ما يمكن أن تتوقعه في دور عالم البيانات

اعتبر نفسك مسؤولاً عن تصميم طبقة وصول المستخدم النهائي في مشاريع ذكاء الأعمال وإجراء التصميم التفصيلي للتقارير المطلوبة. ستقوم بجمع وتحليل البيانات التي تساعد على فهم جوهر الأعمال، وتصميم استراتيجيات التجميع، ودعم حلول الواجهة الأمامية القابلة للتوسع وسهلة الاستخدام.

كعالم بيانات، ستكون مسؤولاً عن جمع ومعالجة وتحليل مجموعات بيانات ضخمة لدعم اتخاذ القرارات المبني على البيانات في جميع أنحاء المؤسسة. ستطبق التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالاتجاهات والتحليلات التوجيهية للتوصية باستراتيجيات قابلة للتنفيذ. ستقوم ببناء ونشر النماذج لحل مشكلات الأعمال المعقدة وتحسين الكفاءة التشغيلية. ستعمل عن كثب مع فرق متعددة التخصصات لتحديد وتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، وضمان تحقيق تأثير قابل للقياس. تعتبر الكفاءة في Python وR وSQL ومنصات التصور البياني مثل Tableau وPower BI أموراً أساسية.

المسؤوليات الرئيسية

تطوير وبحث الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

• تصميم وتطوير ونشر نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق المتقدمة لمعارف الأعمال المعقدة
• تنفيذ وتحسين النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وحلول الذكاء الاصطناعي التوليدي
• بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيل ذات القدرات الذاتية لاتخاذ القرار
• إجراء البحوث حول تقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة وتطبيقاتها العملية
• تقييم النماذج والتحقق من صحتها وتحسينها المستمر

البنية التحتية السحابية والتطوير المتكامل

• تصميم وتنفيذ حلول ML/AI سحابية قابلة للتوسع على AWS أو Azure أو GCP
• تطوير تطبيقات متكاملة الواجهات تربط نماذج الذكاء الاصطناعي بتقنيات الويب الحديثة
• بناء وصيانة خطوط أنابيب ML باستخدام خدمات السحابة (مثل SageMaker وML Engine)
• تنفيذ خطوط CI/CD لنشر ومراقبة نماذج ML
• تصميم وتحسين البنية التحتية السحابية لأحمال الحوسبة عالية الأداء

هندسة البيانات وإدارة قواعد البيانات

• تصميم وتنفيذ خطوط أنابيب لمعالجة البيانات واسعة النطاق
• العمل مع قواعد بيانات SQL وNoSQL (PostgreSQL وMongoDB وCassandra وغيرها)
• تحسين أداء قواعد البيانات لحمل عمل ML والتطبيقات في الوقت الفعلي
• تنفيذ أطر حوكمة البيانات وضمان جودتها
• معالجة البيانات المتدفقة والتحليلات الفورية

القيادة والتعاون

• توجيه علماء البيانات المبتدئين وإرشادهم في اتخاذ القرارات التقنية
• التعاون مع فرق متعددة التخصصات تشمل المنتجات والهندسة وأصحاب المصلحة في الأعمال
• عرض النتائج والتوصيات على الجمهورين الفني وغير الفني
• قيادة مشاريع إثبات المفهوم ومبادرات الابتكار

المؤهلات المطلوبة

• خبرة عملية لا تقل عن 5 سنوات في مجال علم البيانات والتعلم الآلي
• خبرة لا تقل عن 3 سنوات في أطر التعلم العميق والشبكات العصبية
• خبرة لا تقل عن سنتين في منصات السحابة والتطوير المتكامل (أفضلية لقطاع خدمات الأعمال الخارجية، مجال الرعاية الصحية، والخدمات المالية والمصرفية)

المهارات التقنية – أساسيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

• التعلم الآلي: Scikit-learn، XGBoost، LightGBM، خوارزميات متقدمة
• التعلم العميق: TensorFlow، PyTorch، Keras، الشبكات التلافيفية (CNN)، الشبكات العصبية المتكررة (RNN، LSTM)، Transformers
• النماذج اللغوية الكبيرة: GPT، BERT، T5، ضبط النماذج، هندسة المطالبات
• الذكاء الاصطناعي التوليدي: Stable Diffusion، DALL-E، تحويل النص إلى صورة، توليد النصوص
• الذكاء الاصطناعي الوكيل: أنظمة الوكلاء المتعددين، التعلم التعزيزي، الوكلاء المستقلون (اختياري)

المهارات التقنية – التطوير والبنية التحتية

• البرمجة: Python (متقدم)، R، Java/Scala، JavaScript/TypeScript
• المنصات السحابية: AWS (SageMaker، EC2، S3، Lambda)، Azure ML، أو Google Cloud AI
• قواعد البيانات: SQL (PostgreSQL، MySQL)، NoSQL (MongoDB، Cassandra، DynamoDB)
• التطوير المتكامل: React/Vue.js، Node.js، FastAPI، Flask، Docker، Kubernetes (اختياري)
• عمليات ML (MLOps): MLflow، Kubeflow، إصدار النماذج، أطر اختبار A/B
• البيانات الضخمة: Spark، Hadoop، Kafka، معالجة البيانات المتدفقة (اختياري)

المؤهلات المفضلة

• خبرة مع قواعد البيانات المتجهية وتقنيات التضمين (Pinecone، Weaviate، Chroma)
• معرفة بـLangChain أو LlamaIndex أو أطر مشابهة للنماذج اللغوية الكبيرة
• خبرة في ضغط النماذج ونشرها على الحافة
• الإلمام بالحوسبة الموزعة والمعالجة المتوازية
• خبرة في تطبيقات الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية
• معرفة بالتعلم المتحد والحفاظ على الخصوصية في ML
• خبرة في التعلم الآلي الكمومي
• خبرة متقدمة في MLOps وتصميم أنظمة ML للإنتاج (اختياري)

الكفاءات الأساسية

التفوق التقني

• أساس رياضي قوي في الإحصاء والجبر الخطي والتحسين
• القدرة على تنفيذ الخوارزميات من الأوراق البحثية
• خبرة في توضيح النماذج والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير
• معرفة بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي واكتشاف التحيّز ومعالجته

حل المشكلات والابتكار

• مهارات تحليلية ونقدية قوية
• القدرة على ترجمة متطلبات العمل إلى حلول تقنية
• نهج إبداعي لحل المشاكل المعقدة والغامضة
• خبرة في النماذج الأولية السريعة والتجريب

التواصل والقيادة

• مهارات كتابية وشفوية ممتازة
• القدرة على شرح المفاهيم التقنية المعقدة لجمهور متنوع
• مهارات قوية في إدارة المشاريع والتنظيم
• خبرة في توجيه وقيادة الفرق التقنية

التعليم والشهادات

• درجة الماجستير أو الدكتوراه في علوم الحاسوب أو علم البيانات أو الإحصاء أو الرياضيات أو تخصص ذي صلة (غير إلزامي)