باحث في الذكاء الاصطناعي

تساعد HackerRank الشركات مثل نيفيديا وأمازون ومايكروسوفت في توظيف وتطوير الجيل القادم من المطورين بناءً على المهارات، وليس على المؤهلات. تُعتمد منصتنا من قبل أكثر من 2500 من الشركات الأكثر ابتكارًا في العالم لبناء فرق هندسية قوية جاهزة لما هو قادم.
دخلت البرمجيات عصرًا حيث يبني البشر والذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب. مع تسارع هذا التحول، تتغير تعريفات المواهب التقنية القوية. نقدم للشركات طرقًا أفضل لتحديد واستثمار المهارات المستقبلية.
يهتم الناس في HackerRank بعمق بتأثير عملهم ويعتنون بالتفاصيل الصغيرة حتى يتمكن عملاؤنا من تحقيق نجاح كبير مع المنتجات التي يحبون استخدامها حقًا. نتحرك بسرعة ونؤمن بأن النتائج العظيمة تأتي من معايير عالية.

كيف يمكنك معرفة ما إذا كان المرشح يقوم بعمل جيد عندما لا توجد إجابة صحيحة؟
على مدى عشرين عامًا، كانت تقييمات الشيفرة حتمية. إما أن تمر الحلول اختبارًا أو لا. انتهى ذلك العالم. يعمل المرشحون اليوم جنبًا إلى جنب مع مساعدي الذكاء الاصطناعي، ويشاركون في محادثات متعددة الأدوار، وينتجون مخرجات تمزج بين التفكير البشري والآلي. أصبحت إشارة التقييم الآن نوعية وسياقية وذات طابع شخصي عميق.
ما تعتبره جولدمان ساكس مرشحًا قويًا يختلف عما تعتبره شركة ناشئة في المرحلة الثانية. ما يبدو كإجابة صحيحة في مقابلة بايثون يختلف عندما يكون النص موجودًا. وبدون منهجية صارمة لتعريف "الجيد"، فإن أي نظام تقييم نبنيه يخاطر بتضمين تحيز لا يمكننا رؤيته ولا يمكننا الدفاع عنه.
هذا الدور موجود لحل ذلك. ليس كوظيفة دعم. كطبقة بحثية أساسية تعتمد عليها كل شيء آخر.

• تصميم وتنفيذ دراسات بحثية لتعريف ما تعنيه "الأداء الجيد" عبر سياقات وظيفية وصناعات وأنواع مرشحين مختلفة.
• بناء مجموعات البيانات، وأطر التوصيف، وتسميات الحقيقة الأساسية التي تتعلم منها نماذج ML في فريق التقييم.
• امتلاك عملية تدقيق التحيز: تحديد أين تعالج أنظمتنا التقييمية المجموعات بشكل مختلف، وفهم السبب، وتقديم التوصيات للتغيير.
• إجراء مقابلات مع العملاء والصناعة لفهم كيف تعرف الشركات الكبرى الأداء المهاري، ثم تحويل تلك الإشارات إلى مفاهيم قابلة للقياس.
• كتابة وصيانة الوثائق حول منهجية البحث التي يمكن أن تشير إليها فرق المنتج وML والتجارية وتثق بها.
• البقاء على اطلاع بالأدبيات ذات الصلة في قياس التعليم، وعلم النفس القياسي، والعدالة الخوارزمية، وتقييم LLM، وإدخال الأفكار القابلة للتطبيق في العمل.

• لديك درجة ماجستير أو دكتوراه في تخصص بحثي مكثف: علم الإدراك، العلوم الاجتماعية الحاسوبية، معالجة اللغة الطبيعية، قياس التعليم، التفاعل بين الإنسان والحاسوب، أو مجال قريب.
• تعرف كيفية تصميم منهجية من الصفر. لا تحتاج إلى كتاب قواعد. يمكنك هيكلة سؤال بحث، وتحديد البيانات التي ستجيب عليه، وتنفيذ ذلك حتى تصل إلى استنتاج قابل للدفاع.
• أنت مستقل رقميًا. يمكنك كتابة نصوصك الخاصة، واستخراج البيانات، وإجراء تحليلاتك الخاصة، والعمل بدون مهندس بيانات مخصص يمسك بيدك.
• تفكر بعناية في ما تعنيه العدالة فعليًا في سياق القياس، وليس فقط كنقطة حديث ولكن كقيد تصميم.
• تقوم بالتواصل حول النتائج مع غير الباحثين دون تبسيط مفرط. تعرف كيف تجعل منهجية مفهومة لمدير المنتج، وعميل، ومهندس.

• إلمام بإطارات علم النفس القياسي، IRT، أو معايير التقييم التعليمي.
• عمل منشور أو بحث أطروحة يتناول العدالة الخوارزمية، تصميم التقييم، أو الحكم البشري في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
• خبرة في إجراء أبحاث المستخدم أو الدراسات النوعية جنبًا إلى جنب مع النمذجة الكمية.
• تعرض سابق لبيئات المنتجات B2B أو المؤسسات حيث تغذي مخرجات البحث مباشرة في المنتج المرسل.

• تشعر بالطاقة من حقيقة أنه لا يوجد فن سابق لهذه المشكلة.
• تجد أن تعريف إطار القياس مثير فكريًا مثل بناء النموذج.
• أنت نوع الباحث الذي يتحدث إلى العملاء، ويغوص في بيانات فوضوية، ولا ينتظر أن يتم تكليفه بفرضية. تريد أن يتم شحن بحثك، وليس مجرد نشره.

هل تريد معرفة المزيد عن HackerRank؟ تحقق من HackerRank.com لاستكشاف منتجاتنا وحلولنا ومواردنا، والغوص في قصتنا ومهمتنا هنا.

HackerRank هي صاحب عمل يفتخر بفرص العمل المتساوية وإجراءات العمل الإيجابية. نحن نقدم فرص عمل متساوية للجميع بناءً على الأداء الفردي والمؤهلات. نحن لا نميز بناءً على العرق أو الدين أو الأصل القومي أو الهوية أو التعبير الجنسي أو التوجه الجنسي أو العمر أو الحالة الاجتماعية أو حالة المحاربين أو الإعاقة. ستظل جميع معلوماتك سرية وفقًا لإرشادات EEO.

Linkedin | X | مدونة | إنستغرام | حياة@HackerRank

إشعار لمقدمي طلبات العمل المحتملين في HackerRank:

• يستخدم مجندونا عناوين البريد الإلكتروني @hackerrank.com.
• نحن لا نطلب أبدًا معلومات الدفع أو فحص الائتمان للتقدم، أو المقابلة، أو العمل هنا.