مدقق مهام تحديات التعلم الآلي

تقييم جودة وصحة ودقة المنهجية لمهام التعلم الآلي التطبيقي المستخدمة لتدريب وتقييم نماذج مختبر ذكاء اصطناعي رائد. ستقوم بتقييم تصميم التجارب، وتبرير اختيار النماذج، ومنهجية التقييم، وتقديم ملاحظات كتابية واضحة قائمة على المعايير.

المؤهلات الأساسية • خبرة عملية تتجاوز 3 سنوات في التعلم الآلي التطبيقي/التجريبي (تصميم التجارب، اختيار النماذج، ضبط المعلمات الفائقة، منهجية التقييم) • فهم قوي لدقة جودة البيانات: اكتشاف تسرب البيانات، والتلاعب بالمقاييس، وصحة تدريب/اختبار/التحقق المتبادل • إتقان أطر عمل التعلم الآلي القياسية (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost) • القدرة على نقد ادعاءات التعلم الآلي في مواجهة الأدلة وإعادة إنتاج النتائج

المؤهلات المفضلة • خبرة في المسابقات / المعايير المرجعية (مثل Kaggle) • بحث دراسات عليا أو سجل منشورات في التعلم الآلي التطبيقي • خبرة سابقة في تصحيح المهام أو مراجعة الأقران

ملاحظة: يقيم هذا الدور دقة التعلم الآلي التطبيقي/التجريبي، وليس دوراً لبناء تطبيقات LLM أو MLOps.