أرسل لي وظائف مثل هذه
الخبرة
8 - 10 سنوات
موقع العمل
الرياض، المملكة العربية السعودية
التعليم
بكالوريوس في العلوم(أي)
الجنسية
أي جنسية
جنس
غير مذكور
عدد الشواغر
1 عدد الشواغر
الوصف الوظيفي
الأدوار والمسؤوليات
1. قيادة تسليم علم البيانات من البداية إلى النهاية
- تطوير وتنفيذ وصيانة قواعد البيانات وأنظمة جمع البيانات
- امتلاك دورة حياة كاملة لمبادرات ML/AI - من تشكيل المشكلة، استكشاف البيانات، هندسة الميزات، تطوير النموذج، التحقق، وتسليم MLOps.
- تقديم نماذج قابلة للتوسع وجاهزة للإنتاج، مع ضمان التوافق مع حوكمة البيانات المؤسسية ومعايير الذكاء الاصطناعي.
- إجراء تحليل إحصائي لفهم وتفسير رؤى البيانات
- تطبيق تقنيات التنقيب عن البيانات لتحديد الأنماط والاتجاهات والعلاقات في مجموعات البيانات الكبيرة
- بناء نماذج تنبؤية وخوارزميات تعلم الآلة للتنبؤ بالنتائج المستقبلية
- إنشاء تصورات بيانات وتقارير واضحة للتواصل بالنتائج مع أصحاب المصلحة
- العمل مع فرق متعددة الوظائف لفهم احتياجات الأعمال وتقديم حلول مدفوعة بالبيانات
- تصميم وصيانة خطوط بيانات ونماذج موثوقة بالتعاون مع هندسة البيانات لضمان دقة البيانات وتوقيتها وموثوقيتها للاستخدام في المراحل التالية
- ضمان أمان البيانات والامتثال للوائح ذات الصلة
- تحفيز التجريب، إصدار النماذج، إعادة التدريب الآلي، والتحسين المستمر.
2. ترجمة احتياجات الأعمال إلى حلول AI/Analytics
- إنشاء أطر عمل ونماذج تشغيل تجعل علم البيانات متاحًا وقابلًا للتوسع ومدمجًا داخل الأعمال والوظائف التقنية
- التفاعل مع أصحاب المصلحة في BU/المجال لتحديد فرص خلق القيمة وتحويلها إلى حالات استخدام تحليلية قابلة للتنفيذ.
- بناء فرضيات القيمة، KPIs، معايير النجاح، وخرائط طريق الحل في تعاون مع قيادة البيانات والذكاء الاصطناعي وفرق الأعمال.
3. تحويل نماذج AI/ML إلى منتجات (ML Ops والعمارة)
- الشراكة مع هندسة البيانات، ومنصات البيانات، وفرق العمارة السحابية/OT لدمج النماذج في أنظمة المؤسسات وطبقات التشغيل.
- تحديد المعايير لنشر الإنتاج، والاختبار، والمراقبة، وإدارة الانجراف، وإدارة دورة الحياة.
- ضمان التكامل السلس للنماذج التنبؤية ونماذج التحسين في المنصات المؤسسية، وأنظمة التحكم، والتوائم الرقمية
- استخدام التعلم الآلي، والتحسين، ورؤية الكمبيوتر كأدوات تمكين لتحسين الأداء والموثوقية والاستدامة
4. الذكاء الاصطناعي المسؤول، الجودة والحوكمة
- ضمان الامتثال لإطارات عمل الذكاء الاصطناعي المسؤول لجمعية معادن، وجودة البيانات، وحوكمة البيانات.
- تعزيز إمكانية التكرار، والوثائق، وتتبع السلاسل، وقابلية التدقيق عبر جميع أصول علم البيانات.
- ضمان الشفافية، وقابلية التفسير، والحوكمة المستمرة للنموذج عبر بيئات الإنتاج والمؤسسات
5. إدارة أصحاب المصلحة وإدراك القيمة
- التواصل بالرؤى، والنتائج، والمخاطر، والتوصيات مع صانعي القرار باستخدام سرد مقنع وتصوير بياني.
- تتبع إدراك القيمة، ومقاييس التبني، والأثر التشغيلي لضمان تحقيق فوائد قابلة للقياس.
الملف الشخصي المطلوب للمرشحين
المؤهلات الدنيا:
- درجة بكاليوس في علوم الحاسوب، علم البيانات، الهندسة، الرياضيات، الإحصاء، أو المجالات ذات الصلة.
الخبرة الدنيا: br> br>
- الخبرة الدنيا:
- 8-10 سنوات من الخبرة في علم البيانات / التحليلات المتقدمة مع تفضيل للبيئات الصناعية، التعدين، أو الأصول الثقيلة. بما في ذلك على الأقل سنتين في قيادة أو توجيه محترفي التحليلات
- قدرة مثبتة على تحويل مشاكل الأعمال إلى نهج تحليلية: تحديد الفرضيات، تصميم التحليلات، وتوليف النتائج إلى توصيات واضحة.
- إجادة قوية مع أطر ML الحديثة ومنصات السحابة (TensorFlow، PyTorch، Azure، AWS) مصنع الذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت
- إجادة تقنية قوية مع حزم التحليلات الحديثة، ونمذجة البيانات، وSQL، وخبرة فعالة في التعاون مع فرق الهندسة.
تعلم الآلة والتحليلات المتقدمة- خبرة عملية في تطوير ونشر نماذج التعلم الآلي، بما في ذلك التنبؤ بالسلاسل الزمنية، النمذجة التنبؤية، وحالات استخدام التحسين
- فهم قوي لـ أداء النموذج، والتحقق، والاستقرار، والأثر التجاري
- الذكاء الاصطناعي التوليدي ووكلاء الذكاء الاصطناعي
- خبرة عملية مع حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي، بما في ذلك المساعدين، والأتمتة الذكية، وتدفقات العمل المعتمدة على الوكلاء
- قدرة على دمج قدرات GenAI في العمليات المؤسسية لتحسين اتخاذ القرار وكفاءة التشغيل
- هندسة البيانات (IT + OT)
- خبرة في تصميم وصيانة خطوط البيانات عبر بيئات IT وOT
- تعرض لبيانات المستشعر، ومعالجة البيانات المتدفقة / الحية، ومصادر البيانات الصناعية
- قدرة على التعاون مع فرق هندسة البيانات لضمان تدفقات بيانات موثوقة، وفي الوقت المناسب، وموثوقة
- MLOps / AgentOps
- خبرة في نشر النموذج وإدارة دورة الحياة، بما في ذلك:
- الانتقال من تطوير النموذج إلى الإنتاج والتوسع
- المراقبة، وإعادة التدريب، وإصدار النسخ، وإدارة الانجراف
- خبرة في نشر النموذج وإدارة دورة الحياة، بما في ذلك:
- إلمام بأتمتة وتشغيل أحمال ML/AI
- خبرة في العمل مع منصات السحابة المؤسسية، ويفضل:
- منصة بيانات Microsoft Azure
- منصة Databricks AI
- مصنع الذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت / مصنع الذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت
- فهم للهندسات السحابية-native لتحليلات قابلة للتوسع وحلول AI
الكفاءات الأساسية:
- دقة النموذج والموثوقية: الأداء، واستقرار الانجراف، ووقت التشغيل التشغيلي.
- التبني والأثر التجاري: القيمة المحققة، وتبني المستخدم، ونجاح التكامل.
- سرعة التسليم: توقيت دورات التطوير واستعداد النشر.
- الامتثال والجودة: التوافق مع الذكاء الاصطناعي المسؤول، ومعايير الحوكمة، والوثائق.
القطاع المهني للشركة
- تعدين
- الغابات
- صيد الاسماك
المجال الوظيفي / القسم
- سوفت وير تقنية المعلومات
الكلمات الرئيسية
- أخصائي رئيسي
- علم البيانات والتحليلات
تنويه: نوكري غلف هو مجرد منصة لجمع الباحثين عن عمل وأصحاب العمل معا. وينصح المتقدمون بالبحث في حسن نية صاحب العمل المحتمل بشكل مستقل. نحن لا نؤيد أي طلبات لدفع الأموال وننصح بشدة ضد تبادل المعلومات الشخصية أو المصرفية ذات الصلة. نوصي أيضا زيارة نصائح أمنية للمزيد من المعلومات. إذا كنت تشك في أي احتيال أو سوء تصرف ، راسلنا عبر البريد الإلكتروني abuse@naukrigulf.com
Ma'aden Aluminium Company (MAC)
https://fa-epod-saasfaprod1.fa.ocs.oraclecloud.com/hcmUI/CandidateExperience/en/sites/CX/job/7663