عالم بيانات أول - النزاهة

حماية ملايين المشترين والبائعين كعالم بيانات أول متخصص في النزاهة والثقة. ستقود بناء أنظمة الدفاع الذكية التي تكتشف الاحتيال، وتزيل المنتجات المزيفة، والحفاظ على جودة المتجر عبر منصتنا. في بيئة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا ذات COD العالية (75% من المعاملات)، الثقة هي كل شيء. ستكون نماذجك هي الفارق بين نمو المنصة والضرر على السمعة.

بناء ونشر نماذج ML الخاضعة والغير خاضعة للإشراف لكشف انتهاكات السياسة وكشف المنتجات المزيفة وكشف الاحتيال. بناء وتنمية وحدة النزاهة والأمان والثقة، وتوجيه علماء البيانات التطبيقيين وتسليم المشاريع من البداية إلى النهاية مع نتائج عمل قابلة للقياس. تصميم خطوط الميزات التي تستفيد من نصوص المنتجات والصور وسلوك البائع وبيانات المعاملات. تطبيق نماذج معالجة اللغة الطبيعية لتصنيف النصوص واستخراج الكيانات والإشراف على متعدد اللغات (العربية والإنجليزية). استخدام الهياكل المعمارية متعددة الأنماط (CLIP و ViT + BERT) للتحقق المتبادل بين الصور والنصوص. تطوير نماذج قائمة على الرسم البياني والكشف عن الشذوذ لتحديد نشاط التاجر المنسق أو المريب. التعاون مع فريق المنتج والقانون والعمليات لتحديد سياسات النزاهة وحلقات التغذية الراجعة. تنفيذ لوحات التحكم والمراقبة للكشف الفوري والتصعيد (مثل Elastic و Grafana). تحسين المقايسة دقة/الاستدعاء بناءً على أهداف الإنفاذ وتجربة المستخدم. الإلمام بتعلم الرسم البياني والكشف عن الشذوذ وخطوط أنابيب البيانات متعددة الأنماط.

درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الحاسوب أو علوم البيانات أو مجال ذي صلة. 5+ سنوات من الخبرة في ML التطبيقي، مع 2+ سنة على الأقل في أنظمة الثقة والأمان أو النزاهة أو كشف الاحتيال. خبرة في نمذجة النص والصور متعددة الأنماط (على سبيل المثال، OCR و CLIP/ViT وتحليل التخطيط) واستخراج التصنيفات أو الخصائص وتصنيف السياسة والإشراف على المحتوى بالعربية والإنجليزية. كفاءة عالية في Python و SQL ومكتبات ML مثل PyTorch و Transformers و Scikit-learn و OpenCV. خبرة في تطوير أنظمة الكشف عن البث أو القريبة من الوقت الفعلي (Kafka أو Redis Streams أو ما يعادلها). معرفة بنظم التجارة الإلكترونية وإنفاذ سياسات المنتجات والكشف عن المنتجات المزيفة أو منخفضة الجودة ميزة إضافية. مهارات تحليلية ممتازة في التواصل والتعاون بين الأقسام. القدرة على توازن دقة الإنفاذ مع تأثير الأعمال.

تأمين صحي طبي، مكافأة الأداء، وغيرها