تبحث شركة معادن عن أخصائي أول في علم البيانات والذكاء الاصطناعي للمساهمة في تسريع تحقيق القيمة من الأعمال عبر تطبيق التحليلات المتقدمة والتعلم الآلي وحلول الذكاء الاصطناعي التوليدي. يركز الدور على تحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ تحسن اتخاذ القرارات والأداء التشغيلي والأتمتة والابتكار ونتائج الأعمال على مستوى المؤسسة.
يمكّن الدور شركة معادن من الاستفادة من الذكاء الاصطناعي عبر تطوير حلول قابلة للتوسع وموثوقة ومسؤولة لمعالجة تحديات الأعمال المعقدة. ومن خلال نشر نماذج التعلم الآلي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، يسهم الدور في رفع الكفاءة وتحسين تجارب المستخدمين وفتح فرص جديدة للتحول الرقمي، مع الجمع بين الخبرة التقنية والحوكمة والأمن وممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية لضمان تحقيق قيمة قابلة للقياس والحفاظ على الثقة والامتثال والتبني المستدام.
ما الذي سيقدمه شاغل الوظيفة
تطوير حلول الذكاء الاصطناعي والابتكار
- تطوير ونشر حلول التعلم الآلي والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي التوليدي لمعالجة تحديات الأعمال الاستراتيجية والتشغيلية.
- تصميم تطبيقات ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع لتحسين اتخاذ القرارات والإنتاجية والأتمتة وأداء الأعمال.
- تسريع تبني الذكاء الاصطناعي من خلال الاستخدام المبتكر للتحليلات المتقدمة وتقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة.
أداء النماذج وتحسينها
- تحسين دقة النماذج وموثوقيتها وفعاليتها من خلال هندسة الخصائص والضبط والتقييم وتقنيات التحسين.
- تعزيز نتائج الذكاء الاصطناعي عبر الاختبارات والتحقق القويين والتحسين المستمر للأداء.
- ضمان استمرار توافق حلول الذكاء الاصطناعي مع أهداف الأعمال والمتطلبات التشغيلية المتطورة.
تمكين الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة
- بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي وتحسينها باستخدام هندسة الأوامر والتوليد المعزز بالاسترجاع وتقنيات نماذج اللغة الكبيرة.
- تحسين جودة الاستجابات ودقتها وملاءمتها من خلال أساليب التقييم والتحسين المنهجية.
- تقديم إمكانات ذكاء اصطناعي جاهزة للاستخدام المؤسسي لدعم اكتشاف المعرفة وتوليد المحتوى والأتمتة الذكية.
إعداد البيانات وتمكين هندستها
- تحويل البيانات المنظمة وغير المنظمة إلى مجموعات بيانات عالية الجودة مناسبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
- تحسين قابلية استخدام البيانات وموثوقيتها من خلال ممارسات فعالة لتنقية البيانات وإعدادها وتطوير الخصائص.
- ضمان بناء حلول الذكاء الاصطناعي على أصول بيانات موثوقة وخاضعة للحوكمة ومرتبطة باحتياجات الأعمال.
عمليات الذكاء الاصطناعي وإدارة دورة الحياة
- دعم نشر حلول الذكاء الاصطناعي ومراقبتها وإعادة تدريبها وإدارة دورة حياتها باستخدام ممارسات عمليات التعلم الآلي وعمليات نماذج اللغة الكبيرة.
- تحسين الموثوقية التشغيلية وقابلية التوسع للنماذج والتطبيقات المنتجة للذكاء الاصطناعي.
- تمكين التبني المستدام للذكاء الاصطناعي من خلال مراقبة الأداء بفاعلية والتحسين المستمر.
الحوكمة والمخاطر والذكاء الاصطناعي المسؤول
- ضمان امتثال حلول الذكاء الاصطناعي لمتطلبات حوكمة المؤسسة والأمن السيبراني والخصوصية والذكاء الاصطناعي الأخلاقي.
- تعزيز الشفافية والثقة من خلال توثيق النماذج والافتراضات والمخاطر ونتائج التحقق.
- تعزيز ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤول التي توازن بين الابتكار وإدارة المخاطر والتزامات الامتثال.
كيف يُقاس النجاح
- تحقيق حلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي قيمة أعمال وتحسنًا تشغيليًا قابلين للقياس.
- تقديم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي مخرجات دقيقة وموثوقة وعالية الجودة للمستخدمين النهائيين.
- تحقيق نماذج التعلم الآلي لمستويات الأداء المستهدفة واستمرار فعاليتها طوال دورة حياتها.
- دمج حلول الذكاء الاصطناعي بنجاح في عمليات وأنظمة المؤسسة.
- إسهام ممارسات عمليات التعلم الآلي وعمليات نماذج اللغة الكبيرة في تحسين موثوقية النماذج وقابليتها للتوسع وكفاءتها التشغيلية.
- تضمين متطلبات الحوكمة والأمن والذكاء الاصطناعي المسؤول باستمرار ضمن مبادرات الذكاء الاصطناعي.
الحد الأدنى من المؤهلات
- درجة البكالوريوس في علم البيانات أو الذكاء الاصطناعي أو علوم الحاسب أو تخصص كمي ذي صلة.
الخبرة
- خبرة من 4 إلى 6 سنوات في أدوار علم البيانات أو التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي أو التحليلات المتقدمة.
- خبرة في تطوير حلول التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ونشرها في بيئات الأعمال.
- خبرة في التعامل مع البيانات المنظمة وغير المنظمة لأغراض التحليل وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
- خبرة في دعم نشر حلول الذكاء الاصطناعي ومراقبتها وإدارة دورة حياة النماذج.
المهارات المهمة
الخبرة الوظيفية
- التعلم الآلي والتعلم العميق.
- الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة.
- هندسة الأوامر.
- التوليد المعزز بالاسترجاع.
- الضبط الدقيق للنماذج وتقييمها.
- إعداد البيانات وهندسة الخصائص.
الأعمال والتنفيذ
- Python وSQL.
- TensorFlow وPyTorch وScikit-Learn.
- ممارسات عمليات التعلم الآلي وعمليات نماذج اللغة الكبيرة.
- تكامل واجهات برمجة التطبيقات ونشر حلول الذكاء الاصطناعي.
- مراقبة النماذج وتحسين الأداء.
- حل المشكلات التحليلية.
الأفراد والتعاون
- التعاون والعمل الجماعي.
- التفاعل مع أصحاب المصلحة.
- التواصل ومشاركة المعرفة.
- التركيز على النتائج.
- تحمل المسؤولية.
- التحسين المستمر.
المزايا
- النمو الوظيفي.
- رواتب تنافسية.
- حزمة شاملة.
- بيئة عمل شاملة.
- التوازن بين العمل والحياة.
- رفاهية الموظفين.
