Lead Specialist, Data Science & Analytics II

تعتبر وظيفة "أخصائي أول في علم البيانات والتحليلات II" من الوظائف الحيوية في شركة معادن، حيث تلعب دوراً أساسياً في تطوير وتطبيق حلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتحليلات المتقدمة. في ظل توجه المملكة نحو تعزيز التحول الرقمي وتبني التقنيات الحديثة، تصبح هذه الوظيفة محورية للمساهمة في تحقيق أهداف رؤية 2030. سيكون الأخصائي مسؤولاً عن تصميم وتطبيق نماذج البيانات التي توفر رؤى قيمة في مجالات التعدين والمعالجة والعمليات، مما يسهم في اتخاذ قرارات مدروسة وتحسين أداء الشركة بشكل عام. إن الحاجة المتزايدة للمتخصصين في هذا المجال تعكس أهمية البيانات في جميع الصناعات، مما يجعل هذه الوظيفة مثالاً للفرص الواعدة في سوق العمل السعودي.

المهام والمسؤوليات الرئيسية:

1. تطوير وإدارة الحلول الشاملة: يتولى الأخصائي قيادة جميع مراحل مبادرات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، بدءاً من تحديد المشكلات واستخراج البيانات، وصولاً إلى تطوير النماذج والتحقق من صحتها.

2. تحليل البيانات: يقوم بإجراء تحليلات إحصائية متعمقة لفهم البيانات واستخراج رؤى قيمة، مما يساعد في تحسين العمليات واتخاذ القرارات الاستراتيجية.

3. تطبيق تقنيات التنقيب عن البيانات: يستخدم أساليب التنقيب لاكتشاف الأنماط والاتجاهات والعلاقات في مجموعات البيانات الكبيرة، مما يعزز القدرة على التنبؤ واتخاذ القرارات.

4. بناء نماذج تنبؤية: يقوم بتطوير نماذج تعلم آلي قادرة على التنبؤ بالنتائج المستقبلية، مما يساهم في تحسين الأداء العام للأعمال.

5. إنشاء تصورات البيانات والتقارير: يقوم بإعداد تصورات واضحة للبيانات وتقارير شاملة لتوصيل النتائج إلى المعنيين، مما يسهل فهم البيانات والتفاعل معها.

6. التعاون مع الفرق متعددة التخصصات: يعمل بشكل وثيق مع الفرق المختلفة لفهم احتياجات الأعمال وتقديم حلول تعتمد على البيانات.

7. تصميم وصيانة أنظمة البيانات: يتعاون مع فرق هندسة البيانات لضمان دقة وموثوقية البيانات المستخدمة في النماذج والتحليلات.

8. ضمان أمان البيانات والامتثال: يضمن الالتزام بالمعايير واللوائح ذات الصلة لحماية البيانات وضمان استخدامها بشكل قانوني وأخلاقي.

9. متابعة التطورات التكنولوجية: يبقى على اطلاع بأحدث الاتجاهات والتقنيات في مجال علم البيانات، مما يعزز القدرة على الابتكار وتحسين الحلول المقدمة.

10. تحفيز التجربة والتطوير المستمر: يشجع على إجراء تجارب مستمرة وتحديث النماذج لتحقيق تحسينات دائمة.

11. تحويل احتياجات الأعمال إلى حلول تحليلية: يعمل على تحديد الفرص لتحسين القيمة من خلال التحليلات وتحويلها إلى حالات استخدام عملية.

12. تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي: يشارك في دمج هذه النماذج ضمن أنظمة المؤسسة لضمان تحقيق الفائدة القصوى.

المتطلبات والمؤهلات المطلوبة:

1. درجة علمية في علوم الحاسوب أو الإحصاء أو أي مجال ذي صلة: يُفضل أن تكون الدرجة من جامعة معترف بها.

2. خبرة عملية لا تقل عن 5 سنوات في مجال علم البيانات أو التحليلات: يجب أن تشمل الخبرة العمل على مشاريع معقدة في بيئات حية.

3. إلمام قوي بأساليب وتقنيات التعلم الآلي: يجب أن يكون المتقدم قادراً على تطبيق نماذج التعلم الآلي في سيناريوهات عملية.

4. معرفة قوية بأدوات التحليل البياني: مثل Python، R، SQL، وأدوات التصور مثل Tableau أو Power BI.

5. خبرة في إدارة قواعد البيانات: يجب أن يكون المتقدم قادراً على تصميم وإدارة أنظمة جمع البيانات.

6. فهم جيد لمفاهيم الحوكمة وإدارة البيانات: يجب أن يكون المتقدم على دراية بالممارسات المثلى لضمان جودة البيانات.

7. قدرة على العمل تحت الضغط: يجب أن يكون المتقدم قادراً على إدارة مهام متعددة والتعامل مع مواعيد نهائية ضيقة.

8. مهارات تحليلية قوية: يجب أن يكون المتقدم قادراً على تحليل البيانات المعقدة واستخراج رؤى قيمة منها.

9. شغف بالتعلم والتطور المستمر: يجب أن يكون المتقدم لديه الرغبة في متابعة أحدث التطورات في مجال البيانات.

10. خبرة في العمل مع فرق متعددة التخصصات: يجب أن يكون المتقدم قادراً على التعاون بفعالية مع فرق من خلفيات متنوعة.

المهارات التقنية المطلوبة:

1. إجادة لغات البرمجة: مثل Python وR وSQL، مع معرفة بالأدوات والمكتبات الخاصة بالتعلم الآلي.

2. خبرة في أدوات التحليل البياني: مثل Tableau وPower BI لتصور البيانات بشكل فعال.

3. فهم عميق لتقنيات التعلم الآلي: بما في ذلك الشبكات العصبية والتعلم العميق.

4. إلمام بقواعد البيانات: مثل SQL Server وNoSQL، مع القدرة على تصميم وتنفيذ استعلامات معقدة.

5. معرفة بالهندسة المعمارية السحابية: لاستخدام الحوسبة السحابية في تنفيذ الحلول التحليلية.

6. قدرة على استخدام أدوات إدارة البيانات: لضمان جودة وأمان البيانات.

7. فهم قوي لمفاهيم الذكاء الاصطناعي: وكيفية دمجها في التطبيقات العملية.

المهارات الشخصية والقيادية:

1. مهارات التواصل الفعّال: القدرة على توصيل الأفكار المعقدة بوضوح وفعالية.

2. مهارات القيادة: القدرة على توجيه الفرق وتنسيق الجهود نحو تحقيق الأهداف المشتركة.

3. التفكير النقدي: القدرة على تقييم المعلومات وتحليلها بشكل منطقي.

4. المبادرة والابتكار: القدرة على تقديم حلول جديدة ومبتكرة لمشكلات معقدة.

5. القدرة على العمل الجماعي: التعاون بشكل فعّال مع الزملاء لتحقيق نتائج متكاملة.

6. مهارات إدارة الوقت: القدرة على تنظيم المهام وإدارة الأولويات بفعالية.

بيئة العمل وثقافة الشركة:

تتميز شركة معادن ببيئة عمل ديناميكية ومشجعة على الابتكار، حيث تسعى الشركة إلى تعزيز ثقافة التعاون والاحترام المتبادل. تُقدّم معادن فرصاً للرعاية والتطوير المهني، مما يساهم في خلق بيئة مثمرة ومحفزة للموظفين. يتم تشجيع الأفراد على تبادل الأفكار والمبادرات، مما يعزز من روح الفريق ويحفز الإبداع. كما تعمل الشركة على تقديم برامج تدريبية ودورات تعليمية لمساعدة الموظفين على تطوير مهاراتهم والبقاء على اطلاع بأحدث الاتجاهات في مجالاتهم.

فرص التطور والنمو المهني:

تقدم معادن فرصاً واسعة للتطور والنمو المهني، حيث تُعتبر الشركة رائدة في مجال التعدين وتحسين الأداء من خلال الابتكار التكنولوجي. يمكن للموظفين الانخراط في مشاريع متنوعة تتحدى مهاراتهم وتساعدهم على اكتساب خبرات جديدة. كما توفر الشركة برامج تدريبية متقدمة، بالإضافة إلى فرص للتخصص في مجالات معينة مثل الذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة. إن بيئة العمل الداعمة والمحفزة في معادن تعزز من فرص التقدم الوظيفي، مما يجعلها وجهة مثالية للمهنيين الطموحين الذين يتطلعون إلى تعزيز مسيرتهم المهنية.