أخصائي رئيسي، علوم البيانات والذكاء الاصطناعي
Lead Specialist, Data Science & Artificial Intelligence
معادن، التي تأسست عام 1997، هي واحدة من أسرع شركات التعدين نمواً 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 تعدينية عالمية المستوى وفريدة ومتكاملة بالكامل.
يسعدنا أن نشارك فرصة مثيرة للشغل في المنصب المذكور أدناه. يتيح هذا الدور فرصة للمساهمة في نمونا الطموح ولعب دور رئيسي في تشكيل مستقبل التعدين في المملكة.
لماذا هذا الدور مهم
الأخصائي الرئيسي، علوم البيانات والذكاء الاصطناعي II يسرّع خلق القيمة التجارية من خلال تطبيق التحليلات المتقدمة والتعلم الآلي وحلول الذكاء الاصطناعي التوليدي. يحوّل الدور البيانات إلى ذكاء قابل للتنفيذ يحسّن اتخاذ القرار والأداء التشغيلي والأتمتة والابتكار ونتائج الأعمال عبر المؤسسة.
يمكّن الدور معادن من تسخير قوة الذكاء الاصطناعي من خلال تطوير حلول قابلة للتوسع وموثوقة ومسؤولة تعالج تحديات الأعمال المعقدة. من خلال نشر نماذج التعلم الآلي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، يحسّن الدور الكفاءة ويعزز تجارب المستخدمين ويفتح فرصاً جديدة للتحول الرقمي.
من خلال الجمع بين الخبرة التقنية والحوكمة والأمن وممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية، يضمن الدور أن حلول الذكاء الاصطناعي تحقق قيمة قابلة للقياس مع الحفاظ على الثقة والامتثال والتبني المستدام عبر المؤسسة.
ما ستحققه
تطوير حلول الذكاء الاصطناعي والابتكار
أداء النموذج وتحسينه
تمكين الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج اللغوية الكبيرة
إعداد البيانات وتمكين الهندسة
عمليات الذكاء الاصطناعي وإدارة دورة الحياة
الحوكمة والمخاطر والذكاء الاصطناعي المسؤول
كيف يبدو النجاح
الحد الأدنى من المؤهلات
- تطوير ونشر حلول التعلم الآلي والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي التوليدي التي تعالج تحديات الأعمال الاستراتيجية والتشغيلية.
- تصميم تطبيقات ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع تحسّن 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 الأعمال والمتطلبات التشغيلية المتطورة.
- بناء وتعزيز تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام هندسة الأوامر والتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) وتقنيات النماذج اللغوية الكبيرة.
- تحسين جودة الاستجابة ودقتها وملاءمتها من خلال التقييم المنظم وأساليب التحسين.
- تقديم قدرات ذكاء اصطناعي جاهزة للمؤسسة تدعم اكتشاف المعرفة وإنشاء المحتوى والأتمتة الذكية.
- تحويل البيانات المهيكلة وغير المهيكلة إلى مجموعات بيانات عالية الجودة مناسبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
- تحسين قابلية استخدام البيانات وموثوقيتها من خلال ممارسات التنظيف والإعداد وتطوير الميزات الفعالة.
- ضمان بناء حلول الذكاء الاصطناعي على أصول بيانات موثوقة ومحوكمة وذات صلة بالأعمال.
- دعم النشر والمراقبة وإعادة التدريب وإدارة دورة حياة حلول الذكاء الاصطناعي باستخدام ممارسات MLOps وLLMOps.
- تحسين الموثوقية التشغيلية وقابلية التوسع لنماذج وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الإنتاجية.
- تمكين التبني المستدام للذكاء الاصطناعي من خلال المراقبة الفعالة للأداء والتحسين المستمر.
- ضمان امتثال حلول الذكاء الاصطناعي لمتطلبات الحوكمة المؤسسية 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 والالتزامات التنظيمية.
- حلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تحقق قيمة تجارية قابلة للقياس وتحسيناً تشغيلياً.
- تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي تقدم مخرجات دقيقة وموثوقة وعالية الجودة للمستخدمين النهائيين.
- نماذج التعلم الآلي تحقق أهداف الأداء وتبقى فعالة طوال دورة حياتها.
- حلول الذكاء الاصطناعي تُدمج بنجاح في عمليات وأنظمة المؤسسة.
- ممارسات MLOps وLLMOps تحسّن موثوقية النموذج وقابلية التوسع والكفاءة التشغيلية.
- متطلبات الحوكمة والأمن والذكاء الاصطناعي المسؤول تُدمج باستمرار ضمن مبادرات الذكاء الاصطناعي.
- درجة البكالوريوس في علوم البيانات أو الذكاء الاصطناعي أو علوم الحاسب أو تخصص كمي ذي صلة.
الخبرة
المهارات المهمة
الخبرة الوظيفية
الأعمال والتسليم
الأشخاص 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 المهيكلة وغير المهيكلة لحالات الاستخدام التحليلية والذكاء الاصطناعي.
- خبرة في دعم نشر حلول الذكاء الاصطناعي والمراقبة وإدارة دورة حياة النموذج.
- التعلم الآلي والتعلم العميق
- الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)
- هندسة الأوامر
- التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)
- ضبط النموذج 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 التحليلية
- التعاون والعمل الجماعي
- إشراك أصحاب المصلحة
- التواصل ومشاركة المعرفة
- التوجه نحو النتائج
- المساءلة
- التحسين المستمر
المزايا
- النمو الوظيفي
- رواتب تنافسية
- حزمة شاملة
- بيئة عمل شاملة
- التوازن بين العمل والحياة
- عافية الموظفين