كبير علماء البيانات

Jeel

المسؤوليات الرئيسية:

• الامتثال والمساهمة في التحسين المستمر لسياسات علم البيانات في جيل، وأطر الحوكمة، ومعايير MLOps.
• ضمان التزام جميع حلول الذكاء الاصطناعي بروتوكولات الخصوصية المعتمدة، والأمن السيبراني، والذكاء الاصطناعي الأخلاقي (ساما، NCA، GDPR).
• تنفيذ استراتيجية الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات
• تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي لدعم المبادرات التجارية وأتمتة اتخاذ القرار.
• ترجمة المشكلات التجارية المعقدة إلى حلول إحصائية وحلول تعلم الآلة.
• تنفيذ وإدارة خطوط أنابيب MLOps لأنظمة الذكاء الاصطناعي من الدرجة الإنتاجية.
• استكشاف التقنيات الحديثة مثل LLMs، NLP، وRAG لتطبيقات التكنولوجيا المالية.
• التحليلات وذكاء الأعمال
• إجراء تحليلات تنبؤية ووصفية لتوليد رؤى قابلة للتنفيذ.
• استخدام أدوات مثل Tableau، Power BI، وSuperset لإنشاء تصورات بيانات تفاعلية.
• بناء وتحسين حلول التحليلات في الوقت الحقيقي باستخدام منصات البيانات الضخمة.
• تحسين الأداء وكفاءة التكلفة
• تحسين أداء النموذج باستخدام الحوسبة الموزعة وتقنيات السحابة.
• مراقبة وإعادة تدريب النماذج لضمان الموثوقية والدقة والكفاءة.
• تطبيق استراتيجيات تحسين تكلفة السحابة لنشر الذكاء الاصطناعي القابل للتوسع.
• هندسة البيانات والنشر
• تطوير وصيانة خطوط أنابيب بيانات قوية باستخدام Spark، Kafka، Hadoop.
• نشر نماذج الذكاء الاصطناعي عبر Docker، Kubernetes، وCI/CD pipelines.
• ضمان بنية تحتية قوية للبيانات (SQL/NoSQL) لحلول الذكاء الاصطناعي.
• حوكمة البيانات، الأخلاقيات والامتثال
• ضمان خصوصية البيانات والامتثال التنظيمي (ساما، GDPR، NCA).
• تعزيز ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة والتعلم الآلي الأخلاقي.
• الحفاظ على سلالة البيانات، وتتبع البيانات الوصفية، وسجلات الحوكمة.
• الانخراط مع أصحاب المصلحة والتعاون
• التعاون مع مديري المنتجات، وقادة الأعمال، والمهندسين لتعريف حالات استخدام الذكاء الاصطناعي.
• نصح أصحاب المصلحة في الأعمال حول دمج الذكاء الاصطناعي في خرائط طريق المنتجات.
• المساهمة في بناء القدرات عبر الوظائف في البيانات والذكاء الاصطناعي.
• إجراء مراجعات دورية وتطبيق الدروس المستفادة لتحسين خطوط أنابيب النمذجة والأدوات.
• البحث وتقديم أطر جديدة ومكتبات لتسريع سير عمل علم البيانات.
• توجيه علماء البيانات المبتدئين والمساهمة في خطط تطويرهم الفنية.
• تقديم ملاحظات حول مراجعات الشيفرة الخاصة بالفريق، ودقة النموذج، وتصميم التجارب.
• إنتاج الوثائق التقنية، ولوحات معلومات الأداء، والملخصات التنفيذية.
• تقديم رؤى النماذج وقصص البيانات للجماهير التقنية وغير التقنية.
• ضمان توافق جميع تصاميم الأنظمة والتحسينات مع معايير الأمن السيبراني المؤسسية، وحوكمة البيانات، ومعايير مراقبة الجودة.
• دعم المبادرات الابتكارية عبر الوظائف وPoCs لتحسينات المنتجات القائمة على الذكاء الاصطناعي.
• المشاركة في التدقيقات التنظيمية، وتقييمات البائعين، وفعاليات الذكاء الاصطناعي المجتمعية نيابة عن جيل.