كبير علماء البيانات

Datascience

وصف الوظيفة

دور عالم البيانات، الذي سيكون مسؤولاً عن توجيه التسليم الناجح للحلول التحليلية للعملاء الداخليين. سيكون عالم البيانات مسؤولاً عن تصميم وتنفيذ العمليات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة، والنمذجة التنبؤية / التحليلية، واستخراج البيانات، والبحث على نطاق واسع، ومجموعات البيانات المعقدة، باستخدام الإحصاءات، وتعلم الآلة، ونمذجة الرسوم البيانية، واستخراج النصوص، وتقنيات حديثة أخرى. هذا الفرد مسؤول أيضًا عن التعاون مع فرق مختلفة وتقديم تحديثات دورية من خلال العروض التقديمية وعروض النماذج الأولية. سيتطلب الدور العمل على مشاريع متعددة في وقت واحد. ستكون هذه الوظيفة أيضًا معنية بصياغة متطلبات العمل الرئيسية التي يجب حلها، وتبرير الأساليب التحليلية المختلفة لحل تلك المشكلات. أخيرًا، تشارك هذه الوظيفة في المساعدة على تطوير، وتحليل، واستنتاج، وتقديم النتائج مرة أخرى لمستخدمي الأعمال.

المسؤوليات الرئيسية

يجب أن يعرف تفاصيل خوارزمية الذكاء الاصطناعي/تعلّم الآلة المستخدمة وليس فقط المكتبة التي يتم استدعاؤها.

يجب أن يكون قد قام بتنفيذ مشروعين على الأقل من البداية إلى النهاية بجانب إثبات الفكرة.

تصميم خوارزميات وصفية، تشخيصية وتنبؤية حديثة بناءً على الأعمال

المتطلبات

• تقديم حلول تحليلية على مستوى المؤسسة لعملاء SLB
• تقديم حلول تحليلية على منصة البيانات الكبيرة التي يمكن أن تتوسع
• تصميم خوارزميات موزعة، و GPU وموازية
• تصميم حلول علوم البيانات لمجموعات بيانات عالية الأبعاد ومعقدة
• التعمق في التفاصيل النظرية والتنفيذية وتقديم أساسيات الحل
• دعم فريق البنية التحتية والفريق المنصة لتحسين عملياتهم
• قادر على التدريب واكتساب الخبرة بسرعة على أدوات البنية التحتية الجديدة وجميع التقنيات المعينة
• الأعمال
• التفاعل مع شرائح الأعمال والمساهمين الداخليين لالتقاط المتطلبات
• العمل بشكل وثيق مع المحللين ومديري العمليات التجارية لتطوير حل تحليلي شامل
• تقديم والتواصل بتصميم الحل مع جمهور الأعمال وتكنولوجيا المعلومات
  
• الحضور الخارجي
• التفاعل مع المجتمع التقني والتجاري الخارجي لتسويق وتمييز أفضل الممارسات التحليلية في
• المشاركة في المنتديات التقنية وغيرها من الأحداث والمؤتمرات المناسبة
• المؤهلات والمتطلبات المؤهلات الأساسية
• دكتوراه أو ماجستير في علوم الكمبيوتر، الهندسة الكهربائية، الرياضيات والحوسبة، بحوث العمليات من معاهد رائدة.
• خبرة صناعية تتراوح من 4-6 سنوات مدفوعة بـ Devops في تطوير خوارزميات تعلم الآلة الأساسية
• تدريب أكاديمي في مجال تعلم الآلة/الذكاء الاصطناعي/علوم البيانات/الرؤية الحاسوبية وما إلى ذلك
• مهارات تواصل ممتازة، شفهية وكتابية
• المهارات الأساسية في تقنيات علوم البيانات
• خلفية قوية في بعض من هذه المجالات المدرجة: تعلم الآلة، تحليل السلاسل الزمنية / معالجة المستشعرات، الذكاء الاصطناعي / التعلم العميق، التحسين / بحوث العمليات، تحليلات النصوص / معالجة اللغة الطبيعية، الرياضيات التطبيقية، علوم القرار، الرؤية الحاسوبية
• بناء وتطبيق تعلم الآلة / النمذجة التنبؤية في حالات الاستخدام الحقيقية
• فهم قوي وتنفيذ وتخطيط الحلول لتقنيات النمذجة التنبؤية / التحليلية، النظريات، المبادئ والممارسات
• أسس نظرية قوية في تعلم الآلة، التحسين، العمليات العشوائية، الجبر الخطي وما إلى ذلك.
• معرفة ممتازة بأدوات استخراج البيانات / النمذجة التنبؤية مثل Python و Spark و Tensorflow و Keras و MLlib وما إلى ذلك.
• القدرة على تصميم خوارزميات موزعة وموازية
• القدرة على نشر حلول العالم الحقيقي في Hive و Spark وغيرها من تقنيات Hadoop في السحاب وفي الموقع
• قادر على الوفاء بمسؤوليات متعددة متنافسة مع إشراف قليل
  
  
  مهارات وقدرات أخرى
• فهم عميق لمنصات البيانات الكبيرة مثل Azure و Google Cloud وما إلى ذلك.
• القدرة على تجريد تمثيلات النموذج وصياغة نماذج قابلة للتكرار
• قدرة قوية على العمل في بيئة سريعة الوتيرة
• قدرة قوية على العمل بشكل مستقل وفي فريق
• قدرة قوية على التواصل بالتحليل الكمي المعقد بطريقة واضحة ودقيقة وقابلة للتنفيذ لكل من الجمهور التقني وغير التقني
• فهم مجال النفط والغاز يعد ميزة
• تجربة العمل مع ومعالجة وإدارة مجموعات بيانات كبيرة (على نطاق متعدد TB) مفضلة
• تجربة في معالجة البيانات المتدفقة في الوقت الحقيقي تعد ميزة
• البقاء على اطلاع دائم باستمرار على جميع التقنيات المعينة