فرصة تطوع (Data Science Volunteer) في برنامج الأغذية العالمي للأمم المتحدة (WFP) 2026

يُعلن “برنامج الأغذية العالمي” (WFP)، التابع للأمم المتحدة وأكبر منظمة إنسانية في العالم، عن فتح باب التقديم لفرصة تطوعية استثنائية في قسم (البيانات والذكاء الاصطناعي – Data & AI) بمكتب القاهرة كـ (متطوع علوم البيانات – Data Science Volunteer).

توفر هذه الفرصة للمتدربين الجامعيين الطموحين احتكاكاً مباشراً بمشاريع علوم البيانات والذكاء الاصطناعي الحقيقية التي تساهم في تقديم حلول مؤسسية ذات تأثير تنظيمي وعالمي، وذلك تحت الإشراف المباشر لـ (Lead Data Scientist).

📅 تفاصيل وشروط البرنامج (Program Details)

• طبيعة البرنامج: عمل تطوعي (غير مدفوع الأجر – Unpaid).
• مدة البرنامج: 10 أسابيع (10 weeks).
• مكان العمل: مكتب القاهرة (Cairo, Egypt).
• الموعد النهائي للتقديم (Deadline): 8 يونيو 2026.
• السن المطلوب: 18 عاماً كحد أدنى.

📌 المهام والمسؤوليات الفنية (Key Responsibilities)

بصفتك متطوعاً في فريق (Data & AI)، ستتركز مهامك حول:

• تجهيز البيانات: دعم الفريق في عمليات تحضير البيانات (Data preparation)، التحليل الاستكشافي (Exploratory analysis)، وفحوصات الجودة للمشاريع العالمية الجارية.
• تطوير النماذج: المساهمة في تطوير، اختبار، وتقييم مسارات عمل علوم البيانات وتعلم الآلة (Machine Learning workflows) المعتمدة على لغة (Python).
• البحث والتطبيق: المساعدة في البحث عن تقنيات، أدوات، وأفضل الممارسات في مجال تعلم الآلة (ML) وتطبيقها على حالات الاستخدام الخاصة بالمشاريع (Use cases).
• التوثيق الفني: إعداد وثائق فنية واضحة، ملخصات، وعروض تقديمية لشرح الأساليب التحليلية والنتائج للفريق.
• التعاون: المشاركة في اجتماعات الفريق والتعاون مع الزملاء عبر مختلف التخصصات لإنجاز المهام المطلوبة.

🎓 المؤهلات المطلوبة للتقديم (Required Qualifications)

• المرحلة الأكاديمية: طالب جامعي (Undergraduate) مقيد حالياً في برامج (علوم الحاسب، علوم البيانات، الذكاء الاصطناعي، الإحصاء، أو أي مجال كمي ذي صلة).
• المهارات التقنية: معرفة عملية جيدة بلغة (Python)، وفهم عام لتقنيات علوم البيانات وتعلم الآلة (Machine Learning).
• المهارات الشخصية: مهارات قوية في التحليل وحل المشكلات، القدرة على التعلم السريع، ومهارات تواصل وعمل جماعي ممتازة.
• المهارات اللغوية: إجادة اللغة الإنجليزية بطلاقة (Fluency is required).

💡 زاوية إيجينكس (Egyincs) لتشريح فرصة التطوع

في مجال الـ (Data Science)، الفارق بين المبتدئ والمحترف هو “حجم وتأثير البيانات” التي تعامل معها. التدريب في منظمة دولية مثل (WFP) يعني أنك لن تكتب أكواداً (Python) لمجرد التدريب الأكاديمي، بل ستعمل على نماذج تعلم آلة (ML Models) تُستخدم في التنبؤ بالأزمات الغذائية أو تحسين سلاسل الإمداد الإنسانية. بنهاية الـ 10 أسابيع، سيُطلب منك تقديم مخرجات برمجية وتحليلية حقيقية (Code & Analysis outputs)، وهو ما يعتبر أضخم إضافة ممكنة لـ (GitHub Portfolio) الخاص بك، وشهادة خبرة لا تُقدر بثمن تفتح لك أبواب كبرى شركات التكنولوجيا.

💊 كبسولة إيجينكس للمقابلة الفنية (Data Science Intern Hack)

المحاور التقني في هذا التدريب سيبحث عن مدى فهمك لأساسيات تعلم الآلة وقدرتك على التعامل مع “البيانات غير المثالية” (Messy Data).

• سؤال متوقع: (أثناء عملك على مجموعة بيانات ضخمة للتنبؤ، وجدت أن هناك قيماً مفقودة كثيرة (Missing Values) في أعمدة هامة.. كيف ستتعامل معها برمجياً وإحصائياً قبل بناء نموذج الـ ML؟)
• الإجابة القياسية: (لا يوجد حل واحد يناسب كل البيانات، فالأمر يعتمد على طبيعة العمود المفقود وتأثيره. أولاً، إذا كانت نسبة الفقد قليلة جداً، قد أقوم بحذف الصفوف. ثانياً، إذا كانت بيانات رقمية مهمة، سأستخدم تقنيات الـ (Imputation) مثل التعويض بالمتوسط (Mean) أو الوسيط (Median) لتجنب تأثير القيم المتطرفة (Outliers). ثالثاً، إذا كانت بيانات فئوية (Categorical)، قد أعوضها بالمنوال (Mode) أو أضعها في فئة مستقلة باسم “Unknown”. الأهم هو أنني سأقوم باختبار تأثير هذه المعالجة على كفاءة نموذج تعلم الآلة في النهاية لضمان عدم تشويه النتائج).

🎯 كيفية التقديم وإرسال السيرة الذاتية

(يُرجى العلم أن التقديم يتم حصرياً عبر نظام التوظيف الإلكتروني للأمم المتحدة، ولن يُلتفت لأي سير ذاتية تُرسل عبر البريد الإلكتروني).

للتقديم، قم بالتمرير لأسفل هذه الصفحة واضغط على زر (قدم الآن – Apply) ليتم توجيهك مباشرة إلى البوابة الرسمية، وقم بإنشاء حسابك (Workday profile) وتعبئة بياناتك ورفع سيرتك الذاتية (CV) وخطاب التغطية (Cover Letter) قبل نهاية يوم 8 يونيو.