خبير تعلم آلي ومعالجة بيانات (ML & Data Science Specialist)

نبحث عن مهندس بيانات وخبير في التعلم الآلي (Machine Learning) يتمتع بمهارات تقنية عالية للعمل على مجموعة مشاريع متقدمة تشمل تحليل البيانات، معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، ورؤية الحاسوب (Computer Vision). الهدف هو تحويل 4 مجموعات بيانات (Datasets) إلى نماذج تنبؤية وتصنيفية بدقة استثنائية. المهام المطلوبة: تحليل وتصنيف البيانات: التعامل مع مجموعات بيانات متنوعة (الصحة النفسية للمراهقين، تأثير الذكاء الاصطناعي على الطلاب، أبحاث arXiv، وتصنيف كسور العظام). بناء نماذج متقدمة: تنفيذ مهام التصنيف (Classification)، التنبؤ (Regression)، والتحليل العنقودي (Clustering). الرؤية الحاسوبية: بناء نموذج دقيق للكشف عن كسور العظام وتحديد أماكنها (Object Detection) باستخدام صور الأشعة X-ray. معالجة اللغات الطبيعية: تطوير نظام لتصنيف وتلخيص الأوراق البحثية بناءً على العناوين والملخصات. تطوير الـ Pipeline: بناء مسار عمل كامل من معالجة البيانات (Preprocessing) وحتى استخراج النتائج النهائية. المخرجات المطلوبة (Deliverables): ملفات الكود: ملفات (Jupyter Notebooks أو Python Scripts) منظمة ومشروحة لكل مهمة. تقارير الأداء: ملف يحتوي على نتائج النماذج (Output) مع تقارير الدقة (Accuracy, F1-Score, mAP) موضحاً فيها أعلى دقة ممكنة تم الوصول إليها. النماذج المدربة: ملفات النماذج الجاهزة للاستخدام (Saved Models). الشروط والمهارات المطلوبة: 1-دقة متناهية: يجب أن تتجاوز دقة النماذج المعايير التقليدية (High Precision is a must). 2-خبرة سابقة: (شرط أساسي) إرسال ملف يحتوي على سابقة أعمال (Portfolio) لمشاريع مشابهة تم تنفيذها بالفعل. 3-إتقان استخدام (Pandas, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow, Transformers, YOLO/Detectron2). 4-القدرة على التعامل مع البيانات الاصطناعية (Synthetic Data) والبيانات غير المتوازنة. ملاحظة للمتقدمين: لن يتم النظر في أي عرض لا يحتوي على ملف الأعمال السابقة (Previous Work). الدقة والجودة في التنفيذ هي المعيار الأول للاختيار.