مدير علوم البيانات في مجلس التعاون الخليجي

Visa

الوصف الوظيفي

الأدوار والمسؤوليات

الملف الشخصي المطلوب للمرشحين

حد أدنى من 8+ سنوات من الخبرة في تطبيق حلول التعلم الآلي على مشاكل الأعمال - مطلوب خبرة في تطوير النماذج والإنتاج

درجة دراسات عليا (ماجستير أو دكتوراه) في مجال كمي مثل الإحصاء، الرياضيات، علم البيانات، البحث التشغيلي، علوم الكمبيوتر، المعلوماتية، الاقتصاد، أو الهندسة

خبرة في العمل في واحدة أو أكثر من أسواق بطاقات المدفوعات حول العالم، مع مسؤوليات محددة في المدفوعات، والخدمات المصرفية للأفراد، أو صناعات التجار بالتجزئة

فهم جيد للمدفوعات وصناعة البنوك، بما في ذلك الفئات العمودية للبطاقات مثل الائتمان الاستهلاكي، الخصم الاستهلاكي، المدفوعات المسبقة، الأعمال الصغيرة، التجارية، والمنتجات المشتركة العلامة التجارية

معرفة متخصصة بالبيانات، وذكاء السوق، وذكاء الأعمال، وأدوات وتقنيات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، مع قدرة مثبتة على دمج تقنيات جديدة لحل مشاكل الأعمال

خبرة في التخطيط والتنظيم وإدارة مشاريع كبيرة متعددة مع فرق متنوعة عبر الوظائف، بما في ذلك تخطيط الموارد وتنفيذ التسليم

خبرة في تقديم الأفكار والتحليلات لأصحاب المصلحة مع تخصيص النتائج المدفوعة بالبيانات لمستويات مختلفة من الجمهور

قدرة مثبتة على تحقيق النتائج ضمن نطاق وزمن وميزانية محددة

مهارات قوية جدًا في إدارة الأشخاص/المشاريع وخبرة

قدرة على السفر داخل دول مجلس التعاون الخليجي في إشعار قصير

خبرة فنية: خبرة في بيئات الحوسبة الموزعة / منصات البيانات الكبيرة (هارود، إليستيك، إلخ) فضلاً عن أنظمة قواعد البيانات العادية ومتاجر القيم (SQL، هايف، HBase، إلخ)

إلمام بكيفية عمل نماذج اللغة الكبيرة والقدرة على تطوير الوكلاء

قدرة على تطوير واجهة المستخدم/تجربة المستخدم ستكون ميزة

قدرة برمجية قوية في لغات برمجة مختلفة مثل بايثون، سبارك، R، سكالا، جافا، ماتلاب، C++، وSQL

خبرة في صياغة أطر عمل هندسة الحلول التي تعتمد على واجهات برمجة التطبيقات والخدمات الدقيقة

إلمام بنهج نمذجة البيانات الشائعة والقدرة على العمل مع أنواع البيانات المختلفة بما في ذلك JSON، XML، إلخ

قدرة على بناء خطوط بيانات (مثل ETL، إعداد البيانات، تجميع البيانات وتحليلها) باستخدام أدوات مثل NiFi، Sqoop، Ab Initio، إلمام بعمليات تتبع البيانات وأدوات إدارة المخطط مثل Avro

إجادة بعض أو كل التقنيات التالية: الانحدار الخطي واللوجستي، أشجار القرار، الغابات العشوائية، الجيران الأقرب، سلسلة ماركوف مونت كارلو، أخذ العينات غيبس، الخوارزميات التطورية (مثل الخوارزميات الجينية، البرمجة الجينية)، آلات الدعم الناقل، الشبكات العصبية، إلخ.

معرفة متخصصة بتقنيات التنقيب المتقدم عن البيانات ونمذجة إحصائية، بما في ذلك النمذجة التنبؤية (مثل، الانحدار الثنائي والمتعدد، ANOVA)، تقنيات التصنيف (مثل، التجميع، تحليل المكونات الرئيسية، تحليل العوامل)، تقنيات شجرة القرار (مثل، CART، CHAID)