع أخرى على المنصة قد تقدم مستويات كسب مختلفة وفق متطلباتها.</p></p><p></p>
<p><h4>الوصف</h4>
<p>يدعم Toloka AI ما بعد تدريب النماذج الحدية من خلال بناء بيئات تعلم معزز خاصة بالنطاق، ومهام، وأطر تقييم مصممة بواسطة ممارسين فعليين.</p>
<p>Mindrift، المدعوم من Toloka — الشريك الرائد في بيانات الذكاء الاصطناعي وأُسس تعلم الآلة للمؤسسات منذ عام 2014 — يربط خبراء النطاقين في مقدمة الابتكار مع مبادرات الذكاء الاصطناعي المتطورة. وبفضل خبرة Toloka العميقة في توليد البيانات القابلة للتوسع، وتقنية التجمع، وأنظمة ML التطبيقية، يمكِّن Mindrift الخبراء من تشكيل كيفية تعلم نماذج التوليد من الجيل التالي، والتفكير، والأداء.</p>
<p>نحن نطلق مجال الاستشارات الإدارية متخصص في تحويل engagements الاستشارية الواقعية إلى بيئات تعلم منظمة لأنظمة AI المتقدمة. للقيام بذلك بثقة، نقوم بتجميع فريق من مستشاري الاستراتيجية من شركات رائدة يمكنهم تحويل خبرة المشاريع الحقيقية إلى أمثلة شاملة — بدءاً من هيكلة المشكلة وخطة العمل إلى التحليل، والتوليف، وتوصيات جاهزة للعميل.</p>
<p>ستنضم إلى فريق متنامٍ من المستشارين من شركات الاستراتيجية الرائدة التي تشكل كيف يتعلم الذكاء الاصطناعي التفكير على مستوى عالي في الأعمال.</p>
<p><strong>مهم:</strong> هذا الدور مخصص حصرياً للمستشارين الذين لديهم خبرة مباشرة في إحدى شركات الاستراتيجية من المستوى الأول. إذا لم تكن لديك خبرة عملية في إحدى الشركات المدرجة أدناه، فلا تتقدم. هذا الشرط يضمن أن يتم بناء المجال من قبل ممارسين مدربين وفق أعلى معايير حل المشكلات المنظم وتقديم الخدمات للعملاء.</p>
<p><strong>الشركات المؤهلة:</strong> ماكينزي وشركاه، بوسطن للاستشارات (BCG)، Bain & Company، Oliver Wyman، Roland Berger، Monitor Deloitte (Deloitte S&C)، EY-Parthenon، Kearney، وStrategy& (PwC).</p>
<h4>من نبحث عنهم</h4>
<p>مستشارون لديهم 3+ سنوات من الخبرة في إحدى الشركات المذكورة أعلاه، مع خبرة عملية في:</p>
<ul>
<li>هيكلة مشاكل عميل غامضة إلى خطط تحليلية قابلة للتطبيق</li>
<li>بناء نماذج مالية، تحليلات سوق، أو نتائج مُجمَّعة من مدخلات فوضوية</li>
<li>إنتاج مخرجات جاهزة للعميل تحت ضغط الزمن</li>
<li>تشكيل والدفاع عن التوصيات في ظل عدم اليقين</li>
</ul>
<p>لا يشترط وجود خلفية تقنية عميقة — سنقوم بتأهيلك على الأدوات الخفيفة المعنية.</p>
<h4>ما ستفعله</h4>
<ul>
<li>بناء بيئات مشاريع استشارية واقعية — إنشاء سيناريوهات مشروع مفصلة مستندة إلى ديناميكيات المشاركة الواقعية: سياق الصناعة، الأموال، القيود، المدخلات المتعارضة، والمعلومات غير المكتملة.</li>
<li>تصميم مهام استشارية منظمة لوكلاء الذكاء الاصطناعي — تقسيم المشاريع إلى مهام منفصلة تحاكي العمل الاستشاري الحقيقي: تقدير السوق، الفحص التجاري، تحسين التكاليف، استراتيجية النمو، التشخيص التشغيلي، المعايير، والمزيد.</li>
<li>تعريف معايير التقييم والمعايير الجودة — تطوير أطر التقييم، مقاييس التقييم، وحلول الإجابة الذهبية لكل مهمة، تُستخدم لتدريب ومعايرة نظام تقييم قائم على LLM يقيم مخرجات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.</li>
</ul>
<p>هذا دور عن بُعد قائم على المشروع، فردي التركيز على التصميم التحليلي والتقييم.</p>
<h4>المهارات والمتطلبات</h4>
<ul>
<li>3+ سنوات في ماكينزي، BCG، Bain، Oliver Wyman، Roland Berger، Monitor Deloitte، EY-Parthenon، Kearney، أو Strategy&</li>
<li>قدرة قوية على حل المشكلات بشكل منظم وتفكير قائم على الفرضيات</li>
<li>القدرة على تحويل مشكلات غامضة إلى خطوات تحليلية واضحة وتسليمات واضحة</li>
<li>انتباه عالٍ لاتساق المنطق وجودة المخرجات</li>
<li>أسلوب عمل مستقل ذاتي التوجيه</li>
<li>إنجليزية مكتوبة واضحة (B2+)</li>
</ul>
<h4>التعويض</h4>
<p>في هذا المشروع، يمكن للمساهمين أن يكسبوا حتى 60 دولاراً في الساعة مقابل ما يعادل مستوى مساهمتهم وسرعتهم في المساهمة.</p>
<p>يختلف التعويض بين المشاريع حسب النطاق والتعقيد والخبرة المطلوبة. يرجى ملاحظة أن مشاريع أخرى على المنصة قد تقدم مستويات ربح مختلفة بناءً على متطلباتها.</p></p><p></p>
<p><h4>الوصف</h4>
<p>يدعم Toloka AI نمذجة ما بعد التدريب للنُظم الحدية من خلال بناء بيئات تعلم تعزيزية مخصّصة للمجال، ومهام، وأطر تقييم مصممة من قبل ممارسين فعليين.</p>
<p>Mindrift، المدعوم من Toloka — شريك بيانات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المؤسسي الرائد منذ 2014 — يربط خبراء المجال الأعلى مع مبادرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة. بدعم من خبرة Toloka العميقة في توليد البيانات بشكل قابل للتوسع، وتكنولوجيا الجمع، وأنظمة ML التطبيقية، يمكّن Mindrift الخبراء من تشكيل كيف تتعلم نماذج الجيل القادم التوليدية، وتستدل، وتؤدي.</p>
<p>نحن نطلق مجال استشارات الإدارة يركّز على تحويل الانخراطات الاستشارية الواقعية إلى بيئات تعلم مُنظّمة لأنظمة AI المتقدمة. للقيام بذلك بشكل موثوق، نجمع فريقاً من مستشاري الاستراتيجية من شركات مرموقة يمكنهم تحويل خبرة المشروع الحقيقية إلى أمثلة كاملة من البداية للنهاية — من هيكلة المشكلة وخطة العمل إلى التحليل والتلخيص والتوصيات الجاهزة للعميل.</p>
<p>ستنضمون إلى فريق متنامٍ من المستشارين من شركات استراتيجية رائدة يشكّلون كيف تتعلم AI التفكير التجاري عالي المستوى.</p>
<p><strong>مهم:</strong> هذا الدور مخصص حصراً للمستشارين الذين لديهم خبرة مباشرة في شركة استشارية استراتيجية من الدرجة الأولى. إذا لم تكن لديك خبرة عملية في إحدى الشركات المذكورة أدناه، فالرجاء عدم التقدّم. هذا الشرط يضمن أن النطاق مبني من قبل ممارسين مدربين وفق أعلى معايير حل المشكلات المنهجي وتقديم الخدمة للعملاء.</p>
<p><strong>الشركات المؤهلة:</strong> ماكنزي وشركة، مجموعة بوسطن الاستشارية (BCG)، Bain & Company، Oliver Wyman، Roland Berger، Monitor Deloitte (Deloitte S&C)، EY-Parthenon، Kearney، وStrategy& (PwC).</p>
<h4>من نبحث عنهم</h4>
<p>مستشارون مع 3+ سنوات من الخبرة في إحدى الشركات المذكورة أعلاه، مع خبرة عملية في أحد المجالات التالية:</p>
<ul>
<li>هيكلة مشكلات العملاء الغامضة إلى خطط تحليلية قابلة للتنفيذ</li>
<li>بناء نماذج مالية، تحليلات سوق، أو نتائج مركبة من مدخلات فوضوية</li>
<li>إنتاج منتجات قابلة لتسليم العميل تحت ضغط زمني</li>
<li>تكوين والدفاع عن التوصيات في ظل عدم اليقين</li>
</ul>
<p>لا حاجة إلى خلفية تقنية عميقة — سنتولى تدريبك على الأدوات الخفيفة المشاركة.</p>
<h4>ما ستفعله</h4>
<ul>
<li>بناء بيئات مشاريع استشارية واقعية — إنشاء سيناريوهات مشروع مفصّلة قائمة على ديناميكيات الانخراط الواقعية: سياق الصناعة، الجوانب المالية، القيود، المدخلات المتعارضة، والمعلومات غير المكتملة.</li>
<li>تصميم مهام استشارية منظمة لوكلاء AI — تقسيم المشاريع إلى مهام منفصلة تعكس العمل الاستشاري الحقيقي: تقدير السوق، التدقيق التجاري، تحسين التكاليف، استراتيجية النمو، تشخيص تشغيلي، المقارنة المرجعية، والمزيد.</li>
<li>تعريف معايير التقييم ومعايير الجودة — تطوير أطر التقييم، مقاييس التقييم، وحلول الإجابة الذهبية لكل مهمة، تستخدم لتدريب معايرة نظام تصحيح قائم على نموذج لغوي كبير يحلل مخرجات AI على نطاق واسع.</li>
</ul>
<p>هذا دور عن بُعد، قائم على المشاريع، ومساهم فردي يركز على التصميم التحليلي والتقييم.</p>
<h4>المهارات والمتطلبات</h4>
<ul>
<li>3+ سنوات في McKinsey، BCG، Bain، Oliver Wyman، Roland Berger، Monitor Deloitte، EY-Parthenon، Kearney، أو Strategy&</li>
<li>قدرة قوية على حل المشكلات بنمط منظم وتفكير قائم على الفرضيات</li>
<li>القدرة على تحويل المشكلات الغامضة إلى خطوات تحليلية واضحة وتسليمات قابلة للتسليم</li>
<li>انتباه عالي لثبات المنطق وجودة الناتج</li>
<li>أسلوب عمل مستقل وموجه ذاتياً</li>
<li>إنجليزية مكتوبة واضحة (B2+)</li>
</ul>
<h4>التعويض</h4>
<p>في هذا المشروع، يمكن أن يكسب المساهمون ما يصل إلى 60 دولاراً في الساعة مكافئاً، اعتماداً على مستواهم وإيقاع مساهمتهم.</p>
<p>يختلف التعويض عبر المشاريع بناءً على النطاق والتعقيد والخبرة المطلوبة. يرجى ملاحظة أن مشاريع أخرى على المنصة قد تقدم مستويات كسب مختلفة بناءً على متطلباتها.</p></p><p></p>
<p><h4>الوصف</h4>
<p>يدعم Toloka AI ما بعد تدريب النماذج المتقدمة من خلال بناء بيئات تعلم معزز متمركزة في المجال، ومهام، وإطارات تقييم مصممة بواسطة ممارسين فعليين.</p>
<p>Mindrift، المدعوم من Toloka — شريك البيانات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المؤسسي الرائد منذ 2014 — يربط نخبة خبراء المجال بمبادرات الذكاء الاصطناعي المتطورة. بدعم من خبرة Toloka العميقة في توليد البيانات قابلية للقياس، وتكنولوجيا الحشود، وأنظمة ML التطبيقية، يمكِّن Mindrift الخبراء من تشكيل كيف تتعلم نماذج المؤلفين من الجيل التالي وتفكر وتؤدي.</p>
<p>نحن نطلق مجال استشارات الإدارة يركّز على ترجمة engagements الاستشارية الواقعية إلى بيئات تعلم منظمة لأنظمة AI المتقدمة. للقيام بذلك بثقة، نجمع فريقاً من مستشاري الاستراتيجية من شركات رائدة يمكنهم تحويل الخبرة العملية الحقيقية إلى أمثلة شاملة - من هيكلة المشكلة وتخطيط العمل إلى التحليل، والتركيب، وتوصيات جاهزة للعميل.</p>
<p>سوف تنضم إلى فريق متنامٍ من المستشارين من شركات الاستراتيجية الرائدة الذين يشكلون كيف يتعلم الذكاء الاصطناعي التفكير على مستوى عالٍ في الأعمال.</p>
<p><strong>مهم:</strong> هذا الدور مخصص حصراً للمستشارين ذوي الخبرة المباشرة في إحدى شركات الاستشارات الاستراتيجية من المستوى الأول. إذا لم يكن لديك خبرة مشروع عملية في إحدى الشركات المذكورة أدناه، فالرجاء عدم التقدم. هذا الشرط يضمن أن يتم تأسيس المجال بواسطة ممارسين مدربين على أعلى معايير الحلول المنظمة وتقديم العميل.</p>
<p><strong>الشركات المؤهلة:</strong> ماكينزي آند كوماني، بوسطن كونسلتنج جروب (BCG)، Bain & Company، Oliver Wyman، Roland Berger، Monitor Deloitte (Deloitte S&C)، EY-Parthenon، Kearney، وStrategy& (PwC).</p>
<h4>من نبحث عنه</h4>
<p>مستشارون ذوو 3+ سنوات من الخبرة في إحدى الشركات المذكورة أعلاه، مع خبرة عملية في :</p>
<ul>
<li>هيكلة مشكلات العملاء الغامضة إلى خطط تحليلية قابلة للتنفيذ</li>
<li>بناء نماذج مالية، تحليلات سوق، أو استنتاجات مُلخَّصة من مدخلات فوضوية</li>
<li>إنتاج مخرجات جاهزة للعميل تحت ضغط الوقت</li>
<li>تشكيل وتبرير التوصيات في ظل عدم اليقين</li>
</ul>
<p>لا يُشترط وجود خلفية تقنية عميقة — سنقوم بتأهيلك على الأدوات الخفيفة المشاركة.</p>
<h4>ما ستفعله</h4>
<ul>
<li>بناء بيئات مشاريع استشارية واقعية — إنشاء سيناريوهات مشروع مفصلة مستندة إلى ديناميات engagement الحقيقية: سياق الصناعة، والمالية، والقيود، والمدخلات المتضاربة، والمعلومات غير المكتملة.</li>
<li>تصميم مهام استشارية منظَّمة لوكلاء AI — تقسيم المشاريع إلى مهام منفردة تعكس العمل الاستشاري الحقيقي: تقدير السوق، العناية الواجبة التجارية، تحسين التكاليف، استراتيجية النمو، التشخيص التشغيلي، المقارنة المرجعية، والمزيد.</li>
<li>تعريف معايير التقييم ومعايير الجودة — تطوير أطر التصنيف، ومقاييس التقييم، وحلول الإجابة الذهبية لكل مهمة، تُستخدم لتدريب معاير/تصحيح نظام تقييم قائم على LLM يقوم بتقييم مخرجات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.</li>
</ul>
<p>هذه وظيفة عن بُعد قائمة على المشاريع، فردية المساهمة، مركَّزة على التصميم والتحليل والتقييم.</p>
<h4>المهارات والمتطلبات</h4>
<ul>
<li>3+ سنوات في ماكينزي، BCG، Bain، Oliver Wyman، Roland Berger، Monitor Deloitte، EY-Parthenon، Kearney، أو Strategy&</li>
<li>قوة في الحلول المشكلة المنظمة والتفكير القائم على الفرضيات</li>
<li>القدرة على تحويل المشكلات غير الواضحة إلى خطوات تحليلية قابلة للتسليم</li>
<li>ارتفاع الانتباه إلى الاتساق المنطقي وجودة الناتج</li>
<li>أسلوب عمل مستقل وتوجيه ذاتي</li>
<li>كتابة إنجليزية واضحة (B2+)</li>
</ul>
<h4>التعويض</h4>
<p>في هذا المشروع، يمكن للمساهمين كسب ما يصل إلى 60 دولاراً في الساعة المعادلة، اعتماداً على مستواهم وسرعتهم في المساهمة.</p>
<p>يتفاوت التعويض عبر المشاريع حسب النطاق، التعقيد، والخبرة المطلوبة. يرجى ملاحظة أن مشاريع أخرى على المنصة قد تقدم مستويات كسب مختلفة وفقاً لمتطلباتها.</p>
<h2 class="h5">الوصف الوظيفي</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
<span>تدعم Toloka AI النماذج المتقدمة بعد التدريب من خلال بناء بيئات تعلم معزز مخصصة للمجال، ومهام، وأطر تقييم مصممة من قبل ممارسين حقيقيين.<br> Mindrift، المدعوم من Toloka — شريك بيانات AI وتعلم الآلة للمؤسسات الرائدة منذ 2014 — يربط خبراء المجالTop with مبادرات AI المتقدمة.<br> مدعوم بخبرة Toloka العميقة في توليد البيانات بشكل قابل للتوسع، وتكنولوجيا الحشود، وأنظمة ML التطبيقية، تتيح Mindrift للخبراء تشكيل كيف تتعلم النماذج التوليدية من الجيل التالي، وتستدل، وتؤدي.<br> نحن نطلق نطاق الاستشارات الإدارية يركز على ترجمة engagements الاستشارية الواقعية إلى بيئات تعلم منظمة لأنظمة AI المتقدمة.<br> للقيام بذلك بجدارة، نجهز فريقاً من استشاريين استراتيجيين من شركات رائدة يمكنهم تحويل خبرة المشاريع الحقيقية إلى أمثلة شاملة من البداية للنهاية — من هيكلة المشكلة وخطة العمل إلى التحليل والدمج والتوصيات الجاهزة للعميل.<br> ستنضم إلى فريق متنامٍ من المستشارين من شركات استراتيجية رائدة يشكلون كيف تتعلم AI الاستدلال على مستوى عالٍ للأعمال.<br> المهم: هذا الدور مخصص حصرياً للاستشاريين ذوي الخبرة المباشرة في شركة استشارات استراتيجية من الدرجة الأولى.<br> إذا لم يكن لديك خبرة عملية في أحد الشركات المدرجة أدناه، يرجى عدم التقديم.<br> يضمن هذا الشرط أن يتم بناء النطاق بواسطة ممارسين مدربين على أعلى معايير الحلول المسطّرة للمشكلات وتقديم الخدمة للعملاء.<br> الشركات المؤهلة: ماكينزي & الشركة، مجموعة بوسطن للاستشارات (BCG)، Bain & Company، Oliver Wyman، Roland Berger، Monitor Deloitte (Deloitte S&C)، EY-Parthenon، Kearney، وStrategy& (PwC).<br> من نبحث عنه: مستشارون بخبرة 3+ سنوات في إحدى الشركات المذكورة أعلاه، مع خبرة عملية في: هيكلة مشاكل العملاء الغامضة إلى خطط تحليلية عملية بناء نماذج مالية، تحليلات السوق، أو استنتاجات مُجمّعة من مدخلات فوضوية إنتاج تقارير جاهزة للعميل تحت ضغط الوقت تشكيل والدفاع عن التوصيات في ظل عدم اليقين لا يلزم وجود خلفية تقنية عميقة — سنقوم بتوجيهك لاستخدام الأدوات الخفيفة المعنية.<br> ما ستفعله: بناء بيئات مشاريع استشارية واقعية — إنشاء سيناريوهات مشروع مفصلة مبنية على ديناميكيات Engagements حقيقية: السياق الصناعي، والمالية، والقيود، والمدخلات المتضاربة، والمعلومات غير المكتملة.<br> تصميم مهام استشارية منظمة لوكلاء AI — تقسيم المشاريع إلى مهام منفصلة تشبه العمل الاستشاري الحقيقي: قياس السوق، والتدقيق المالي، وتلخيص النتائج من مدخلات فوضوية، وإنتاج تقارير جاهزة للعميل تحت ضغط الوقت، وتشكيل وتبرير التوصيات في ظل عدم اليقين.<br> تحديد معايير التقييم ومعايير الجودة — تطوير أطر التقييم، ومقصورات التقييم، وحلول الإجابة الذهبية لكل مهمة، تُستخدم لتدريب ومعايرة نظام تقييم قائم على LLM يقيم مخرجات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.<br> هذا دور بعيد عن الموقع، قائم على مشروع، ومساهم فردي يركز على التصميم والتحليل والتقييم.<br> المهارات والمتطلبات 3+ سنوات في McKinsey, BCG, Bain, Oliver Wyman, Roland Berger, Monitor Deloitte, EY-Parthenon, Kearney، أو Strategy& قوي التفكير المنهجي وحل المشكلات القائم على الفرضيات القدرة على تحويل المشكلات الغامضة إلى خطوات تحليلية واضحة وتسليمات عالية الدقة اهتمام عالي بالاتساق المنطقي وجودة المخرجات أسلوب عمل مستقل ذاتي التوجيه اللغة الإنجليزية المكتوبة بوضوح (B2+) التعويض على هذا المشروع، يمكن للمساهمين أن يربحوا حتى 60 دولاراً في الساعة كمعادل، اعتماداً على مستوى مساهمتهم وسرعتهم.<br> يعكس مستوى التعويض اختلافاً عبر المشاريع حسب النطاق والتعقيد والخبرة المطلوبة.<br> يرجى ملاحظة أن مشاريع أخرى في المنصة قد تقدم مستويات ربح مختلفة حسب متطلباتها.<br></span> </div>
<h2 class="h5">وصف الوظيفة</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
<span>يَدعم Toloka AI نموذج ما بعد التدريب عن طريق بناء بيئات تعلم معزز محددة المجال، ومهام، وأطر تقييم مصممة من قِبل ممارسين حقيقيين.<br> Mindrift، المدعوم من Toloka — الشريك الرائد في بيانات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة للمؤسسات منذ 2014 — يربط خبراء المجال البارزين بمبادرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة.<br> مدعوم بخبرة Toloka العميقة في توليد البيانات وفق مقاييس قابلة للتوسع، وتكنولوجيا التجمع، ونُظم ML التطبيقية، يمكّن Mindrift الخبراء من تشكيل كيف تتعلم نماذج الجيل التالي التوليدية، وتتساءل، وتؤدي وظيفتها.<br> نحن نطلق مجال الاستشارات الإدارية الذي يركز على تحويل engagements الاستشارية الواقعية إلى بيئات تعلم منظمة لأنظمة AI المتقدمة.<br> لتحقيق ذلك بشكل موثوق، نجمع فريقاً من مستشاري الاستراتيجية من الشركات الرائدة الذين يمكنهم تحويل خبرة المشاريع الحقيقية إلى أمثلة نهاية إلى نهاية — من هيكلة المشكلة وتخطيط العمل إلى التحليل، والتركيب، والتوصيات المعدة للعملاء.<br> ستنضم إلى فريق متنامٍ من المستشارين من شركات الاستراتيجية الرائدة الذين يشكلون كيف يتعلم الذكاء الاصطناعي التفكير التجاري عالي المستوى.<br> هام: هذه الدور مخصص حصرياً للمستشارين مع خبرة مباشرة في شركة استشارات استراتيجية من طراز رفيع.<br> إذا لم تكن لديك خبرة مشروع عملية في واحدة من الشركات المذكورة أدناه، يرجى عدم التقدم.<br> هذا الشرط يضمن أن يتم بناء المجال بواسطة ممارسين مدربين وفق أعلى معايير حل المشكلات المنظمة وتقديم الخدمات للعملاء.<br> الشركات المؤهلة: ماكنزي آند كومباني، بوسطن للاستشاراتGroup (BCG)، باين آند كومباني، أوليفر وايمان، رولاند بيرغر، Monitor Deloitte (Deloitte S&C)، EY-Parthenon، كيرني، واستراتيجية& (PwC).<br> من نبحث عنهم: مستشارون يمتلكون 3+ سنوات من الخبرة في إحدى الشركات المدرجة أعلاه، مع خبرة عملية في: هيكلة مشاكل العملاء الغامضة إلى خطط تحليلية قابلة للتنفيذ بناء نماذج مالية، تحليلات سوق، أو استنتاجات مُلخصة من مدخلات فوضوية إنتاج مخرجات قابلة لتسليمها للعملاء تحت ضغط الوقت تشكيل وتبرير التوصيات في ظل عدم اليقين لا يتطلب خلفية تقنية عميقة — سنقوم بتدريبك على الأدوات الخفيفة المشاركة.<br> ما ستفعله: بناء بيئات مشاريع استشارية واقعية — إنشاء سيناريوهات مشروع مفصّلة مستمدة من ديناميكيات engagements الحقيقية: سياق الصناعة، والماليات، والقيود، والمدخلات المتضاربة، والمعلومات الناقصة.<br> تصميم مهام استشارية منظمة للوكلاء الذكاء الاصطناعي — تقسيم المشاريع إلى مهام منفصلة تشبه العمل الاستشاري الواقعي: تقدير السوق، العناية الواجبة التجارية، تحسين التكلفة، استراتيجية النمو، التشخيص التشغيلي، القياس المرجعي، والمزيد.<br> تعريف معايير التقييم ومعايير الجودة — تطوير أطر تقييم، ونِظُم تقييم، وحلول الإجابة الذهبية لكل مهمة، وتستخدم لتدريب وتعديل نظام تقييم قائم على نموذج لغوي كبير يُقيِّم مخرجات AI على نطاق واسع.<br> هذه الوظيفة عن بُعد، قائمة على المشاريع، وفردية/مساهم مستقل تركز على التصميم التحليلي والتقييم.<br> المهارات والمتطلبات: 3+ سنوات في ماكنزي، BCG، Bain، Oliver Wyman، Roland Berger، Monitor Deloitte، EY-Parthenon، كيرني، أو Strategy&؛ مهارات حل مشكلات منظمة قوية وتفكير قائم على الفرضيات القدرة على تحويل مشكلات غامضة إلى خطوات تحليلية واضحة وتسليمات عالية الجودة انتباه عالٍ لتناسق المنطق وجودة المخرجات أسلوب عمل مستقل وموجَّه ذاتياً لغة كتابة إنجليزية واضحة (B2+) التعويض: في هذا المشروع، يمكن للمساهمين أن يكسبوا حتى 60 دولاراً أمريكياً في الساعة كحد أقصى، وذلك اعتماداً على مستواهم وإيقاع مساهمتهم.<br> يتفاوت التعويض بين المشاريع اعتماداً على النطاق والتعقيد والخبرة المطلوبة.<br> يرجى ملاحظة أن مشاريع أخرى على المنصة قد تقدم مستويات ربح مختلفة بناءً على متطلباتها.<br> لهذا المشروع، من المتوقع أن تستغرق المهام حوالي 25-30 ساعة أسبوعياً خلال المراحل النشطة، بناءً على متطلبات المشروع.<br> هذه تقدير وليست عبء عمل مضمون، وتطبق فقط أثناء نشاط المشروع.<br> يجب تقديم المهام قبل الموعد النهائي وتلبية معايير القبول المدرجة ليتم قبولها.<br></span> </div>