خبير - مهندس هياكل الذكاء الاصطناعي والبيانات

وصف

الملخص: تتضمن هذه الوظيفة قيادة التطوير الاستراتيجي وتنفيذ الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي والبيانات، وتعزيز تجربة العملاء، ودعم الابتكار داخل المؤسسة. أبرز النقاط: ١. قيادة استراتيجية الذكاء الاصطناعي والبيانات بما يتماشى مع الأهداف التجارية ٢. الإشراف على تطوير ونشر نماذج التعلُّم الآلي والذكاء الاصطناعي ٣. توعية فرق علم البيانات والذكاء الاصطناعي عالية الأداء وتنميتها التواصل التواصل الداخلي: الوحدات التجارية الداخلية جميع الإدارات الداخلية فريق القيادة العليا الغرض:  الابتكار في منتجات وخدمات الذكاء الاصطناعي  تعزيز تجربة العملاء:  دمج البيانات وتعميم الوصول إليها  التحليلات التنبؤية والوصفية  إدارة التغيير واعتماد حلول الذكاء الاصطناعي  البنية التحتية للذكاء الاصطناعي القابلة للتوسع والسحابية  حوكمة البيانات وأخلاقيات استخدامها التواصل الخارجي: مزودو خدمات تكنولوجيا المعلومات الخارجيين مقدمو خدمات التكامل البرمجي الصحة والسلامة المهنية \& البيئة المساءلة: هم مسؤولون عن أفعالهم وإغفالاتهم. المسؤولية: اتباع أنظمة العمل الآمنة المتفق عليها؛ واتباع التدريب والتوجيهات؛ والإبلاغ عن الحوادث والحوادث الشبهية والمخاطر الوشيكة. السلطة: إيقاف العمل إذا ارتأوا أن العمل غير آمن. المؤهلات التعليمية \& المهنية: درجة البكالوريوس في علوم الحاسوب أو علم البيانات الذكاء الاصطناعي أو الإحصاء أو الرياضيات أو الهندسة أو تكنولوجيا المعلومات درجة الماجستير (مرغوبة): علم البيانات أو الذكاء الاصطناعي أو التعلُّم الآلي أو علوم الحاسوب أو تحليل الأعمال أو الإحصاء أو الرياضيات التطبيقية أو بحوث العمليات الخبرة المهنية: * ٨ سنوات من الخبرة العملية المباشرة في مجالات علم البيانات أو التعلُّم الآلي أو الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تطوير ونشر نماذج وخوارزميات الذكاء الاصطناعي. * خبرة في تقنيات التعلُّم الآلي، مثل: * التعلُّم الخاضع للإشراف/غير الخاضع للإشراف * التعلُّم العميق (مثل الشبكات العصبية والشبكات العصبية التلافيفية والشبكات العصبية المتكررة) * معالجة اللغة الطبيعية (NLP) * رؤية الحاسوب الخبرة الجغرافية: ميزة إضافية مهارات الحاسوب: علم البيانات والتعلُّم الآلي والذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تطوير ونشر نماذج وخوارزميات الذكاء الاصطناعي مهارات اللغة: إجادة اللغة الإنجليزية في سياقات العمل إجادة اللغة العربية تُعد ميزة إضافية. القيادة الاستراتيجية \& الرؤية * تحديد وتنفيذ استراتيجية علم البيانات والذكاء الاصطناعي للمؤسسة بما يتماشى مع أهدافها التجارية. * تحديد الفرص ذات الأولوية التي يمكن فيها للحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي والبيانات أن تعزز الكفاءة وتجربة العملاء وعروض المنتجات وتوليد الإيرادات. * قيادة تصميم هيكل موحَّد للبيانات والذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تطوير «مستودع بيانات متكامل» قابل للتوسع، وطبقات دلالية، ومخازن السمات، ودمج البيانات بالتدفق أو الدفعات. * قيادة خارطة طريق الذكاء الاصطناعي التوليدي — واختيار موفِّري النماذج اللغوية الكبيرة، وتصميم هياكل استرجاع المعلومات المعتمدة على السياق (RAG)، وتمكين قدرات الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة. * الإشراف على ممارسات «FinOps» لتحسين تكاليف الحوسبة السحابية والأحمال المرتبطة بوحدات معالجة الرسومات (GPU) والتخزين الضخم للبيانات. تنفيذ هندسة الذكاء الاصطناعي \& البيانات * الإشراف على عملية التطوير الكاملة وتأكيد صحتها ونشرها وإدارتها طوال دورة حياتها لنماذج التعلُّم الآلي والذكاء الاصطناعي. * تنفيذ خطوط أنابيب CI/CD/CT لضمان تحديثات آلية ومستمرة وموثوقة للنماذج. * بناء وصيانة بنية قواعد البيانات المتجهية لدعم البحث الدلالي، والذكاء السياقي، واسترجاع المعرفة على المدى الطويل. * ضمان أن خطوط أنابيب البيانات والمنصات والهياكل مُحسَّنة من حيث الأداء والقابلية للتوسع والمرونة. الحوكمة والمخاطر والامتثال \& الأخلاقيات * تطبيق معايير حوكمة البيانات والأمن والخصوصية، بما في ذلك التحكم القائم على الأدوار (RBAC) أو السياقات (ABAC)، وحماية البيانات الشخصية ومجموعات البيانات الحساسة. * وضع الضوابط الآلية ورصدها المتعلقة بانحراف النماذج والإنصاف ووضوح التفسير والاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي. * ضمان الامتثال للأنظمة واللوائح ذات الصلة (مثل اللائحة العامة لحماية البيانات GDPR، وقانون حماية المعلومات الصحية HIPAA) والسياسات الداخلية. * الحفاظ على أفضل الممارسات المتعلقة بجودة البيانات وإصداراتها وإعادة إنتاجها وقابليتها للمراجعة. الابتكار \& التحسين المستمر * قيادة التجارب باستخدام خوارزميات وأساليب وتكنولوجيات جديدة للحفاظ على نظام ذكاء اصطناعي متقدم. * تعزيز ثقافة التحسين المستمر، وتنقية العمليات والأدوات والنماذج لتعزيز الأداء والتأثير على الأعمال. قيادة الفرق \& بناء القدرات * توعية فريق عالي الأداء من علماء البيانات ومُهندسي الذكاء الاصطناعي ومحترفي البيانات وتنميتهم. * الإشراف على مبادرات التدريب ورفع الكفاءة لضمان بقاء الفريق على اطلاع دائم بأحدث التقنيات والمنهجيات. إدارة أصحاب المصلحة \& التواصل * التصرف كمستشار استراتيجي بين الفرق التجارية والفنية — وترجمة التحديات التجارية إلى حلول ذكاء اصطناعي، وشرح نتائج الذكاء الاصطناعي بوضوح لأصحاب المصلحة غير الفنيين. * تقديم تحديثات منتظمة للقيادة حول التقدم المحرز ومقاييس الأداء ونتائج النماذج والنتائج التجارية. * دفع التعاون عبر الإدارات لضمان اعتماد ودمج حلول الذكاء الاصطناعي بنجاح. التقنية والأدوات \& إدارة الموردين * قيادة اختيار ودمج وإدارة منصات الذكاء الاصطناعي وأدوات البيانات وشراكات الموردين. * إدارة الميزانيات المخصصة لمبادرات علم البيانات والذكاء الاصطناعي، وضمان التوزيع الأمثل للموارد. * اتخاذ القرارات المتعلقة بالتوظيف واختيار الموردين وشراء الحلول بما يدعم الأهداف الاستراتيجية للذكاء الاصطناعي. المؤهلات التعليمية \& المهنية: درجة البكالوريوس في علوم الحاسوب أو علم البيانات الذكاء الاصطناعي أو الإحصاء أو الرياضيات أو الهندسة أو تكنولوجيا المعلومات درجة الماجستير (مرغوبة): علم البيانات أو الذكاء الاصطناعي أو التعلُّم الآلي أو علوم الحاسوب أو تحليل الأعمال أو الإحصاء أو الرياضيات التطبيقية أو بحوث العمليات الخبرة المهنية: * ٨ سنوات من الخبرة العملية المباشرة في مجالات علم البيانات أو التعلُّم الآلي أو الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تطوير ونشر نماذج وخوارزميات الذكاء الاصطناعي. * خبرة في تقنيات التعلُّم الآلي، مثل: * التعلُّم الخاضع للإشراف/غير الخاضع للإشراف * التعلُّم العميق (مثل الشبكات العصبية والشبكات العصبية التلافيفية والشبكات العصبية المتكررة) * معالجة اللغة الطبيعية (NLP) * رؤية الحاسوب الخبرة الجغرافية: ميزة إضافية مهارات الحاسوب: علم البيانات والتعلُّم الآلي والذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تطوير ونشر نماذج وخوارزميات الذكاء الاصطناعي مهارات اللغة: إجادة اللغة الإنجليزية في سياقات العمل إجادة اللغة العربية تُعد ميزة إضافية.