يعمل خبير علوم البيانات الميداني المتقدم على تصميم وتطوير وتطبيق أساليب متقدمة في علوم البيانات والإحصاء وتعلم الآلة لمعالجة مشكلات معقدة وحاسمة للأعمال. ويعمل ضمن بيئات العملاء وفرق التنفيذ سريعة الحركة، محولًا التحديات الاستراتيجية والتشغيلية إلى حلول تحليلية صارمة تُنفذ بسرعة.
يتعاون شاغل الدور بشكل وثيق مع العملاء لتقديم نتائج مؤسسية قابلة للتوسع تحقق قيمة تجارية قابلة للقياس، ويتحمل مسؤولية جودة المبادرات التحليلية المعقدة وأثرها وتنفيذها، بصفته خبيرًا في المجال، ومديرًا لحالات الغموض، وضامنًا لمتانة الحلول المعتمدة على البيانات وموثوقيتها واتساقها مع أهداف الأعمال.
ما الذي ستبنيه
المهام والمسؤوليات
- تحويل تحديات الأعمال المعقدة إلى معلومات مستندة إلى البيانات، من خلال تحديد المشكلات عالية القيمة وصياغتها تحليليًا وهندسة سمات ورؤى متينة.
- تصميم النماذج والخوارزميات وحلول تعلم الآلة وتطويرها وتدريبها وتنفيذها لمعالجة مشكلات الأعمال المعقدة.
- تطبيق تقنيات متقدمة في التحليل الاستكشافي، والنمذجة الإحصائية، والتجارب، والتنبؤ، والتقسيم، واكتشاف الحالات الشاذة، والتحليل السببي، وتعلم الآلة.
- دمج الحلول التحليلية وحلول تعلم الآلة في المنتجات أو النماذج الأولية أو عمليات الأعمال، مع ضمان قابليتها للتوسع ومتانتها على مستوى المؤسسات.
- تحديد مقاييس النجاح، وقياس الأثر التجاري، وتحويل النتائج التحليلية إلى توصيات واضحة وقابلة للتنفيذ لصناع القرار.
- قيادة مسارات عمل أو مشروعات تحليلية معقدة أو إدارتها، بما في ذلك المخرجات والمراحل والمخاطر والتصعيدات، حسبما يقتضي الأمر.
- عرض الرؤى والمفاضلات والتوصيات بفاعلية على الفرق متعددة التخصصات وأصحاب المصلحة من العملاء، والتأثير في القرارات بالاستناد إلى الأدلة والخبرة.
- العمل ضمن نموذج مدمج يركز على العملاء، والتعاون الوثيق مع فرقهم لفهم بياناتهم وتطبيقاتهم وسياق أعمالهم بعمق، والمشاركة في تطوير حلول مؤثرة قائمة على البيانات والذكاء الاصطناعي.
المؤهلات والمتطلبات
- إتقان على مستوى الخبراء لعلوم البيانات وتعلم الآلة، مع إلمام قوي بلغة Python وSQL، والقدرة على تصميم الحلول التحليلية وحلول تعلم الآلة الشاملة والتحقق منها وتحسينها.
- خبرة عملية متقدمة في Python وأطر تعلم الآلة مثل TensorFlow وPyTorch وScikit-learn وXGBoost.
- معرفة تطبيقية عميقة بالإحصاء والتجارب، بما في ذلك اختبار الفرضيات وتصميم التجارب والاستدلال السببي وتفسير حالات عدم اليقين.
- خبرة مثبتة في تطبيق مجموعة واسعة من تقنيات تعلم الآلة، مثل التصنيف والتنبؤ والتجميع وأنظمة التوصية واكتشاف الحالات الشاذة، مع تحقيق التوازن بين الدقة والمتانة وقابلية التفسير وسهولة الاستخدام على نطاق واسع.
- قدرة قوية على تحويل أسئلة الأعمال غير الواضحة إلى مسائل تحليلية قابلة للقياس، وربط مخرجات النماذج بالقرارات التجارية أو التشغيلية أو الاستراتيجية.
- خبرة في تقديم أنظمة تحليلية وأنظمة تعلم آلة جاهزة للإنتاج على منصات بيانات حديثة، مع تركيز قوي على جودة البيانات والحوكمة وقابلية إعادة الاستخدام.
- إلمام ببيئات بيانات SAP، بما في ذلك SAP S/4HANA وSAP BW/4HANA وSAP HANA Cloud، ومعرفة بمنصة SAP Business Technology Platform (BTP) وAI Core وAI Launchpad وخدمات SAP للذكاء الاصطناعي.
- القدرة على العمل بفاعلية في سياق الذكاء الاصطناعي الوكيلي، والمساهمة في تصميم وكلاء الذكاء الاصطناعي وتطبيقهم واستخدامهم المسؤول ضمن عمليات أعمال معقدة.
- مهارات متقدمة في التواصل والتعاون، مع القدرة على التأثير في أصحاب المصلحة من كبار المسؤولين من خلال سرد واضح للبيانات ورؤى مناسبة للعرض التنفيذي.
- الاستفادة الاستباقية من الذكاء الاصطناعي في مهام العمل اليومية، مع ضمان جودة المخرجات من خلال تصميم السياق بعناية وتكامل الأنظمة.
الانتماء إلى الفريق
سيكون شاغل الدور جزءًا من فريق متنامٍ من خبراء الذكاء الاصطناعي والقطاعات، مكرسًا لخدمة العملاء في الأمريكتين وأوروبا وآسيا. يجمع الفريق بين الخبرة العميقة في الذكاء الاصطناعي والمعرفة القوية بالقطاعات والفهم الإقليمي لمساعدة العملاء على الابتكار والريادة في أسواقهم.
يعمل الفريق عن قرب مع صناع القرار، ويتحدى الافتراضات باستخدام البيانات، ويمنح علماء البيانات مساحة للتأثير في الاستراتيجية، وليس إنتاج التحليلات فحسب. ويناسب الدور الأشخاص الذين يستمتعون ببناء شيء ذي قيمة ومعنى، ويتمتعون بالفضول الفكري والتركيز على العملاء والحماس لتحقيق نتائج واقعية في مشهد سريع التطور للذكاء الاصطناعي.
#SAPIndustryAICareers
إبراز أفضل ما لديك
تساعد ابتكارات شركة ساب (SAP) أكثر من أربعمائة ألف عميل حول العالم على العمل معًا بكفاءة أكبر والاستفادة من رؤى الأعمال بفاعلية أكبر. وبعد أن عُرفت الشركة في الأصل بريادتها في برمجيات تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، تطورت لتصبح رائدة في برمجيات تطبيقات الأعمال المتكاملة والخدمات المرتبطة بقواعد البيانات والتحليلات والتقنيات الذكية وإدارة التجارب.
وبوصفها شركة سحابية تضم مئتي مليون مستخدم وأكثر من مئة ألف موظف حول العالم، تركز شركة ساب (SAP) على رسالتها وتستشرف المستقبل، وتلتزم بثقافة عمل تعاونية للغاية وبالتطوير الشخصي. وسواء تعلق الأمر بربط القطاعات العالمية أو الأشخاص أو المنصات، تعمل الشركة على ضمان حصول كل تحدٍ على الحل المناسب له.
ننجح من خلال الشمول
تساعد ثقافة الشمول في شركة ساب (SAP)، وتركيزها على الصحة والرفاهية، ونماذج العمل المرنة، على ضمان شعور الجميع، بصرف النظر عن خلفياتهم، بالاندماج والقدرة على تقديم أفضل ما لديهم. وتؤمن الشركة بأن القدرات والصفات الفريدة التي يجلبها كل شخص تقويها، وتستثمر في موظفيها لبناء الثقة ومساعدة الجميع على تحقيق كامل إمكاناتهم، كما تؤمن بإطلاق العنان لجميع المواهب والمساهمة في بناء عالم أفضل.
تلتزم شركة ساب (SAP) بقيم تكافؤ فرص العمل، وتوفر ترتيبات تيسيرية للمتقدمين من ذوي الإعاقات الجسدية أو النفسية. ويمكن للمتقدمين الراغبين في العمل لدى الشركة ممن يحتاجون إلى ترتيبات تيسيرية أو مساعدة خاصة لتصفح الموقع أو إكمال الطلب إرسال طلبهم عبر البريد الإلكتروني إلى فريق عمليات التوظيف على Careers@sap.com.
بالنسبة إلى موظفي شركة ساب (SAP)، تكون الوظائف الدائمة فقط مؤهلة لبرنامج إحالة الموظفين وفقًا لقواعد الأهلية المنصوص عليها في سياسة إحالة SAP، وقد تنطبق شروط محددة على الوظائف في التدريب المهني.
يحظى المتقدمون المؤهلون بالاهتمام للتوظيف دون تمييز على أساس العمر أو العِرق أو الدين أو الأصل القومي أو الانتماء الإثني أو الجنس، بما في ذلك الحمل والولادة وما يرتبط بهما، أو التوجه الجنسي أو الهوية أو التعبير الجندري أو صفة المحارب القديم المحمية أو الإعاقة، وذلك بما يتوافق مع المتطلبات القانونية الفيدرالية والمحلية المعمول بها.
قد يُطلب من المرشحين الناجحين الخضوع للتحقق من الخلفية لدى جهة خارجية.
استخدام الذكاء الاصطناعي في عملية التوظيف
للاطلاع على المعلومات المتعلقة بالاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي في عملية التوظيف، يُرجى الرجوع إلى إرشادات الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي في عملية التوظيف. وقد يؤدي أي انتهاك لهذه الإرشادات إلى الاستبعاد من عملية التوظيف.