أخصائي أول، علوم البيانات والذكاء الاصطناعي
Senior Specialist, Data Science & Artificial Intelligence
تأسست معادن في عام 1997، وهي واحدة من أسرع شركات التعدين نموًا في العالم وأكبر شركة تعدين ومعادن متعددة السلع في الشرق الأوسط. نحن نقود تطوير صناعة التعدين لتصبح الركيزة الثالثة للاقتصاد السعودي من خلال بناء سلسلة قيمة تعدين متكاملة وفريدة وعالمية المستوى.
يسعدنا مشاركة فرصة مثيرة للوظيفة المذكورة أدناه. يوفر هذا الدور فرصة للمساهمة في نمونا الطموح ولعب دور رئيسي في تشكيل مستقبل التعدين في المملكة.
لماذا هذا الدور مهم؟
يسرع الأخصائي الأول لعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي الثاني من خلق قيمة الأعمال من خلال تطبيق التحليلات المتقدمة والتعلم الآلي وحلول الذكاء الاصطناعي التوليدي. يحول الدور البيانات إلى ذكاء قابل للتنفيذ يحسن اتخاذ القرار والأداء التشغيلي والأتمتة والابتكار ونتائج الأعمال عبر المؤسسة.
يتيح الدور لمعادن تسخير قوة الذكاء الاصطناعي من خلال تطوير حلول قابلة للتطوير وموثوقة ومسؤولة تعالج تحديات الأعمال المعقدة. من خلال نشر نماذج التعلم الآلي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، يحسن الدور الكفاءة ويعزز تجارب المستخدم ويكشف عن فرص جديدة للتحول الرقمي.
من خلال الجمع بين الخبرة التقنية والحوكمة والأمن وممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية، يضمن الدور أن تحقق حلول الذكاء الاصطناعي قيمة قابلة للقياس مع الحفاظ على الثقة والامتثال والتبني المستدام عبر المؤسسة.
ما الذي ستقدمه؟
تطوير حلول الذكاء الاصطناعي والابتكار
أداء النموذج والتحسين
تمكين الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة
إعداد البيانات وتمكين الهندسة
عمليات الذكاء الاصطناعي وإدارة دورة الحياة
الحوكمة والمخاطر والذكاء الاصطناعي المسؤول
ما الذي يبدو عليه النجاح؟
المؤهلات الدنيا
- تطوير ونشر حلول التعلم الآلي والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي التوليدي التي تعالج التحديات الاستراتيجية والتشغيلية للأعمال.
- تصميم تطبيقات ذكاء اصطناعي قابلة للتطوير تحسن اتخاذ القرار والإنتاجية والأتمتة وأداء الأعمال.
- تسريع تبني الذكاء الاصطناعي من خلال الاستخدام المبتكر للتحليلات المتقدمة وتقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة.
- تحسين دقة النموذج وموثوقيته وفعاليته من خلال هندسة الميزات والضبط والتقييم وتقنيات التحسين.
- تعزيز نتائج الذكاء الاصطناعي من خلال الاختبار القوي والتحقق والتحسين المستمر للأداء.
- ضمان بقاء حلول الذكاء الاصطناعي متوافقة مع أهداف العمل والمتطلبات التشغيلية المتطورة.
- بناء وتعزيز تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام هندسة الاستدلال والاسترجاع المعزز (RAG) وتقنيات نماذج اللغة الكبيرة.
- تحسين جودة الاستجابة ودقتها وملاءمتها من خلال التقييم المنظم وأساليب التحسين.
- تقديم قدرات ذكاء اصطناعي جاهزة للمؤسسات تدعم اكتشاف المعرفة وتوليد المحتوى والأتمتة الذكية.
- تحويل البيانات المنظمة وغير المنظمة إلى مجموعات بيانات عالية الجودة مناسبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
- تحسين قابلية استخدام البيانات وموثوقيتها من خلال التنظيف الفعال والإعداد وممارسات تطوير الميزات.
- ضمان بناء حلول الذكاء الاصطناعي على أصول بيانات موثوقة ومحكومة وذات صلة بالأعمال.
- دعم نشر ومراقبة وإعادة تدريب وإدارة دورة حياة حلول الذكاء الاصطناعي باستخدام ممارسات MLOps وLLMOps.
- تحسين الموثوقية التشغيلية وقابلية التوسع لنماذج وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في الإنتاج.
- تمكين التبني المستدام للذكاء الاصطناعي من خلال المراقبة الفعالة للأداء والتحسين المستمر.
- ضمان امتثال حلول الذكاء الاصطناعي لمتطلبات حوكمة المؤسسة والأمن السيبراني والخصوصية والذكاء الاصطناعي الأخلاقي.
- تعزيز الشفافية والثقة من خلال توثيق النماذج والافتراضات والمخاطر ونتائج التحقق.
- تعزيز ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة التي توازن بين الابتكار وإدارة المخاطر والتزامات الامتثال.
- تحقق حلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي قيمة أعمال قابلة للقياس وتحسينًا تشغيليًا.
- توفر تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي مخرجات دقيقة وموثوقة وعالية الجودة للمستخدمين النهائيين.
- تحقق نماذج التعلم الآلي أهداف الأداء وتظل فعالة طوال دورة حياتها.
- يتم دمج حلول الذكاء الاصطناعي بنجاح في عمليات وأنظمة المؤسسة.
- تعمل ممارسات MLOps وLLMOps على تحسين موثوقية النموذج وقابلية التوسع والكفاءة التشغيلية.
- يتم دمج متطلبات الحوكمة والأمن والذكاء الاصطناعي المسؤول باستمرار في مبادرات الذكاء الاصطناعي.
- درجة البكالوريوس في علوم البيانات أو الذكاء الاصطناعي أو علوم الكمبيوتر أو تخصص كمي ذي صلة.
الخبرة
المهارات المطلوبة
الخبرة الوظيفية
الأعمال والتسليم
الأفراد والتعاون
- 4-6 سنوات من الخبرة في علوم البيانات أو التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي أو أدوار التحليلات المتقدمة.
- خبرة في تطوير ونشر حلول التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في بيئات الأعمال.
- خبرة في العمل مع البيانات المنظمة وغير المنظمة لحالات الاستخدام التحليلية والذكاء الاصطناعي.
- خبرة في دعم نشر حلول الذكاء الاصطناعي ومراقبتها وإدارة دورة حياة النموذج.
- التعلم الآلي والتعلم العميق
- الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs)
- هندسة الاستدلال
- الاسترجاع المعزز (RAG)
- الضبط الدقيق للنموذج وتقييمه
- إعداد البيانات وهندسة الميزات
- Python وSQL
- TensorFlow وPyTorch وScikit-Learn
- ممارسات MLOps وLLMOps
- تكامل API ونشر الذكاء الاصطناعي
- مراقبة النموذج وتحسين الأداء
- حل المشكلات التحليلي
- التعاون والعمل الجماعي
- إشراك أصحاب المصلحة
- التواصل وتبادل المعرفة
- التوجه نحو النتائج
- المساءلة
- التحسين المستمر
المزايا
- النمو الوظيفي
- رواتب تنافسية
- حزمة شاملة
- بيئة عمل شاملة
- التوازن بين العمل والحياة
- صحة الموظف