عالم بيانات أول

الأدوار والمسؤوليات

1. إستراتيجية البيانات والقيادة
قيادة المشروع: قيادة مشاريع علوم البيانات من الفكرة إلى التنفيذ. ويشمل ذلك إدارة الجداول الزمنية للمشروع والموارد وضمان التوافق مع أهداف العمل.
التوجيه والتدريب: توجيه وإرشاد علماء البيانات المبتدئين ومحللي البيانات لمساعدتهم على النمو في أدوارهم. ويتضمن ذلك تقديم التوجيه الفني ومراجعة العمل وتقديم المشورة بشأن التطوير المهني.
التعاون مع أصحاب المصلحة: العمل بشكل وثيق مع أصحاب المصلحة في الأعمال (على سبيل المثال، التسويق والتمويل وفرق المنتجات) لفهم أهدافهم وترجمتها إلى حلول تعتمد على البيانات.
المدخلات الاستراتيجية: تقديم توصيات استراتيجية تستند إلى تحليل البيانات والرؤى للمساعدة في دفع قرارات العمل والأهداف طويلة الأجل.
2. تحليل البيانات المتقدم والنمذجة
معالجة البيانات مسبقًا: الإشراف على جمع البيانات وتنظيفها وتحويلها وهندسة الميزات لضمان إعداد البيانات للتحليل والنمذجة.
التعلم الآلي: بناء ونشر نماذج التعلم الآلي لمهام مثل التصنيف أو الانحدار أو التجميع أو أنظمة التوصية. يتضمن ذلك التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، والتعلم العميق، وطرق المجموعة.
التحليل الإحصائي: تطبيق الأساليب الإحصائية لتحديد الأنماط، واختبار الفرضيات، والتحقق من صحة النماذج. يمكن أن يشمل ذلك اختبار A/B، واختبار الفرضيات، وتحليل السلاسل الزمنية.
تقنيات البيانات الضخمة: الاستفادة من أدوات وأطر البيانات الضخمة مثل Hadoop أو Spark أو Google BigQuery لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة التي لا يمكن التعامل معها بواسطة الأنظمة التقليدية.
تحسين النموذج: ضبط النماذج لتحسين الأداء من خلال ضبط المعلمات الفائقة، والتجريب باستخدام خوارزميات مختلفة، وتطبيق تقنيات التحقق المتبادل.
3. تصور البيانات وإعداد التقارير
تصور البيانات: إنشاء تصورات واضحة وبديهية وتفاعلية للتواصل بشأن نتائج البيانات المعقدة. يمكن أن يشمل ذلك استخدام أدوات مثل Tableau أو Power BI أو Matplotlib أو Seaborn أو Plotly.
تطوير لوحة المعلومات: تصميم وصيانة لوحات المعلومات التي تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) وتوفر لأصحاب المصلحة رؤى البيانات في الوقت الفعلي.
إنشاء التقارير: إعداد التقارير والعروض التقديمية التفصيلية لتوصيل الأفكار ونتائج النماذج والتوصيات التجارية لكل من أصحاب المصلحة الفنيين وغير الفنيين.
4. التقنيات الإحصائية والرياضية المتقدمة
النمذجة الإحصائية: تطبيق التقنيات الإحصائية المتقدمة (على سبيل المثال، الانحدار الخطي، الانحدار اللوجستي، التحليل البايزي، إلخ) لتفسير البيانات واستخلاص الأفكار التجارية.
التحسين والمحاكاة: استخدام تقنيات التحسين (على سبيل المثال، البرمجة الخطية، محاكاة مونت كارلو) لاتخاذ القرار وتخصيص الموارد.
التعلم العميق: تصميم وتنفيذ نماذج التعلم العميق للمهام الأكثر تعقيدًا مثل التعرف على الصور، أو معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، أو الأنظمة المستقلة.
5. تطوير المنتج ونشره
نشر النموذج: الإشراف على نشر نماذج التعلم الآلي في بيئات الإنتاج والتأكد من أنها قابلة للتطوير وقابلة للصيانة ومتكاملة مع أنظمة أخرى (على سبيل المثال، عبر منصات AWS أو Azure أو Google Cloud).
مراقبة النماذج وصيانتها: مراقبة أداء النماذج المنشورة بشكل مستمر، واستكشاف المشكلات وإصلاحها، وتحسين النماذج بناءً على البيانات الجديدة أو الملاحظات.

التعاون مع فرق الهندسة: العمل بشكل وثيق مع مهندسي البيانات ومطوري البرامج لتنفيذ النماذج وتوسيع نطاقها في بيئات الإنتاج بكفاءة.

6. البحث والابتكار
البقاء على اطلاع دائم: مواكبة أحدث التطورات في علم البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، واستكشاف كيفية تطبيق هذه التطورات لحل مشاكل الأعمال.

الملف الشخصي المرغوب للمرشح

المهارات الفنية المطلوبة

إتقان دورة حياة التعلم الآلي بالكامل
التطوير من البداية إلى النهاية؛ الإنشاء إلى النشر
خبرة في السحابة؛ AWS، Azure، GCP
عمليات التعلم الآلي
خطوط أنابيب هندسة البيانات
خبرة في هندسة البرمجيات هي ميزة إضافية؛ Python أو Java

الخبرة المطلوبة

العمل على المنتجات التي دخلت الإعدادات الحقيقية
تحمل ملكية كاملة لجميع ميزات التعلم الآلي
القدرة على تنفيذ استراتيجيات التعلم الآلي الرئيسية عبر الشركة والعمل مع أصحاب المصلحة بشكل فعال
القدرة على التعاون والتواصل بشكل فعال وتنسيق التسليم من البداية إلى النهاية

خبرة تعليمية

الدكتوراه أو الماجستير مرغوبة للغاية (STEM؛ علوم الكمبيوتر، الرياضيات، الإحصاء، الرياضيات المالية، الفيزياء، إلخ.)

ما ستحصل عليه في المقابل

التأشيرة
المزايا الطبية + الأسرة
القروض وتسهيلات الائتمان المتاحة
المكافأة السنوية
بدل الانتقال (نقدًا)
تذاكر طيران ذهاب وعودة سنويًا
إقامة فندقية مدفوعة عند الوصول لأول مرة إلى البلاد