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SSC HR Solutions
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51 – 200 Mitarbeitende
BeratungGesundheitswesenLogistik
SSC HR Solutions ist eine Full-Service-Beratung für Human Resources, die 2006 gegründet wurde. Das Unternehmen unterstützt Betriebe bei der Personalverwaltung über den gesamten Mitarbeiterlebenszyklus hinweg – von der Personalgewinnung und Mitarbeiteradministration bis zur Beendigung von Arbeitsverhältnissen. Die Leistungen werden auf die spezifischen Anforderungen des Talentwachstums zugeschnitten. SSC HR Solutions ist in Ägypten, den Vereinigten Arabischen Emiraten, Saudi-Arabien und Bahrain tätig und arbeitet mit Organisationen aus den Bereichen Beratung, Logistik und Gesundheitswesen zusammen, um Personalbedarf zu decken und eine nachhaltige Geschäftsentwicklung zu unterstützen.
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Stellen im Unternehmen

Senior Machine Learning Engineer – Ägypten (Remote)

Leite produktives maschinelles Lernen für Kundenscoring, einschließlich Abwanderungs-, Affinitäts-, Kundenwert-, Kaufabsichts- und Reaktionsmodellen. Übernimm Verantwortung für MLOps, Bereitstellung, erneutes Training, Überwachung, Evaluierung und Kalibrierung in einer selbstverwalteten Datenplattform.

EGÄgyptenRemoteVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur

Beschreibung

  • Verantworte die prädiktiven Kundenscores des Produkts für Anwendungsfälle wie Abwanderung, Affinität, Kundenwert, Kaufabsicht und Reaktion.
  • Wende maschinelles Lernen und tabellarische prädiktive Modellierung auf Kundendaten an.
  • Entwickle und pflege produktive Modelle für Kundenvorhersagen und Scoring.
  • Verwalte den gesamten Modelllebenszyklus – vom Training und der Bereitstellung bis hin zu erneutem Training, Überwachung, Evaluierung und Kalibrierung.
  • Führe Modelle in einer selbstverwalteten Datenplattformumgebung aus.
  • Unterstütze produktionsorientierte Initiativen zur prädiktiven Modellierung.

Anforderungen

  • Nachweisliche Erfahrung mit dem Einsatz von Machine-Learning-Modellen in der Produktion, nicht ausschließlich in Forschung oder Proof-of-Concept-Projekten.
  • Fundierte praktische Erfahrung mit tabellarischer prädiktiver Modellierung unter Verwendung von Kundendaten.
  • Erfahrung in der Entwicklung von Abwanderungs- oder Affinitätsmodellen in der Telekommunikation, im Bankwesen oder im Einzelhandel.
  • Fähigkeit, Trainings-, Bereitstellungs- und Retraining-Pipelines in einer selbstverwalteten Umgebung aufzubauen.
  • Praktische MLOps-Erfahrung mit Modellregistern, Versionierung, erneutem Training, Überwachung und Drift-Erkennung.
  • Sicherer Umgang mit einer Datenplattform anstelle einer ausschließlichen Abhängigkeit von Notebooks.
  • Erfahrung mit Uplift- oder kausaler Modellierung für inkrementelles Targeting.
  • Kenntnisse im Design von Feature Stores.
  • Fähigkeit, mit kommerziellen Stakeholdern zusammenzuarbeiten, um die Nutzung der Vorhersagen festzulegen.

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