عالم بيانات

الأدوار والمسؤوليات

كيف ستحدث تأثيرًا / المسؤوليات

تطوير حلول تحليلية متقدمة تستفيد من تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للتطبيق على طول سلسلة القيمة
العمل في فرق متعددة التخصصات عبر المنظمات لدعم تطبيق وتنفيذ مفاهيم علوم البيانات والذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي الجديدة
قيادة طرح الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في جميع أنحاء الشركة من خلال تبادل المعرفة والتوجيه ودعم التدريبات الفنية
كن على اطلاع بأحدث التطورات في مبادئ ونظريات علوم البيانات والذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي لمساعدة الشركة على اتخاذ قرارات مدفوعة بالبيانات حقًا
التعاون في نظام بيئي للشركاء عبر الصناعة والأوساط الأكاديمية لدفع البحث والاستفادة من المعرفة في هذا المجال
توثيق الأساليب والعمليات المطورة وتقديم النتائج لأصحاب المصلحة في جميع أنحاء المنظمة بشكل منتظم

ما تقدمه / المهارات والقدرات

أكثر من 3 سنوات من الخبرة العملية، ويفضل أن تكون في صناعة الطاقة
درجة جامعية في علوم الكمبيوتر أو الرياضيات أو الفيزياء أو الهندسة أو مجال ذي صلة
مهارات تحليلية ممتازة وخبرة عميقة في علوم البيانات والتعلم الآلي وطرق الذكاء الاصطناعي
مهارات البرمجة في بايثون و/أو R، معرفة جيدة بتطبيق النمذجة الإحصائية، خبرة في النشر والحوسبة السحابية
تركيز قوي على العملاء ومهارات شخصية ممتازة، منفتح الذهن وراغب في التعلم
القدرة على التعاون بشكل فعال في فرق متعددة التخصصات ومتعددة الجنسيات وعالمية
إتقان اللغة الإنجليزية تحدثًا وكتابة، ومهارات تواصل وعرض ممتازة
متحمس للبيانات والتحليلات وقيادة استخدام البيانات في جميع أجزاء العمل والنظام البيئي

الملف الشخصي المرغوب للمرشح

باعتبارك عالم بيانات، ستحتاج إلى مزيج من المهارات الفنية والتحليلية والمهارات الشخصية. وفيما يلي بعض المهارات الأساسية التي تعد ضرورية لهذا الدور:

التحليل الإحصائي: فهم قوي للإحصاءات والاحتمالات لتحليل مجموعات البيانات واستخلاص النتائج.

مهارات البرمجة: الكفاءة في لغات مثل Python أو R أو SQL لمعالجة البيانات وتحليلها.

تصور البيانات: القدرة على إنشاء تصورات واضحة ومفيدة باستخدام أدوات مثل Tableau أو Power BI أو Matplotlib.

التعلم الآلي: معرفة خوارزميات التعلم الآلي والأطر (على سبيل المثال، scikit-learn وTensorFlow) لبناء نماذج تنبؤية.

تنظيم البيانات: مهارات في تنظيف البيانات وإعدادها للتحليل، والتعامل مع القيم المفقودة، وتحويل تنسيقات البيانات.

معرفة المجال: فهم الصناعة المحددة التي تعمل بها (على سبيل المثال، التمويل والرعاية الصحية) لتوفير السياق لتحليلاتك.

تقنيات البيانات الضخمة: الإلمام بأدوات وأطر البيانات الضخمة (على سبيل المثال، Hadoop وSpark) لمعالجة مجموعات البيانات الضخمة.

التفكير النقدي: القدرة على التعامل مع المشكلات منطقيًا واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.

مهارات الاتصال: نقل النتائج والرؤى بفعالية إلى أصحاب المصلحة غير الفنيين من خلال سرد القصص والعروض التقديمية الواضحة.

التعاون: العمل بشكل جيد مع فرق متعددة الوظائف، بما في ذلك المهندسين ومديري المنتجات ومحللي الأعمال.

سيساعدك تطوير هذه المهارات على النجاح كعالم بيانات وتقديم مساهمات مؤثرة لمنظمتك.