كبير علماء البيانات

Jeel

المسؤوليات الرئيسية:

• الامتثال والمساهمة في التحسين المستمر لسياسات علم البيانات في جيل، وأطر الحوكمة، ومعايير MLOps.
• ضمان الالتزام بجميع حلول الذكاء الاصطناعي لبروتوكولات الخصوصية المعتمدة للبيانات، والأمن السيبراني، والأخلاقيات (SAMA، NCA، GDPR).
• تنفيذ استراتيجية الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات
• تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة لدعم المبادرات التجارية وأتمتة اتخاذ القرار.
• ترجمة المشكلات التجارية المعقدة إلى حلول إحصائية وحلول تعلم الآلة.
• تنفيذ وإدارة أنظمة MLOps للذكاء الاصطناعي على مستوى الإنتاج.
• استكشاف تقنيات متطورة مثل LLMs، NLP، وRAG لتطبيقات التكنولوجيا المالية.
• التحليلات وذكاء الأعمال
• إجراء تحليلات تنبؤية وتوصيفية لتوليد رؤى قابلة للتنفيذ.
• استخدام أدوات مثل Tableau، Power BI، وSuperset للرؤى التفاعلية للبيانات.
• بناء وتحسين حلول التحليلات الزمنية الحقيقية باستخدام منصات البيانات الكبيرة.
• 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 بيانات قوية باستخدام Spark، Kafka، Hadoop.
• نشر نماذج الذكاء الاصطناعي عبر Docker، Kubernetes، وأنظمة CI/CD.
• ضمان بنية تحتية قوية للبيانات (SQL/NoSQL) لحلول الذكاء الاصطناعي.
• حوكمة البيانات، الأخلاق والامتثال
• ضمان خصوصية البيانات والامتثال التنظيمي (SAMA، GDPR، NCA).
• تشجيع الممارسات المسؤولة للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة الأخلاقي.
• الحفاظ على تتبع البيانات، وتتبع البيانات الوصفية، وسجلات الحوكمة.
• المشاركة والتعاون مع أصحاب المصلحة
• الشراكة مع مديري المنتجات، وقادة الأعمال، والمهندسين لتحديد حالات استخدام الذكاء الاصطناعي.
• نصح أصحاب المصلحة في الأعمال حول دمج الذكاء الاصطناعي في خرائط طريق المنتجات.
• المساهمة في بناء قدرات البيانات والذكاء الاصطناعي عبر الوظائف.
• إجراء تقييمات تطبيقية وتطبيق الدروس المستفادة لتحسين خطوط نمذجة البيانات والأدوات.
• البحث وتقديم أطر عمل ومكتبات جديدة لتسريع تدفقات العمل في علم البيانات.
• توجيه علماء البيانات المبتدئين والمساهمة في خطط تطويرهم التقنية.
• تقديم الملاحظات على مراجعات كود الفريق، ودقة النموذج، وتصميم التجارب.
• إنتاج الوثائق الفنية، ولوحات الأداء، والملخصات التنفيذية.
• تقديم رؤى النموذج وقصص البيانات للجماهير الفنية وغير الفنية.
• ضمان توافق جميع تصميمات النظام والتحسينات مع معايير الأمن السيبراني للمنظمة، وحوكمة البيانات، ومعايير مراقبة الجودة.
• دعم مبادرات الابتكار عبر الوظائف وتجارب إثبات المفهوم لتحسينات المنتجات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.
• المشاركة في عمليات التدقيق التنظيمية، وتقييمات البائعين، وفعاليات الذكاء الاصطناعي المجتمعية نيابة عن جيل.