وصف الوظيفة
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.
المسؤوليات:
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.
المتطلبات والمؤهلات:
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.
المزايا:
تأمين صحي طبي، مكافأة الأداء، وغيرها
Job Description
Protect millions of buyers and sellers as our Senior Data Scientist for Integrity & Trust. You'll lead building the AI defense systems that detect fraud, eliminate counterfeit products, and maintain marketplace quality across our platform. In MENA's high-COD environment (75% of transactions), trust is everything. Your models will be the difference between platform growth and reputation damage. Responsibilities Build and deploy supervised and unsupervised ML models for policy violation detection, counterfeit detection, and fraud detection. Build and grow the Integrity, Safety & Trust pod, mentor applied data scientists and deliver end-to-end projects with measurable business outcomes. Design feature pipelines that leverage product text, images, seller behavior, and transaction data. Apply NLP models for text classification, entity extraction, and multi-lingual moderation (Arabic + English). Utilize multimodal architectures (CLIP, ViT + BERT) for image–text cross-validation. Develop graph-based and anomaly detection models to identify coordinated or suspicious merchant activity. Collaborate with product, legal, and operations teams to define integrity policies and feedback loops. Implement dashboards and monitoring for real-time detection and escalation (e.g., Elastic, Grafana). Optimize model precision/recall tradeoffs based on enforcement and user experience goals. Familiarity with graph learning, anomaly detection, and multimodal data pipelines. Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Data Science, or a related field. 5+ years of experience in applied ML, with at least 2+ years focused on Trust & Safety, Integrity, or Fraud Detection systems. Experience with multi-modal text-image modeling (e.g., OCR, CLIP/ViT, layout analysis), taxonomy or attribute extraction, policy classification, and Arabic/English content moderation. Strong proficiency in Python, SQL, and ML libraries such as PyTorch, Transformers, Scikit-learn, and OpenCV. Experience developing streaming or near-real-time detection systems (Kafka, Redis Streams, or equivalent). Knowledge of e-commerce ecosystems, product policy enforcement, and counterfeit or low-quality detection is a plus. Excellent analytical reasoning, communication, and cross-functional collaboration skills; able to balance enforcement precision with business impact. Medical Health Insurance Performance Bonus Others