متدرب Machine Learning (معالجة اللغات الطبيعية العربية)
عن الشركة
Finalyze هي شركة بيانات مقرها القاهرة تعمل على بناء بيانات مالية نظيفة للأسواق الناشئة، بدءاً من Egyptian Exchange. لا تزال الكثير من بيانات السوق موجودة في ملفات باللغة العربية يقوم المحللون بإعادة كتابتها يدوياً. نحن نقوم باستخراج القوائم المالية، وتحديد الأرقام التي لا تتطابق، وتقديم بيانات موحدة باللغة الإنجليزية يمكن تتبعها وصولاً إلى الصفحة الدقيقة التي استُخرجت منها. نحن فريق تأسيسي صغير وخريجو Venture Lab التابع للجامعة الأمريكية بالقاهرة.
المهام
نحن نوظف متدرب machine learning واحد لفترة تدريب عن بُعد، بدوام جزئي، لمدة 12 أسبوعاً للعمل على منتج بيانات أسواق رأس المال الخاص بنا. ستعمل على شيئين: قياس مدى دقة الـ large language models التي تقف وراء عملية الاستخراج الخاصة بنا في قراءة القوائم المالية العربية، وبناء sentiment score لكل شركة مدرجة في Egyptian Exchange. ستكتب خطة من صفحة واحدة قبل البدء، ويجب أن تكون كل نتيجة تبلغ عنها قابلة لإعادة التشغيل من قبل شخص آخر من خلال notebook الخاص بك، وكل تغيير يتم مراجعته من قبل chief technology officer لدينا قبل دمجه.
ما ستعمل عليه
- اختبار مدى موثوقية النماذج التي تقف وراء عملية الاستخراج الخاصة بنا في قراءة الأرقام العربية الشرقية
- مقارنة دقة تلك النماذج مقابل المعيار الخاص بنا، وتكلفتها لكل قائمة مالية
- مجموعة تقييم (evaluation set) مبنية من صفحات تم التحقق منها، بحيث يتم قياس كل تغيير في الـ pipeline قبل إطلاقه
- sentiment score لكل شركة مدرجة، مبني من text ingestion، ومجموعة بيانات مصنفة (labelled dataset)، و baseline model
- Stack: Python و notebooks، مع بناء الـ sentiment كخدمة جديدة.
المتطلبات
- طالب في السنة الثالثة أو أعلى في computer science، أو data science أو مجال ذي صلة، أو طالب ماجستير، أو خريج حديث
- يقرأ العربية بطلاقة
- خبرة في تدريب text classifier
- خبرة في قياس مخرجات النموذج مقابل بيانات مصنفة، على سبيل المثال باستخدام precision و recall
- متمكن في Python و notebooks
- قادر على الالتزام بـ 15 إلى 20 ساعة أسبوعياً لمدة 12 أسبوعاً، بما في ذلك فترتي بعد ظهر ثابتتين كل أسبوع
- مرتاح في العمل عن بُعد وفي كتابة خطتك قبل البدء في التنفيذ
أخرى
الشروط
- يبدأ في نوفمبر 2026
- 12 أسبوعاً، من 15 إلى 20 ساعة أسبوعياً، بما في ذلك فترتي بعد ظهر ثابتتين كل أسبوع للمراجعة مع الفريق
- عن بُعد بالكامل
- هذا تدريب غير مدفوع الأجر </code>