عالم بيانات مبتدئ - دبي، الإمارات العربية المتحدة

الوصف

نوع التوظيف: دوام كامل ودائم. موقع العمل: دبي، الإمارات العربية المتحدة (نحن نقدم رعاية التأشيرة والمساعدة في الانتقال). الراتب: 65,000 دولار أمريكي سنوياً + مكافأة على أساس الأداء - بيئة ضريبية 0%. برنامج أسهم الموظفين: فرصة للانضمام إلى برنامج أسهم موظفي Cobblestone. الإجازة السنوية: 30 يوماً تقويمياً. العطلات الرسمية: كما تعلنها حكومة الإمارات العربية المتحدة سنوياً (8 إلى 14 يوماً). فترة الاختبار: 3 إلى 6 أشهر (حسب قانون العمل الإماراتي). التأمين الصحي: تأمين صحي خاص شامل (داخلي، خارجي، أسنان). رعاية تأشيرة الإقامة: تقدمها الشركة. دعم الانتقال: متاح للمرشحين المنتقلين إلى دبي. مكافأة نهاية الخدمة: حسب قانون العمل الإماراتي. نبذة عن Cobblestone Energy Cobblestone Energy هي شركة لتجارة الطاقة متخصصة في أسواق الغاز والطاقة والانبعاثات الأوروبية. تأسست في عام 2018، ونحن نجمع بين التحليلات العميقة وعلوم البيانات المتقدمة والتكنولوجيا الرشيقة لدفع قرارات التداول المربحة. هيكلنا التنظيمي المسطح يمكّن كل عضو في الفريق من الاستقلالية والملكية. فريقنا العالمي المتنوع من المواهب الاستثنائية متحد بسعي لا يتوقف نحو التميز. قيم Cobblestone التميز في التوظيف والعمل الجماعي التعلم مدى الحياة من خلال التفكير المستمر التفكير المستقل من خلال نظام الجدارة في الأفكار الفوز ما نقدمه في هذا الدور وظيفة بدوام كامل في فريقنا التجاري زملاء ملتزمون وموهوبون بشكل ملحوظ. تعويضات تنافسية للغاية تعتمد على الأداء مسيرة مهنية مثيرة ومليئة بالتحديات والإنجازات. الاستثمار في تطويرك لضمان بقائك الأفضل في المجال دائماً. المشاركة في الأسهم للمساهمين الأقوياء، مما يضمن توافق مصالحنا على المدى الطويل. المسؤوليات الرئيسية: إعداد البيانات: جمع وتنظيف وهيكلة مجموعات البيانات الكبيرة من مصادر السوق والأساسية والتشغيلية التنبؤ والنمذجة: تطوير والتحقق من صحة النماذج التنبؤية (مثل توليد الرياح، الطلب) لدعم استراتيجيات التداول بحث الاستراتيجيات: وضع نماذج أولية واختبار رجعي وتحسين أفكار التداول القائمة على البيانات؛ التعاون مع فرق التحليلات والتطوير لإنتاج الحلول البنية التحتية: بناء وصيانة خطوط أنابيب البيانات ولوحات المعلومات والأدوات الآلية لتبسيط سير العمل سير العمل المعزز بالذكاء الاصطناعي: استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والأطر الوكيلة لتسريع تحليل البيانات الاستكشافي (EDA)، وأتمتة خطوط أنابيب تنظيف البيانات، وتوليد بيانات اصطناعية لتقوية النموذج. مواكبة التطور السريع لمشهد الذكاء الاصطناعي (مثل RAG، الوكلاء، النماذج متعددة الوسائط) واقتراح طرق جديدة لتطبيقها على بيانات التداول بشكل استباقي. التعاون: الشراكة مع المتداولين ومديري المخاطر ومهندسي البرمجيات لدمج الرؤى في اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي التوثيق: الاحتفاظ بسجلات واضحة للمنهجيات وتعريفات البيانات ومواصفات النموذج الثقافة: دعم قيمنا من خلال التواصل الاستباقي والعمل الجماعي خلفيتك: درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر أو الرياضيات أو الإحصاء أو مجال ذي صلة إتقان قوي للغات البرمجة مثل Python و R خبرة في أدوات تحليل البيانات ومعالجتها مثل Pandas و NumPy و SQL معرفة بأدوات تصور البيانات مثل Matplotlib و Seaborn خبرة في دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) برمجياً (عبر واجهات برمجة التطبيقات، LangChain، أو نصوص Python) في خطوط أنابيب البيانات بدلاً من مجرد استخدام واجهات الدردشة. قدرة مثبتة على بناء "وكلاء" مخصصين أو سير عمل آلي يفسر البيانات غير المهيكلة أو يستنتج من خلال مشاكل متعددة الخطوات. عقلية عمل استباقية ومرنة اهتمام بالتداول القائم على البيانات إتقان اللغة الإنجليزية كتابة وتحدثاً. الخلفية المفضلة: سجل حافل بالتميز، أكاديمي أو مهني، في الأدوار الكمية أو التحليلية خبرة في العمل مع بيانات السلاسل الزمنية، أو مكتبات التعلم الآلي، أو منصات البيانات السحابية قدرة مثبتة على الابتكار وقيادة الحلول الشاملة عملية التوظيف مراجعة الطلبات التقييمات عبر الإنترنت: اختبارات قياس القدرات النفسية والتفكير المنطقي دراسة حالة: مشروع موجه نحو البحث لعرض نهجك التحليلي المقابلات عن بعد: ثلاث جولات مع أعضاء من فرق التحليلات والتداول لدينا العرض والالتحاق: انضم إلى برنامج التطوير التجاري لدينا، ثم انتقل مباشرة إلى دورك كعالم بيانات مبتدئ

ما ستقوم به

• • تطوير والتحقق من صحة النماذج التنبؤية وخطوط أنابيب البيانات لدعم استراتيجيات تداول الطاقة. استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والأطر الوكيلة لأتمتة تنظيف البيانات وتسريع تحليل البيانات الاستكشافي.

المتطلبات

يتطلب درجة علمية في علوم الكمبيوتر، الرياضيات، الإحصاء، أو مجال ذي صلة مع إتقان قوي لـ Python، R، و SQL. يجب أن يكون لدى المرشحين خبرة في دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) برمجياً وبناء سير عمل آلي للبيانات غير المهيكلة.

المزايا

• • مكافأة على أساس الأداء
• • برنامج أسهم الموظفين
• • 30 يوماً تقويمياً إجازة سنوية
• • العطلات الرسمية
• • تأمين صحي خاص شامل
• • رعاية تأشيرة الإقامة
• • دعم الانتقال
• • مكافأة نهاية الخدمة

التعليم المطلوب

• درجة البكالوريوس
• درجة الدراسات العليا

الأسئلة الشائعة