مهندس تعلّم آلي

ما ستتولّاه

• Take speech and language models from evaluation into production, including the serving path and what it costs to run.
• Build evaluation sets that reflect the languages and accents customers actually speak, not the ones a public benchmark ships with.
• Instrument models in production: drift, latency, and the failure cases customers report.
• Work with the platform team on the data path, so that training data stays in the jurisdiction the customer requires.
• Document model behaviour and its limits to a standard a regulator can read.

ما تأتي به

• You have deployed models to production and maintained them afterwards, not only trained them.
• You are comfortable with PyTorch or an equivalent framework, and with the serving stack around it.
• You understand speech or natural language processing well enough to know where the benchmarks mislead.
• You treat privacy and data residency as engineering constraints rather than as paperwork.
• You work in English. Other languages spoken in the group’s markets are an advantage.

خمس خطوات، تعرف موقفك عند كل واحدة منها

1. 1الطلبتتقدّم بطلبك من هذا الموقع. ويقرأه إنسان — فالفرز الأول ليس آليًا.
2. 2المحادثةمكالمة مع المدير المسؤول عن الوظيفة، عن العمل نفسه: ما الذي شغّلته، وما الذي تحتاجه الوظيفة فعلًا.
3. 3المهمة التطبيقيةمسألة مأخوذة من النظام الحقيقي، بحجم جلسة عمل معقولة. تُناقَش معك، ولا تُقيَّم في صمت.
4. 4لجنة المقابلةتلتقي من ستعمل معهم، ومعهم شخص من خارج الفريق مهمّته أن يطرح السؤال المحرج.
5. 5القرارقبول أو رفض، ومعه السبب. نبلّغك في الحالتين، ونخبرك متى تتوقّع الجواب.