نظرة عامة
نحن نبحث عن مدير ذو خبرة في علوم البيانات لقيادة فرق علوم البيانات لدينا في صلة. يلعب هذا الدور دورًا محوريًا في تطوير خارطة طريقنا لتطبيقات وخدمات الذكاء الاصطناعي، مما يضمن توافق الرؤى المستندة إلى البيانات والنماذج مع أهداف العمل. سيشرف المرشح المثالي على فريق من متخصصي علوم البيانات، بما في ذلك قادة فرق علوم البيانات والمساهمين الأفراد، مما يقود تخطيط وتطوير ونشر تحليلات متقدمة ونماذج تعلم آلي.
المسؤوليات
- قيادة الفريق: إدارة وإرشاد فريق متنوع من علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي ومحترفي MLOps ومحللي الأعمال. تعزيز بيئة تعاونية ومبتكرة.
- إدارة المشاريع: قيادة تصميم وتخطيط وتنفيذ مشاريع علوم البيانات. مواءمة هذه المشاريع مع أهداف المؤسسة وضمان التسليم في الوقت المناسب.
- تحليل البيانات وبناء النماذج: الإشراف على تحليل البيانات الأولية، بما في ذلك تقييم الجودة والتطهير والمعالجة المسبقة والهيكلة لمعالجة المصب. الإشراف على تطوير وتنفيذ نماذج التعلم الآلي عبر مختلف المجالات.
- البحث والتطوير: إجراء أنشطة البحث والتطوير في علوم البيانات وممارسات التعلم الآلي. استخدام تقنيات التعلم العميق لحل المشكلات المعقدة في مجالات مثل محركات التوصية وروبوتات الدردشة ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP).
- نشر النموذج: التعاون مع فرق الهندسة والمنتجات لضمان التكامل السلس لنماذج الذكاء الاصطناعي في الإنتاج. تقديم التوجيه والدعم الفني أثناء النشر.
- الابتكار وتصميم الحلول: تصميم وتطوير نماذج تعلم آلي قابلة للتطوير، وضمان الدقة والفعالية. إنشاء عروض وخدمات جديدة في التجارة الإلكترونية ومجالات أخرى.
- التعاون عبر الوظائف: العمل بشكل وثيق مع مهندسي البيانات وموظفي ضمان الجودة ومحللي الأعمال ومطوري البرامج لترجمة الأفكار والنماذج الأولية إلى حلول قوية.
- التعلم المستمر: مواكبة أحدث الاتجاهات والتطورات في علوم البيانات والتعلم الآلي ونماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لدفع الابتكار داخل الفريق.
- التواصل مع أصحاب المصلحة: نقل رؤى البيانات المعقدة ونتائج النموذج إلى أصحاب المصلحة، وضمان الوضوح والمواءمة مع أهداف العمل.
المتطلبات
- الخبرة: ما لا يقل عن 7 سنوات في دور قيادي في إدارة مشاريع وفرق علوم البيانات. ما لا يقل عن 12 عامًا من الخبرة في علوم البيانات والتحليلات الكمية ونمذجة البيانات.
- الخلفية التعليمية: درجة الدراسات العليا في مجال كمي مثل الإحصاء أو الرياضيات أو علوم الكمبيوتر أو الهندسة.
- الخبرة الفنية: فهم عميق للنمذجة التنبؤية والتعلم الآلي والتجميع وتقنيات التصنيف. خبرة مثبتة في خوارزميات التعلم العميق و LLMs.
- مهارات البرمجة: إتقان Python ومكتباتها (TensorFlow و Keras و Pandas و Scikit-learn). تعد الإلمام بلغات البرمجة الأخرى (Shell Scripts و C ++ و .Net و Java و Matlab و R) ميزة إضافية.
- البيانات الضخمة وقواعد البيانات: الإلمام بتقنية قواعد البيانات ولغات الاستعلام وأطر عمل البيانات الضخمة (Elasticsearch و Cassandra و Hadoop و Spark) وبيئات السحابة (AWS و Snowflake). معرفة تقنيات إدارة البيانات وتصورها.
- المهارات التحليلية: قدرات قوية على حل المشكلات مع فهم قوي للخوارزميات والبرمجة الشيئية.
- إدارة المشاريع: مهارات مثبتة في التنظيم والقيادة وإدارة المشاريع. القدرة على تحديد أولويات وإدارة مشاريع متعددة في وقت واحد.
- مهارات الاتصال: مهارات ممتازة في التواصل والعرض التقديمي، مع القدرة على نقل المفاهيم المعقدة إلى كل من أصحاب المصلحة التقنيين وغير التقنيين.
- الفطنة التجارية: عقلية تجارية قوية مع القدرة على مواءمة منتجات البيانات ونماذج الذكاء الاصطناعي مع أهداف المؤسسة.
