SSC HR Solutions ialah perunding sumber manusia perkhidmatan penuh yang ditubuhkan pada tahun 2006. Syarikat ini membantu perniagaan mengurus tenaga kerja sepanjang kitar hayat pekerja, daripada pengambilan dan pentadbiran pekerja hingga penamatan perkhidmatan, dengan perkhidmatan yang disesuaikan mengikut keperluan pembangunan bakat tertentu. Beroperasi di Mesir, Emiriah Arab Bersatu, Arab Saudi dan Bahrain, SSC HR Solutions bekerjasama dengan organisasi dalam bidang perundingan, logistik dan penjagaan kesihatan untuk menangani keperluan tenaga kerja serta menyokong pembangunan perniagaan yang mampan.
Jurutera Pembelajaran Mesin Kanan – Mesir (Jarak Jauh)
Memimpin pembelajaran mesin produksi untuk pemarkahan pelanggan, termasuk model churn, kecenderungan, nilai sepanjang hayat, niat berbelanja dan respons. Mengurus MLOps, penggunaan, latihan semula, pemantauan, penilaian dan penentukuran dalam platform data kendiri.
Penerangan
- Mengurus skor ramalan pelanggan produk bagi kes penggunaan churn, kecenderungan, nilai sepanjang hayat, niat berbelanja dan respons.
- Menggunakan pembelajaran mesin dan pemodelan ramalan tabular pada data pelanggan.
- Membangunkan dan menyelenggara model produksi untuk ramalan dan pemarkahan pelanggan.
- Mengurus keseluruhan kitar hayat model daripada latihan dan penggunaan hingga latihan semula, pemantauan, penilaian dan penentukuran.
- Menjalankan model dalam persekitaran platform data yang diurus sendiri.
- Menyokong inisiatif pemodelan ramalan yang berfokuskan produksi.
Keperluan
- Mempunyai pengalaman terbukti menggunakan model pembelajaran mesin dalam produksi, bukan semata-mata dalam penyelidikan atau tetapan pembuktian konsep.
- Mempunyai pengalaman praktikal yang kukuh dalam pemodelan ramalan tabular menggunakan data pelanggan.
- Berpengalaman membangunkan model churn atau kecenderungan dalam bidang telekomunikasi, perbankan atau peruncitan.
- Mampu membina saluran paip latihan, penggunaan dan latihan semula dalam persekitaran yang diurus sendiri.
- Mempunyai pengalaman praktikal MLOps dengan daftar model, pemversian, latihan semula, pemantauan dan pengesanan hanyutan.
- Selesa bekerja dalam platform data dan tidak bergantung sepenuhnya pada notebook.
- Berpengalaman dalam pemodelan uplift atau kausal untuk penyasaran inkremental.
- Mempunyai pengetahuan tentang reka bentuk gedung ciri.
- Mampu bekerjasama dengan pihak berkepentingan komersial untuk menentukan cara ramalan akan digunakan.