بوصفها شريكاً عالمياً موثوقاً في التحوّل، تسرّع شركة ويلوكالايز نمو الشركات الدولي من خلال مساعدة العلامات التجارية على التواصل مع جماهيرها العالمية والتفاعل معها وتوسيعها. وتوفّر الشركة خدمات تحويل المحتوى متعدد اللغات، بما في ذلك الترجمة والتعريب والمواءمة، بأكثر من 250 لغة، مدعومة بشبكة تضم أكثر من 400 ألف لغوي حول العالم. كما تقود ويلوكالايز الابتكار في خدمات اللغة عبر تقديم حلول عالية الجودة لبيانات التدريب الخاصة بتعلّم الآلة المعتمد على معالجة اللغة الطبيعية، وذلك من خلال الجمع بين التكنولوجيا والخبرة البشرية لجمع المحتوى وتحليله وتقييمه بجميع أنواعه. وتعمل فرق الشركة في أميركا الشمالية وأوروبا وآسيا لخدمة العملاء في المناطق الأكثر أهمية لأعمالهم.

لأداء هذا الدور بفعالية، يجب أن يكون الفرد قادراً على تنفيذ كل مسؤولية أساسية بنجاح. تعكس المتطلبات أدناه المعارف والمهارات والقدرات الضرورية. ويمكن توفير تسهيلات مناسبة لدعم الأفراد ذوي الإعاقة في تنفيذ هذه المهام.

الغرض الرئيسي من الدور
يعمل المتدرّب في هندسة الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة مع فريق الذكاء الاصطناعي لتصميم الحلول الذكية ونمذجتها ونشرها بهدف تحسين منتجات التعريب وسير العمل في ويلوكالايز. يساهم المتدرّب بالشيفرة والتجارب والأفكار، بينما يكتسب خبرة عملية في البنية التحتية السحابية وأفضل الممارسات الإنتاجية، تحت إشراف موجّهين متخصصين.

المسؤوليات الرئيسية
• المساعدة في مهام البحث والتطوير المحددة بوضوح، والمساهمة في تصميم النماذج والخوارزميات باستخدام أساليب ذكاء اصطناعي متقدمة، بما في ذلك النماذج اللغوية الكبيرة.
• المساهمة في تقييم النماذج والأنظمة الذكية باستخدام المقاييس المناسبة لكل مهمة.
• دعم إعداد التجارب القابلة لإعادة الإنتاج باستخدام بايثون، مع الالتزام بأفضل ممارسات تتبّع التجارب.
• المشاركة في مهام مثل تنظيف البيانات، هندسة الميزات، وبناء نماذج أساسية.
• الحفاظ على التوثيق من خلال سجلات تجارب مختصرة، وتعليقات برمجية واضحة، وملخّصات موجزة.
• متابعة أحدث الأبحاث والأدوات في مجال الذكاء الاصطناعي ومشاركة أبرز النتائج مع الفريق.
• المشاركة في العروض الداخلية والمناقشات ومراجعات الشيفرة لاكتساب الخبرة والمساهمة متى أمكن.

مؤشرات النجاح
• التعلّم والمبادرة: يظهر نمواً وفضولاً وقدرة على تحمل مسؤولية المهام الصغيرة من البداية إلى النهاية.
• جودة الشيفرة وقابليتها لإعادة الإنتاج: يقدّم شيفرة بايثون منظمة وقابلة للاختبار مع تجارب موثقة جيداً.
• التعاون: يوضّح التقدّم والعوائق بسرعة ويوثّق المخرجات بشكل فعّال.
• المساهمات الفعّالة: يحقق تحسينات قابلة للقياس في أداء النماذج أو كفاءتها أو أدوات العمل.

المتطلبات
• التعليم: في طور إكمال أو متابعة بكالوريوس أو ماجستير في علوم الحاسوب أو علم البيانات أو الذكاء الاصطناعي أو مجال ذي صلة (مرحب بالطلاب في سنتهم النهائية).
• الخلفية التقنية: مقررات أو مشاريع شخصية في الذكاء الاصطناعي أو تعلّم الآلة أو معالجة اللغة الطبيعية؛ أساسيات قوية في بايثون؛ خبرة عملية مع النماذج اللغوية الكبيرة.
• الأدوات والأطر: إلمام بإحدى مكتبات الذكاء الاصطناعي أو تعلّم الآلة مثل scikit‑learn أو TensorFlow أو PyTorch؛ خبرة باستخدام Git؛ ومعرفة أساسية بـ Docker أو الخدمات السحابية تعد ميزة إضافية.
• المهارات الشخصية: مهارات قوية في التواصل الكتابي والشفهي باللغة الإنجليزية، فضول، عقلية حل المشكلات، واستعداد لطرح الأسئلة.

قد تُستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي لدعم أجزاء من عملية التوظيف، مثل مراجعة الطلبات أو تحليل السير الذاتية أو تقييم الردود. وتساعد هذه الأدوات فريق التوظيف لكنها لا تستبدل القرار البشري. فجميع قرارات التوظيف النهائية يتخذها أشخاص. ولمزيد من المعلومات حول كيفية معالجة بياناتك، يرجى التواصل معنا.