Qatar Jobs Today: Hyqoo Company announces new job opportunities. Are you looking for job opportunities in Qatar? Hyqoo Company announces the opening of recruitment for many jobs in various specializations in Qatar on today's date. These opportunities are available to all nationalities. Learn about the available jobs and how to apply through the following advertisement.
↔
Required jobs in Hyqoo company and their details:
AI Architect
We are seeking a skilled and visionary AI Architect to lead the design, development, and deployment of advanced AI solutions. The ideal candidate will have a deep understanding of AI/ML technologies, strong analytical capabilities, and a proven ability to solve complex business problems using cutting-edge AI techniques. You will play a critical role in defining our AI strategy and driving innovation across various projects.
Key Responsibilities:
AI Strategy and Architecture:
Develop and define the AI architecture aligned with business objectives.
Drive the adoption of AI/ML technologies and provide guidance on best practices.
Solution Design and Development:
Design scalable, reliable, and efficient AI solutions.
Collaborate with data scientists, engineers, and business stakeholders to implement AI-driven systems.
Oversee the development of machine learning models, natural language processing (NLP) systems, computer vision solutions, and other AI applications.
Technology Leadership:
Evaluate and recommend AI tools, platforms, and frameworks.
Stay up-to-date with industry trends and emerging AI technologies to ensure the organization remains at the forefront of innovation.
Data Management:
Work closely with data engineering teams to ensure the availability of high-quality data for AI projects.
Implement data governance and security standards for AI systems.
Performance Optimization:
Ensure the performance, scalability, and robustness of AI models and systems.
Optimize workflows for training, testing, and deploying machine learning models.
Mentorship and Collaboration:
Mentor and support data scientists and engineers in adopting AI best practices.
Collaborate with cross-functional teams to integrate AI capabilities into existing systems and processes.
Qualifications:
Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Data Science, Artificial Intelligence, or a related field. Ph.D. is a plus.
Proven experience as an AI Architect, Data Scientist, or in a similar role.
Strong knowledge of AI/ML frameworks such as TensorFlow, PyTorch, Keras, or Scikit-learn.
Expertise in cloud-based AI platforms (e.g., AWS Sagemaker, Azure AI, Google AI).
Proficiency in programming languages like Python, R, or Java.
Experience with big data technologies (e.g., Hadoop, Spark) and databases (SQL and NoSQL).
Strong problem-solving skills with the ability to design innovative solutions.
Excellent communication and leadership skills.
Knowledge of ethical AI practices and data privacy regulations.
Preferred Skills:
Experience in specific AI domains such as NLP, computer vision, or reinforcement learning.
Familiarity with DevOps and MLOps practices for AI model deployment and monitoring.
Certifications in AI or cloud technologies (e.g., AWS Certified Machine Learning Specialty, Google Professional ML Engineer).
مهندس الذكاء الاصطناعي
نحن نبحث عن مهندس ذكاء اصطناعي ماهر وذو رؤية لقيادة تصميم وتطوير ونشر حلول الذكاء الاصطناعي المتقدمة. المرشح المثالي سيكون لديه فهم عميق لتقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وقدرات تحليلية قوية وقدرة مثبتة على حل مشاكل الأعمال المعقدة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة. ستلعب دورًا حاسمًا في تحديد استراتيجية الذكاء الاصطناعي لدينا ودفع الابتكار عبر مشاريع مختلفة.
نحن نبحث عن مهندس ذكاء اصطناعي ماهر وذو رؤية لقيادة تصميم وتطوير ونشر حلول الذكاء الاصطناعي المتقدمة. المرشح المثالي سيكون لديه فهم عميق لتقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وقدرات تحليلية قوية وقدرة مثبتة على حل مشاكل الأعمال المعقدة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة. ستلعب دورًا حاسمًا في تحديد استراتيجية الذكاء الاصطناعي لدينا ودفع الابتكار عبر مشاريع مختلفة.
المسؤوليات الرئيسية:
استراتيجية الذكاء الاصطناعي وهندسته:
تطوير وتحديد بنية الذكاء الاصطناعي بما يتماشى مع أهداف العمل.تعزيز اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتقديم الإرشادات بشأن أفضل الممارسات.تصميم وتطوير الحلول:
تصميم حلول الذكاء الاصطناعي القابلة للتطوير والموثوقة والفعالة.التعاون مع علماء البيانات والمهندسين وأصحاب المصلحة في الأعمال لتنفيذ أنظمة تعتمد على الذكاء الاصطناعي.الإشراف على تطوير نماذج التعلم الآلي، وأنظمة معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وحلول الرؤية الحاسوبية، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى.القيادة التكنولوجية:
تقييم أدوات الذكاء الاصطناعي والمنصات والأطر والتوصية بها.ابق على اطلاع بأحدث اتجاهات الصناعة وتقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة لضمان بقاء مؤسستك في طليعة الابتكار.إدارة البيانات:
التعاون بشكل وثيق مع فرق هندسة البيانات لضمان توفر بيانات عالية الجودة لمشاريع الذكاء الاصطناعي.تنفيذ معايير حوكمة البيانات والأمن لأنظمة الذكاء الاصطناعي.تحسين الأداء:
ضمان أداء وإمكانية التوسع والمتانة لنماذج وأنظمة الذكاء الاصطناعي.تحسين سير العمل للتدريب والاختبار ونشر نماذج التعلم الآلي.الإرشاد والتعاون:
توجيه ودعم علماء البيانات والمهندسين في تبني أفضل ممارسات الذكاء الاصطناعي.التعاون مع فرق متعددة الوظائف لدمج قدرات الذكاء الاصطناعي في الأنظمة والعمليات الحالية.
استراتيجية الذكاء الاصطناعي وهندسته:
تطوير وتحديد بنية الذكاء الاصطناعي بما يتماشى مع أهداف العمل.
تعزيز اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتقديم الإرشادات بشأن أفضل الممارسات.
تصميم وتطوير الحلول:
تصميم حلول الذكاء الاصطناعي القابلة للتطوير والموثوقة والفعالة.
التعاون مع علماء البيانات والمهندسين وأصحاب المصلحة في الأعمال لتنفيذ أنظمة تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
الإشراف على تطوير نماذج التعلم الآلي، وأنظمة معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وحلول الرؤية الحاسوبية، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى.
القيادة التكنولوجية:
تقييم أدوات الذكاء الاصطناعي والمنصات والأطر والتوصية بها.
ابق على اطلاع بأحدث اتجاهات الصناعة وتقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة لضمان بقاء مؤسستك في طليعة الابتكار.
إدارة البيانات:
التعاون بشكل وثيق مع فرق هندسة البيانات لضمان توفر بيانات عالية الجودة لمشاريع الذكاء الاصطناعي.
تنفيذ معايير حوكمة البيانات والأمن لأنظمة الذكاء الاصطناعي.
تحسين الأداء:
ضمان أداء وإمكانية التوسع والمتانة لنماذج وأنظمة الذكاء الاصطناعي.
تحسين سير العمل للتدريب والاختبار ونشر نماذج التعلم الآلي.
الإرشاد والتعاون:
توجيه ودعم علماء البيانات والمهندسين في تبني أفضل ممارسات الذكاء الاصطناعي.
التعاون مع فرق متعددة الوظائف لدمج قدرات الذكاء الاصطناعي في الأنظمة والعمليات الحالية.
المؤهلات:
درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر أو علوم البيانات أو الذكاء الاصطناعي أو مجال ذي صلة. الدكتوراه هي ميزة إضافية.خبرة مثبتة كمهندس ذكاء اصطناعي، أو عالم بيانات، أو في دور مماثل.معرفة قوية بأطر عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مثل TensorFlow أو PyTorch أو Keras أو Scikit-learn.خبرة في منصات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى السحابة (على سبيل المثال، AWS Sagemaker، Azure AI، Google AI).الكفاءة في لغات البرمجة مثل Python أو R أو Java.الخبرة في تقنيات البيانات الضخمة (على سبيل المثال، Hadoop، Spark) وقواعد البيانات (SQL و NoSQL).مهارات قوية في حل المشكلات مع القدرة على تصميم حلول مبتكرة.مهارات ممتازة في التواصل والقيادة.معرفة ممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية ولوائح خصوصية البيانات.
درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر أو علوم البيانات أو الذكاء الاصطناعي أو مجال ذي صلة. الدكتوراه هي ميزة إضافية.
خبرة مثبتة كمهندس ذكاء اصطناعي، أو عالم بيانات، أو في دور مماثل.
معرفة قوية بأطر عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مثل TensorFlow أو PyTorch أو Keras أو Scikit-learn.
خبرة في منصات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى السحابة (على سبيل المثال، AWS Sagemaker، Azure AI، Google AI).
الكفاءة في لغات البرمجة مثل Python أو R أو Java.
الخبرة في تقنيات البيانات الضخمة (على سبيل المثال، Hadoop، Spark) وقواعد البيانات (SQL و NoSQL).
مهارات قوية في حل المشكلات مع القدرة على تصميم حلول مبتكرة.
مهارات ممتازة في التواصل والقيادة.
معرفة ممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية ولوائح خصوصية البيانات.
المهارات المفضلة:
خبرة في مجالات الذكاء الاصطناعي المحددة مثل البرمجة اللغوية العصبية، أو الرؤية الحاسوبية، أو التعلم المعزز.المعرفة بممارسات DevOps وMLOps لنشر نموذج الذكاء الاصطناعي ومراقبته.الشهادات في تقنيات الذكاء الاصطناعي أو السحابة (على سبيل المثال، AWS Certified Machine Learning Specialty، Google Professional ML Engineer).
خبرة في مجالات الذكاء الاصطناعي المحددة مثل البرمجة اللغوية العصبية، أو الرؤية الحاسوبية، أو التعلم المعزز.
المعرفة بممارسات DevOps وMLOps لنشر نموذج الذكاء الاصطناعي ومراقبته.
الشهادات في تقنيات الذكاء الاصطناعي أو السحابة (على سبيل المثال، AWS Certified Machine Learning Specialty، Google Professional ML Engineer).
How to apply for jobs
To apply for the aforementioned jobs, you can follow these steps:
- To go to the application page. (Job opportunities for Hyqoo Company)
- Click on a job title to view details.
- Please click the Easy Apply button at the top of the page.
- Enter the required information in the pop-up screens.
- Click Review to review the form.
Source and additional details
- Job source: The official website
- Posted Date: 4-12-2024 (Please check the date before applying).
- Required Nationalities: All nationalities.
.png)
