مهندس البيانات

Core42

نظرة عامة

عنّا

كور 42، رائد في البنية التحتية السحابية والرقمية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، يقود حلول التكنولوجيا التحويلية عالميًا. من خلال الاستفادة من الموارد المتقدمة والشراكات، تمكّن كور 42 العملاء من استغلال البنية التحتية للذكاء الاصطناعي السيادي، خاصة في القطاعات التي تتطلب تنظيمات صارمة. مع مهمة لإعادة تعريف التحول الرقمي، نجمع بين القدرات السيادية وبنية تحتية حوسبية قابلة للتوسع وعالية الأداء، مما يضعها في مقدمة الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي في الشرق الأوسط وما وراءه.

الفرصة

نبحث عن مهندس بيانات ماهر ومتعدد المهارات لديه خبرة في بناء حلول بيانات قوية باستخدام منصة بيانات Microsoft وخبرة عملية في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة. يركز هذا الدور على تصميم وتطوير وصيانة خطوط أنابيب البيانات والهياكل القابلة للتوسع والفعالة مع المساهمة أيضًا في تطوير ونشر محركات تقييم الذكاء الاصطناعي والنماذج التنبؤية لدعم التحليلات المتقدمة. يجب أن يكون المرشح المثالي لديه خبرة عميقة في خدمات سحابة Azure، وحوكمة البيانات، ونمذجة البيانات، وأدوات متقدمة مثل Microsoft Fabric وDatabricks، مع تركيز تكميلي على سير العمل في الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة وMLOps. يوفر هذا المنصب الفرصة للعمل عند تقاطع هندسة البيانات والذكاء الاصطناعي لتحقيق نتائج تجارية ذات مغزى

المسؤوليات

المسؤوليات الرئيسية الخاصة بك

المسؤوليات الأساسية خبرة منصة بيانات Microsoft

• تصميم وتطوير خطوط أنابيب البيانات:
• بناء وتحسين وصيانة خطوط أنابيب ETL/ELT لالتقاط وتحويل ومعالجة كميات كبيرة من البيانات الهيكلية وغير الهيكلية من مصادر متنوعة.
• الاستفادة من Azure Data Factory وAzure Data Lake وAzure Synapse
• Analytics وMicrosoft Fabric أو Databricks للتكامل والتحويل القابلين للتوسع للبيانات.
• نمذجة البيانات والهندسة المعمارية:
• تصميم وتنفيذ نماذج البيانات والمخططات المحسّنة للتحليلات، وتعلم الآلة، واتخاذ القرارات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
• إنشاء وإدارة مستودعات البيانات، وبحيرات البيانات، ومنازل البحيرات لدعم تحليلات البيانات وأعباء العمل في الذكاء الاصطناعي.
• حوكمة البيانات والأمان:
• ضمان جودة البيانات، والامتثال، والأمان من خلال تنفيذ أطر حوكمة واستغلال أدوات مثل Microsoft Purview.
• فرض بروتوكولات أمان البيانات، بما في ذلك التحكم في الوصول القائم على الدور، وإخفاء البيانات، والتشفير.
• تكامل بيانات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة:
• التعاون مع علماء البيانات لدمج خطوط أنابيب البيانات مع سير عمل تعلم الآلة، مما يتيح التدريب والنشر السلس للنماذج.
• تحسين الأداء:
• مراقبة وتحسين أداء خطوط أنابيب البيانات والموارد السحابية لضمان توافر عالٍ، وقابلية للتوسع، وكفاءة في التكلفة.
  
  

المسؤوليات الثانوية تطوير محركات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة

• بناء محركات تقييم الذكاء الاصطناعي:
• تطوير وتنفيذ محركات تقييم الذكاء الاصطناعي لأتمتة عمليات اتخاذ القرار، مثل كشف الاحتيال، وتجزئة العملاء، وأنظمة التوصيات.
• إعداد البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة:
• الشراكة مع علماء البيانات لإعداد وتحضير البيانات لنماذج تعلم الآلة، بما في ذلك التعامل مع القيم المفقودة، والتقييس، وهندسة الميزات.
• تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة:
• المساهمة في تطوير نماذج تنبؤية ووصفية باستخدام أطر مثل scikit-learn وTensorFlow وPyTorch وAzure ML Studio.
• نشر النماذج والتكامل:
• نشر نماذج تعلم الآلة ومحركات التقييم في بيئات الإنتاج باستخدام Azure Machine Learning، مع تكامل سير العمل في الوقت الحقيقي والدفعات.
• تنفيذ MLOps:
• بناء وصيانة خطوط أنابيب MLOps للإصدار، والمراقبة، وإعادة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي في الإنتاج، مما يضمن التحسين المستمر.
• رؤى مدفوعة بالذكاء الاصطناعي:
• دعم تكامل نماذج الذكاء الاصطناعي مع تطبيقات الأعمال لتقديم رؤى قابلة للتنفيذ وتحسين الكفاءة التشغيلية.
  
  

المؤهلات

• التعليم: بكاليوس أو ماجستير في علوم الحاسوب، أو هندسة البيانات، أو علم البيانات، أو مجال ذي صلة.
• 6-10 سنوات من الخبرة في هندسة البيانات، مع تركيز قوي على تقنيات منصة بيانات Microsoft.
• 4+ سنوات من الخبرة العملية في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة، بما في ذلك بناء ونشر محركات التقييم.
  
  

المهارات التقنية

منصة بيانات Microsoft

• معرفة متقدمة بـ Azure Data Factory وAzure Synapse Analytics وAzure
• Data Lake وMicrosoft Fabric وDatabricks وSQL Server.
• خبرة مع Azure DevOps لخطوط أنابيب CI/CD في سير العمل لهندسة البيانات.
  
  

الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

• إجادة في Python وSQL لمهام هندسة البيانات وتعلم الآلة.
• خبرة عملية مع مكتبات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة مثل scikit-learn وTensorFlow وPyTorch أو Azure ML Studio.
  
  

معالجة البيانات الكبيرة

• خبرة مع أطر معالجة البيانات الموزعة مثل Apache Spark للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة.
  
  

أدوات حوكمة البيانات

• خبرة مع أدوات مثل Microsoft Purview لفهرسة البيانات، والحكم، والامتثال.
  
  

نشر الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة وممارسات MLOps

• فهم قوي لأفضل ممارسات MLOps، بما في ذلك إصدار النماذج، والمراقبة، وإعادة التدريب.
  
  

الشهادات

• شهادة مهندس بيانات Azure Associate
• شهادة مهندس الذكاء الاصطناعي Azure Associate
• شهادة مهندس بيانات معتمد من Databricks Associate
• شهادة Microsoft Fabric
• خبرة مع هياكل بحيرات البيانات والأدوات المتقدمة مثل Microsoft Fabric.
• تعرض لمجالات الذكاء الاصطناعي المتقدمة مثل معالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الكمبيوتر، أو التنبؤ بالسلاسل الزمنية.
• إلمام بأدوات الحاويات مثل Docker وأدوات التنسيق مثل Kubernetes.