تبحث شركة معادن عن أخصائي أول لإدارة تسليم البيانات والذكاء الاصطناعي، يتولى قيادة تطوير ونشر واعتماد حلول التحليلات المتقدمة وتعلّم الآلة والذكاء الاصطناعي التي تسهم في تحسين الأداء التشغيلي واتخاذ القرارات وإنتاجية المؤسسة في مختلف أعمال التعدين والمعالجة والعمليات والوظائف المؤسسية. ويعمل الدور على تحويل تحديات الأعمال المعقدة إلى حلول تحليلية قابلة للتوسع تحقق قيمة قابلة للقياس.
يربط الدور بين أولويات الأعمال والتنفيذ التقني، ويضمن انتقال المنتجات التحليلية بكفاءة من مرحلة الفكرة إلى النشر والتطبيق الصناعي. كما يسهم في ترسيخ قدرات الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات داخل العمليات، وتعزيز الاستفادة من البيانات كأصل استراتيجي، مع ضمان موثوقية الحلول وقابليتها للتوسع والامتثال لمعايير المؤسسة من خلال القيادة التقنية والحوكمة والتعاون مع أصحاب المصلحة.
ما الذي ستقدمه
تسليم حلول الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات
- قيادة التطوير الشامل لحلول تعلّم الآلة والذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة لمعالجة تحديات الأعمال ذات القيمة العالية.
- تقديم نماذج قابلة للتوسع وجاهزة للإنتاج لتحسين الكفاءة التشغيلية والموثوقية والإنتاجية واتخاذ القرارات.
- تعزيز القدرات التحليلية من خلال التجارب المنهجية وتحسين النماذج والتحسين المستمر للأداء.
قيمة الأعمال وتطوير حالات الاستخدام
- تحويل أولويات الأعمال إلى فرص تحليلية قابلة للتنفيذ وفرضيات للقيمة وخرائط طريق للتطبيق.
- تحديد حالات استخدام الذكاء الاصطناعي والتحليلات وترتيب أولوياتها وتطويرها بما يحقق نتائج تشغيلية ومالية قابلة للقياس.
- وضع مقاييس نجاح ومؤشرات أداء رئيسية وأطر واضحة لتحقيق القيمة من المبادرات التحليلية.
التطبيق الصناعي للذكاء الاصطناعي والتكامل مع المنصات
- تمكين النشر السلس للنماذج التحليلية داخل أنظمة المؤسسة والمنصات التشغيلية والبيئات الرقمية.
- تعزيز موثوقية النماذج وقابليتها للتوسع من خلال ممارسات فعالة لتشغيل تعلّم الآلة وإدارة دورة الحياة ومعايير المراقبة.
- تحسين تبني حلول الذكاء الاصطناعي واستدامتها عبر ضمان جاهزيتها التقنية وتكاملها التشغيلي.
جودة البيانات والأسس التحليلية
- تعزيز الثقة في التحليلات من خلال أسس بيانات موثوقة ومحكومة وعالية الجودة.
- التعاون مع فرق هندسة البيانات لتحسين البيئات التحليلية وخطوط البيانات وجاهزية النماذج.
- ضمان استيفاء أصول البيانات متطلبات المؤسسة المتعلقة بالدقة والسلامة والأمن والامتثال.
الذكاء الاصطناعي المسؤول والحوكمة
- دمج مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول وضوابط الحوكمة ومعايير الجودة في الحلول التحليلية.
- تعزيز الشفافية وقابلية التفسير وقابلية التدقيق وتتبع مصدر البيانات عبر أصول علوم البيانات والنماذج.
- ضمان الامتثال لمتطلبات حوكمة البيانات والأمن واللوائح التنظيمية في المؤسسة.
التعاون مع أصحاب المصلحة وتحقيق القيمة
- بناء شراكات قوية مع أصحاب المصلحة في قطاعات الأعمال والتقنية والبيانات والذكاء الاصطناعي لتسريع تبني الحلول.
- عرض الرؤى التحليلية والمخاطر والتوصيات والنتائج من خلال سرد واضح وتمثيلات مرئية مؤثرة.
- قياس أثر الأعمال وتحسينه من خلال المتابعة المستمرة للتبني والأداء وتحقيق القيمة.
مؤشرات النجاح
- تحقيق حلول تعلّم الآلة والذكاء الاصطناعي تحسينات تشغيلية ومالية وإنتاجية قابلة للقياس.
- اعتماد المنتجات التحليلية واستدامتها بنجاح في وظائف الأعمال المستهدفة.
- استيفاء النماذج للمعايير المطلوبة للأداء والموثوقية وقابلية التوسع والملاءمة للأعمال.
- تقدم مشروعات الذكاء الاصطناعي والتحليلات بكفاءة من الفكرة إلى النشر في بيئة الإنتاج.
- إثبات مبادرات علوم البيانات امتثالها لمتطلبات الحوكمة والأمن والذكاء الاصطناعي المسؤول.
- تمكين أصحاب المصلحة في الأعمال من اتخاذ قرارات أسرع وأفضل بالاستناد إلى رؤى تحليلية موثوقة وقدرات تنبؤية.
المؤهلات الدنيا
- درجة البكالوريوس في علوم البيانات أو علوم الحاسب أو الهندسة أو الإحصاء أو الرياضيات أو الذكاء الاصطناعي أو تخصص كمي ذي صلة.
الخبرة
- خبرة من 6 إلى 8 سنوات في علوم البيانات أو تعلّم الآلة أو التحليلات المتقدمة أو الأدوار المرتبطة بالذكاء الاصطناعي.
- خبرة في تطوير ونشر حلول تحليلية وحلول تعلّم آلة بمستوى جاهز للإنتاج.
- خبرة في تحويل مشكلات الأعمال إلى أطر تحليلية ونماذج تنبؤية وتوصيات قابلة للتنفيذ.
- خبرة في العمل مع فرق متعددة الوظائف في مجالات الأعمال والتقنية والبيانات ضمن بيئات تنظيمية معقدة.
المهارات المهمة
الخبرة الوظيفية
- تعلّم الآلة والذكاء الاصطناعي.
- التحليلات التنبؤية والنمذجة الإحصائية.
- تنقيب البيانات واكتشاف الأنماط.
- هندسة السمات وتحسين النماذج.
- تصوير البيانات والسرد التحليلي.
- تصميم حلول الذكاء الاصطناعي وتطبيقها الصناعي.
الأعمال والتسليم
- Python وSQL وأدوات التحليلات المتقدمة.
- تشغيل تعلّم الآلة وإدارة دورة حياة النماذج.
- تصميم خطوط البيانات والبيئات التحليلية.
- تسليم منتجات الذكاء الاصطناعي وتحقيق القيمة.
- حوكمة البيانات والامتثال.
- قياس الأداء وتطوير مؤشرات الأداء الرئيسية.
الأفراد والتعاون
- إدارة أصحاب المصلحة.
- الترجمة بين متطلبات الأعمال والجوانب التقنية.
- التعاون متعدد الوظائف.
- مهارات التواصل والعرض.
- حل المشكلات والتفكير النقدي.
- التحسين المستمر وتحمل المسؤولية.
المزايا
- النمو الوظيفي.
- رواتب تنافسية.
- حزمة شاملة.
- بيئة عمل شاملة.
- التوازن بين العمل والحياة.
- عافية الموظفين.
