عالم البيانات الرئيسي EMIRATES GLOBAL ALUMINIUM (EGA)

الوصف الوظيفي

الأدوار والمسؤوليات

الملف الشخصي المطلوب للمرشحين

المؤهلات والمهارات:

المؤهلات

• ماجستير أو دكتوراه في علم البيانات، علوم الحاسوب، الهندسة، الإحصاء.
• معرفة لغات البرمجة، ويفضل أن تكون في بايثون، R و SQL

الحد الأدنى من الخبرة والمعرفة بالمجال

• 10+ سنوات من الخبرة ذات الصلة في دور إحصائي وعلم البيانات
• يجب أن تكون لديه خبرة ومعرفة في صناعة المعادن والتعدين أو الطاقة أو مزيج من كلا الصناعتين ويمكنه التواصل بفوائد الأعمال لمنتجات علم البيانات، ورعايتها وإدارتها عبر المنظمة. يتواصل مع قصص ذات صلة وجذابة في الوسيط الأنسب ويضمن أن الحوكمة الأخلاقية للبيانات مدمجة في استراتيجية المنظمة. خبير في مواءمة أولويات علم البيانات مع الأهداف التنظيمية الأوسع - على سبيل المثال، الميزانية.
• يمارس الرياضيات التطبيقية، الإحصاء، والممارسات العلمية، يعرف كيف يطور خبرة أعمق في نطاق أضيق من التخصصات ويمكنه البدء في تطبيق النظرية الناشئة على الحالات العملية.
• إجادة العمل مع إطارات البيانات وكتابة استعلامات SQL معقدة
• إجادة التعلم الآلي لحل مشاكل التجميع، التصنيف، الانحدار، الكشف عن الشذوذ، المحاكاة، والتحسين على مجموعات البيانات الكبيرة
• قدرة مثبتة على دمج وتحويل مجموعات البيانات الداخلية والخارجية المختلفة لإنشاء ميزات جديدة
• خبرة في تصور/عرض البيانات لأصحاب المصلحة باستخدام: Tableau، R Shiny، Plotly، Power BI، Periscope، Business Objects، D3، g plot إلخ.
• يمارس لغات برمجة مختلفة ويعرف كيفية تطوير، كتابة، اختبار، تصحيح وتوثيق برامج أو نصوص بسيطة كجزء من فريق متعدد التخصصات. معرفة لغات برمجة إضافية أمر مرغوب فيه (C++، Java، SPSS، SAS، Scala)
• معرفة قوية في واحد أو أكثر من مجالات علم البيانات أو علم القرار (مثل: الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، الاقتصاد القياسي، التعلم العميق، معالجة اللغة الطبيعية، توقعات السلاسل الزمنية، النشر، الاستدلال السببي، نمذجة الرفع، و/أو التحسين)
• خبير في العمل مع مهندسي البيانات لرسم، إنتاج، تحويل واختبار تدفقات البيانات الجديدة لمالكي البيانات والمستهلكين، واختيار الأدوات والتقنيات الأكثر ملاءمة. يقود استكشاف البيانات بشكل عشوائي في مجموعة متنوعة من تنسيقات تسلسل البيانات وتخزينها، من جميع أنحاء الأعمال.
• يفهم ويمكنه مساعدة الفرق في تطبيق مجموعة من التقنيات لتحليل البيانات وتقديم الرؤى عبر دورة حياة المنتج (علم البيانات). نشط ويمكنه تقديم نتائج جذابة تُفيد القرارات الأوسع ويطبق أساليب مبتكرة لحل المشكلات.
• معرفة الحوسبة الموزعة أو تقنيات NoSQL تعتبر ميزة إضافية
• تُعتبر الخبرة في أنظمة الأتمتة والتحكم والتدريب في المجالات المماثلة قيمة.

تجربة رقمية مرنة

• خبرة في العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة وقواعد البيانات العلائقية، ومحاكاة/تحسين وأدوات الحوسبة الموزعة (MapReduce، Hadoop، Hive، Spark، MySQL، H20 ai Cloud، منصات الذكاء الاصطناعي، الحاويات إلخ) مطلوبة.
• خبرة في دعم النشر، المراقبة، الصيانة وتعزيز النماذج مطلوبة

المهارات الفردية

• مهارات استثنائية في التواصل والتعاون لفهم احتياجات الشركاء في الأعمال وتقديم الحلول
• تحيز للعمل، مع القدرة على تقديم نتائج متميزة من خلال تحديد الأولويات وإدارة الوقت
• قدرة مثبتة على تعلم وحل مجالات ومشكلات الأعمال الجديدة بكفاءة
• حس رقمي؛ شك صحي حول صلاحية البيانات وتحيزاتها الجوهرية

عقلية وسلوكيات

• فضول فكري لفهم والإجابة على الأسئلة
• تواضع فكري للاستفادة من خبرات الآخرين
• مهارات تنظيمية نموذجية مع اهتمام بالتفاصيل والدقة
• قدرة على التدريب، والإرشاد، والتعاون مع أعضاء الفريق