وصف
توظّف Parallel Wireless عالم بيانات أول لتطوير نماذج تعلّم آلي غير آنية وخوارزميات بيانية/إحصائية لتحسين شبكات Open RAN. يركّز الدور على تجميع الخلايا، واكتشاف الحالات الشاذة، والتنبؤ بالحمل، وبناء سير عمل قابل للتكرار للتجارب ونشر النماذج، واستخراج البيانات واسعة النطاق للسلاسل الزمنية والطوبولوجيا، وقياس أثر النماذج، وعرض التوصيات على القيادات الهندسية والتجارية. يحتاج المرشحون إلى خبرة لا تقل عن خمس سنوات في علوم البيانات التطبيقية أو تعلّم الآلة، ومهارات قوية في Python، وخبرة في مخازن البيانات واسعة النطاق وأدوات نشر تعلّم الآلة، ودرجة بكالوريوس في مجال ذي صلة أو درجة ماجستير في الهندسة الكهربائية أو علوم الحاسوب أو هندسة البرمجيات.
