مفتوحة الآن تدريب مهني وتقني

تدريب هندسة الذكاء الاصطناعي في منظمة الصحة العالمية – إسطنبول 2026 (هندسة البيانات، تطوير Full-Stack، الجودة والتقييم)

مقدم الفرصة: World Health Organization
مشاهدات 15 تم الحفظ 0 مرة

تفاصيل الفرصة

الدولة
الجنسية
كل الدول العربية متاح لها التقديم
التمويل
ممولة بالكامل، ممولة جزئياً
العمر
متاح لجميع الأعمار
الجنس
كلا الجنسين
الموعد النهائي للتقديم
22-7-2026

التفاصيل

تدريب هندسة الذكاء الاصطناعي في منظمة الصحة العالمية – إسطنبول هو فرصة تدريبية مدتها 6 أشهر في مقر منظمة الصحة العالمية – المكتب الإقليمي لأوروبا في إسطنبول، تركيا. يهدف البرنامج إلى تزويد الطلاب والخريجين الجدد بخبرة عملية في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي وكيلية (agentic) في بيئة إنتاجية حقيقية، من خلال العمل على منصة Pera الداخلية لمنظمة الصحة العالمية.

نبذة عن الجهة المنظمة

منظمة الصحة العالمية – المكتب الإقليمي لأوروبا (WHO/Europe) هو جزء من منظمة الصحة العالمية، وهي وكالة تابعة للأمم المتحدة تعمل على تحسين الصحة العامة في جميع أنحاء العالم. يقع مقر المكتب الإقليمي في إسطنبول، تركيا، ويعمل على تطوير حلول رقمية آمنة لتحسين إنتاجية الموظفين، الوصول إلى المعرفة التنظيمية، وتقديم الخدمات التشغيلية.

لماذا قد تختار هذا التدريب؟

  • خبرة عملية في الذكاء الاصطناعي: العمل على منصة Pera، وهي مساحة عمل ذكية داخلية تستخدم الذكاء الاصطناعي للكتابة، الترجمة، البحث المعرفي، التعلم، أتمتة المهام، وغيرها.
  • ثلاثة مجالات تركيز: هندسة بيانات الذكاء الاصطناعي، تطوير Full-Stack، أو الجودة والتقييم.
  • بيئة إنتاجية حقيقية: نشر ميزات للمستخدمين الحقيقيين في دورات تطوير قصيرة.
  • تعلم مهارات متقدمة: تصميم الوكيلات، التقييم، النشر المسؤول للذكاء الاصطناعي، والأدوات الأمامية والخلفية.
  • بيئة دولية: العمل في منظمة صحية دولية مع فرق متعددة الثقافات.

لماذا تتقدم لهذا التدريب؟

تدريب هندسة الذكاء الاصطناعي في منظمة الصحة العالمية – إسطنبول يمثل فرصة فريدة للطلاب والخريجين المهتمين بالذكاء الاصطناعي، هندسة البرمجيات، والصحة العامة. إذا كنت تريد العمل على مشاريع ذكاء اصطناعي حقيقية تستخدمها منظمة صحية دولية، وتطوير مهاراتك في هندسة البيانات، التطوير الأمامي والخلفي، أو تقييم الجودة، فإن هذا التدريب يمنحك خبرة عملية، شبكة علاقات دولية، وفهم عميق للذكاء الاصطناعي المسؤول في بيئة صحية عالمية.

ملخص تفاصيل التدريب

  • الجهة المنظمة: منظمة الصحة العالمية – المكتب الإقليمي لأوروبا (WHO/Europe).
  • المسمى الوظيفي: متدرب هندسة الذكاء الاصطناعي – هندسة البيانات، تطوير Full-Stack، الجودة والتقييم.
  • المكان: إسطنبول، تركيا.
  • نوع العقد: تدريب (Intern).
  • المدة: 6 أشهر.
  • نوع العمل: دوام كامل، حضور شخصي في المكتب.
  • المجالات: هندسة بيانات الذكاء الاصطناعي، تطوير Full-Stack، الجودة والتقييم.

الفوائد والمزايا المقدمة

  • بدل معيشة: بدل معيشة وفق سياسة برنامج التدريب في منظمة الصحة العالمية، وليس راتباً.
  • تأمين صحي: تغطية تأمينية ضد الحوادث والمرض وفق القواعد المعمول بها.
  • خبرة عملية: العمل على مشاريع حقيقية تستخدمها منظمة الصحة العالمية.
  • تدريب تقني: تعلم React، TypeScript، Python، LLM APIs، RAG، أتمتة المهام، وتقييم الذكاء الاصطناعي.
  • بيئة دولية: العمل مع فريق متعدد التخصصات والثقافات.

شروط التقديم ومعايير القبول

التعليم

  • أن يكون المتقدم قد أكمل ما يعادل ثلاث سنوات من الدراسة بدوام كامل في هندسة البرمجيات، علوم الحاسوب، الذكاء الاصطناعي، علم البيانات، أو مجال ذي صلة.
  • أن يكون مسجلاً في برنامج دراسي يؤدي إلى مؤهل رسمي، أو خريجاً جديداً (التقديم خلال 18 شهراً بعد التخرج).

المهارات والخبرة الأساسية

  • خبرة برمجة في TypeScript/JavaScript أو Python.
  • معرفة بمفاهيم تطوير الويب الحديثة، ويفضل React.
  • فهم أساسي لـ Git، APIs، الاختبار، والتوثيق.
  • خبرة عملية في مشروع واحد على الأقل يتضمن تكامل LLM، RAG، أو وكيلات ذكية.
  • مهارات تحليلية وحل مشكلات قوية.
  • إتقان اللغة الإنجليزية.

الخبرة المرغوبة

  • خبرة مع React، TypeScript، Next.js، Python، FastAPI، Node.js.
  • معرفة بمنصات السحابة، الحاويات، CI/CD، أو DevOps.
  • خبرة مع LLM APIs، قواعد البيانات المتجهة، البحث الدلالي، أو معالجة المستندات.
  • معرفة بلغة أخرى من لغات الأمم المتحدة (مرغوب).

هل أنت مستعد للتقديم؟

تأكد من قراءة الشروط والتفاصيل قبل الانتقال للموقع الرسمي

آخر موعد: متاحة

طريقة التقديم

  • تقديم الطلب عبر الموقع الرسمي: يجب تقديم الطلب عبر بوابة التوظيف الإلكترونية لمنظمة الصحة العالمية قبل الموعد النهائي.
  • إرفاق المستندات: شهادة الطالب، السيرة الذاتية، خطاب التحفيز، وأي مستندات داعمة.
  • تحديد مجال التركيز: ذكر المجال المفضل (هندسة البيانات، Full-Stack، أو الجودة والتقييم) في خطاب التحفيز.
  • الالتزام بالموعد النهائي: تقدم قبل الموعد النهائي.

انضم إلى مجتمعنا! 🎉

انضم إلى قناتنا على تيليجرام للحصول على آخر المنح والفرص التعليمية والمهنية مباشرة.

انضم الآن