أخصائي رئيسي - إدارة تسليم البيانات والذكاء الاصطناعي

الوصف الوظيفي

لماذا هذا الدور مهم؟ يقود المتخصص الرئيسي في علوم البيانات والتحليلات تطوير ونشر واعتماد التحليلات المتقدمة والتعلم الآلي وحلول الذكاء الاصطناعي التي تعمل على تحسين الأداء التشغيلي واتخاذ القرارات التجارية وإنتاجية المؤسسة عبر الجهة. يحول الدور تحديات الأعمال المعقدة إلى حلول تحليلية قابلة للتطوير تولد قيمة قابلة للقياس عبر التعدين والمعالجة والعمليات ووظائف الشركة. يربط الدور بين أولويات العمل والتنفيذ الفني، مما يضمن تقدم المنتجات التحليلية بكفاءة من المفهوم وحتى النشر والتصنيع. ومن خلال دمج قدرات الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات في العمليات التشغيلية، يعمل الدور على تسريع التحول الرقمي وتعزيز قدرة الجهة على الاستفادة من البيانات كأصل استراتيجي. من خلال القيادة الفنية ومراقبة الحوكمة وإشراك أصحاب المصلحة، يضمن الدور أن تكون الحلول التحليلية موثوقة وقابلة للتطوير ومتوافقة مع معايير المؤسسة، مما يتيح الاعتماد المستدام وتحقيق القيمة عبر المنظمة. 2. ما الذي ستقدمه هو تقديم حلول الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات • قيادة التطوير الشامل للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وحلول التحليلات المتقدمة التي تعالج تحديات الأعمال عالية القيمة. • تقديم نماذج قابلة للتطوير وجاهزة للإنتاج تعمل على تحسين الكفاءة التشغيلية والموثوقية والإنتاج الجدوى، واتخاذ القرار. • تعزيز القدرات التحليلية من خلال التجارب القوية وتحسين النموذج والتحسين المستمر للأداء. تطوير قيمة الأعمال وحالة الاستخدام • ترجمة أولويات العمل إلى فرص تحليلية قابلة للتنفيذ، وفرضيات القيمة، وخرائط طريق التنفيذ. • تحديد وترتيب الأولويات وتطوير حالات استخدام الذكاء الاصطناعي والتحليلات التي تحقق نتائج تشغيلية ومالية قابلة للقياس. • إنشاء مقاييس نجاح واضحة ومؤشرات الأداء الرئيسية وأطر تحقيق القيمة للمبادرات التحليلية. تصنيع الذكاء الاصطناعي وتكامل المنصات • تمكين النشر السلس للنماذج التحليلية في أنظمة المؤسسة والمنصات التشغيلية والبيئات الرقمية. • تعزيز موثوقية النموذج وقابلية التوسع من خلال ممارسات MLOps الفعالة وإدارة دورة الحياة ومعايير المراقبة. • تحسين اعتماد واستدامة حلول الذكاء الاصطناعي من خلال ضمان الاستعداد الفني والتكامل التشغيلي. جودة البيانات والأسس التحليلية • تعزيز الثقة في التحليلات من خلال أسس بيانات موثوقة ومحكومة وعالية الجودة. • الشراكة مع فرق هندسة البيانات لتحسين البيئات التحليلية وخطوط أنابيب البيانات والجاهزية النموذجية. • التأكد من أن أصول البيانات تلبي متطلبات المؤسسة فيما يتعلق بالدقة والنزاهة والأمن والامتثال. الذكاء الاصطناعي المسؤول والحوكمة • تضمين مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤولة وضوابط الحوكمة والجودة ذ المعايير عبر الحلول التحليلية. • تعزيز الشفافية وقابلية الشرح وقابلية التدقيق والنسب عبر أصول ونماذج علوم البيانات. • ضمان الامتثال لإدارة بيانات المؤسسة والأمن والمتطلبات التنظيمية. مشاركة أصحاب المصلحة وتحقيق القيمة • بناء شراكات قوية مع أصحاب المصلحة في مجال الأعمال والتكنولوجيا والبيانات والذكاء الاصطناعي لتسريع اعتماد الحلول. • توصيل الرؤى التحليلية والمخاطر والتوصيات والنتائج من خلال السرد والتصورات المقنعة. • قياس وتحسين تأثير الأعمال من خلال التتبع المستمر للاعتماد والأداء وتحقيق القيمة. 3. كيف يبدو النجاح • توفر حلول التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي تحسينات تشغيلية ومالية وإنتاجية قابلة للقياس. • تم اعتماد المنتجات التحليلية بنجاح واستدامتها عبر وظائف الأعمال المستهدفة. • تحقق النماذج المعايير المطلوبة للأداء والموثوقية وقابلية التوسع وملاءمة الأعمال. • تتقدم مشاريع الذكاء الاصطناعي والتحليلات بكفاءة بدءًا من المفهوم وحتى نشر الإنتاج. • تُظهر مبادرات علم البيانات الامتثال لمتطلبات الحوكمة والأمن والذكاء الاصطناعي المسؤول. • يتخذ أصحاب المصلحة في الأعمال قرارات أسرع وأفضل من خلال الرؤى التحليلية الموثوقة والقدرات التنبؤية. 4. الحد الأدنى من المؤهلات 5. الخبرة • خبرة في تطوير ونشر الشرج على مستوى الإنتاج الحلول الذكية والتعلم الآلي. • خبرة في ترجمة مشاكل الأعمال إلى أطر تحليلية ونماذج تنبؤية وتوصيات قابلة للتنفيذ. • خبرة في العمل مع فرق الأعمال والتكنولوجيا والبيانات متعددة الوظائف في بيئات تنظيمية معقدة. • التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي • التحليلات التنبؤية والنمذجة الإحصائية • استخراج البيانات واكتشاف الأنماط • ميزة الهندسة والنموذج الأمثل • تصور البيانات والسرد التحليلي • تصميم حلول الذكاء الاصطناعي وتصنيعها الأعمال والتسليم • بايثون، SQL وأدوات التحليلات المتقدمة • MLOps وإدارة دورة حياة النموذج • خط أنابيب البيانات وتصميم البيئة التحليلية • تسليم منتجات الذكاء الاصطناعي وتحقيق القيمة • إدارة البيانات والامتثال • قياس الأداء وتطوير مؤشرات الأداء الرئيسية الناس والتعاون • إدارة أصحاب المصلحة • الترجمة التجارية والفنية • التعاون بين الوظائف • حل المشكلات والتفكير النقدي • التحسين المستمر والمساءلة

المتطلبات

• 6. المهارات التي تهم الخبرة الوظيفية
• مهارات الاتصال والعرض

المهارات