وظائف بلس — مهندس معماري للبيانات والذكاء الاصطناعي
وظيفة منشورة على وظائف بلس، مع تفاصيل المتطلبات والمزايا ورابط التقديم المباشر.
مهندس معماري للبيانات والذكاء الاصطناعي
تتقدّم باسم
زيارة موقع الشركةالإعلان الأصلي للوظيفة
Data and AI Architect (Saudi Arabia) Eram Talent
مقارنة الرواتب
20k – 35k ريال سعوديثقة متوسطة · 20,000 ريال سعودي/شهرياً – 35,000 ريال سعودي/شهرياً
الرواتب المعروضة تقديرية ومبنية على بيانات السوق المتاحة، وقد لا تعكس الراتب الفعلي للوظيفة.
الوصف
مهندس معماري البيانات والذكاء الاصطناعي مسؤول عن تحديد وحوكمة بنية بيانات المؤسسة مع توسيعها لدعم قدرات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) وعمليات التعلم الآلي (MLOps). يضمن هذا الدور أن أصول بيانات المؤسسة موثوقة ومحكومة وآمنة ومحسّنة لتمكين التحليلات المتقدمة وحلول الذكاء الاصطناعي القابلة للتطوير واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات عبر المؤسسة. التعليم درجة البكالوريوس في هندسة الحاسوب، علوم الحاسوب، تكنولوجيا المعلومات، علم البيانات، أو مجال ذي صلة (مطلوب). درجة الماجستير في علم البيانات، الذكاء الاصطناعي، علوم الحاسوب، أو تخصص ذي صلة مفضلة. الخبرة خبرة متقدمة لا تقل عن 15 عامًا في بنية بيانات المؤسسة، حوكمة البيانات، وإدارة المعلومات. خبرة مثبتة في تصميم منصات بيانات على مستوى المؤسسة ودمج قدرات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في بنى المؤسسات. خبرة في وضع معايير بيانات المؤسسة، أطر الحوكمة، وخرائط الطريق التكنولوجية. المؤهلات المطلوبة درجة البكالوريوس في هندسة الحاسوب، علوم الحاسوب، نظم المعلومات، أو مجال ذي صلة. 15+ عامًا من الخبرة في بنية بيانات المؤسسة، حوكمة البيانات، وتحليلات المؤسسة. خبرة قوية في تصميم منصات بيانات المؤسسة، بحيرات البيانات، مستودعات البيانات، وبنى البيانات السحابية الأصلية. معرفة عملية بمنصات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، أطر عمل MLOps، وبنى الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. خبرة في تقنيات تكامل المؤسسات، واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، البنى القائمة على الأحداث، ومنصات البيانات الموزعة. فهم قوي لحوكمة البيانات، إدارة البيانات الوصفية، إدارة البيانات الرئيسية، وأطر جودة البيانات. خبرة في المنصات السحابية مثل Microsoft Azure، AWS، أو Google Cloud Platform. معرفة بأطر عمل بنية المؤسسات مثل TOGAF وممارسات حوكمة البنية. مهارات قوية في إدارة أصحاب المصلحة، التواصل، والقيادة. الشهادات المفضلة شهادة TOGAF خبير حلول Microsoft Azure Architect مهندس حلول معتمد من AWS – محترف مهندس سحابة محترف من Google محترف إدارة البيانات المعتمد من DAMA (CDMP) مهندس ذكاء اصطناعي مشارك من Microsoft Azure متخصص في التعلم الآلي معتمد من AWS الكفاءات التقنية بنية بيانات المؤسسة حوكمة البيانات وجودة البيانات إدارة البيانات الرئيسية (MDM) إدارة البيانات الوصفية وكتالوج البيانات تخزين البيانات وبحيرات البيانات بنية Lakehouse بنية الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي التعلم الآلي وعمليات التعلم الآلي (MLOps) تكامل المؤسسات وواجهات برمجة التطبيقات (APIs) الأمن والخصوصية والامتثال التحليلات وذكاء الأعمال حوكمة البنية DevSecOps و CI/CD للذكاء الاصطناعي
ما ستقوم به
- • - يحدد مهندس معماري البيانات والذكاء الاصطناعي ويحكم بنية بيانات المؤسسة لدعم قدرات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وعمليات التعلم الآلي (MLOps).
- • - يضمن هذا الدور أن أصول البيانات آمنة وموثوقة ومحسّنة لدفع التحليلات المتقدمة وحلول الذكاء الاصطناعي القابلة للتطوير عبر المؤسسة.
المتطلبات
يجب أن يمتلك المرشحون خبرة لا تقل عن 15 عامًا في بنية بيانات المؤسسة وحوكمة البيانات، بالإضافة إلى درجة البكالوريوس في مجال تقني ذي صلة. مطلوب إتقان المنصات السحابية، وأطر عمل الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، ومعايير بنية المؤسسات مثل TOGAF.
التعليم المطلوب
- درجة البكالوريوس في هندسة الحاسوب، علوم الحاسوب، تكنولوجيا المعلومات، علم البيانات، أو مجال ذي صلة (مطلوب).
- درجة الماجستير في علم البيانات، الذكاء الاصطناعي، علوم الحاسوب، أو تخصص ذي صلة مفضلة.
نسبة التوافق13%
نصائح المقابلة
استعد لمناقشة خبرتك الواسعة (15+ سنة) في بنية بيانات المؤسسة وحوكمة البيانات، مع التركيز على مشاريعك الأكثر تعقيدًا وتأثيرًا.
كن مستعدًا لعرض معرفتك العميقة بمنصات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، أطر عمل MLOps، والبنى السحابية (Azure, AWS, GCP)، وكيف قمت بدمجها في حلول على مستوى المؤسسة.
سلط الضوء على مهاراتك في القيادة وإدارة أصحاب المصلحة، وقدرتك على ترجمة متطلبات العمل إلى حلول بيانات وهندسة معمارية قابلة للتنفيذ.
استعرض فهمك لأطر عمل بنية المؤسسات مثل TOGAF وكيف تطبق مبادئ الحوكمة في تصميماتك.
اقتراح آلي للمسار الوظيفي، وليس توصية رسمية من صاحب العمل.
المسار الوظيفي
رئيس قسم البيانات (Chief Data Officer)
مهندس معماري للبيانات والذكاء الاصطناعي
رئيس قسم الذكاء الاصطناعي (Chief AI Officer)
مهندس معماري للمؤسسة (Enterprise Architect)
الأسئلة الشائعة
ما هو الدور الرئيسي لمهندس معماري البيانات والذكاء الاصطناعي؟
الدور الرئيسي هو تحديد وحوكمة بنية بيانات المؤسسة وتوسيعها لدعم قدرات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وعمليات التعلم الآلي (MLOps)، مع ضمان أن أصول البيانات موثوقة ومحكومة وآمنة ومحسّنة.
ما هي المؤهلات التعليمية المطلوبة لهذا المنصب؟
مطلوب درجة البكالوريوس في هندسة الحاسوب، علوم الحاسوب، تكنولوجيا المعلومات، علم البيانات، أو مجال ذي صلة. ويفضل الحصول على درجة الماجستير في علم البيانات، الذكاء الاصطناعي، علوم الحاسوب، أو تخصص ذي صلة.
ما هي الخبرة المطلوبة لهذا الدور؟
يتطلب الدور خبرة متقدمة لا تقل عن 15 عامًا في بنية بيانات المؤسسة، حوكمة البيانات، وإدارة المعلومات، بالإضافة إلى خبرة مثبتة في تصميم منصات بيانات على مستوى المؤسسة ودمج قدرات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
ما هي بعض الكفاءات التقنية الرئيسية المطلوبة؟
تشمل الكفاءات التقنية الرئيسية بنية بيانات المؤسسة، حوكمة البيانات وجودة البيانات، إدارة البيانات الرئيسية (MDM)، إدارة البيانات الوصفية، تخزين البيانات وبحيرات البيانات، بنية الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي، التعلم الآلي وعمليات التعلم الآلي (MLOps)، وتكامل المؤسسات وواجهات برمجة التطبيقات (APIs).
العمل في الدمام
تُعد الدمام، كبرى مدن المنطقة الشرقية في المملكة العربية السعودية، مركزًا اقتصاديًا حيويًا يجذب الكفاءات من مختلف التخصصات. تتميز المدينة بتركيزها على الصناعات النفطية والبتروكيماوية، بالإضافة إلى قطاعات الخدمات اللوجستية، النقل، والتجارة المزدهرة بفضل موقعها الاستراتيجي كميناء رئيسي. تعكس ثقافة العمل في الدمام التقاليد السعودية مع انفتاح متزايد على الممارسات العالمية، مما يخلق بيئة مهنية ديناميكية. يجد المهنيون في الدمام سوق عمل نشطًا، حيث تسعى الشركات الكبرى والصغرى على حد سواء إلى استقطاب المواهب المحلية والدولية. يوفر التنقل داخل المدينة تجربة مريحة نسبيًا، وتوفر الدمام لسكانها نمط حياة يجمع بين الحداثة والأصالة، مع توفر خيارات سكنية وترفيهية متنوعة.
موقع تجميع وظائف من جهات خارجية. الحقول المنظَّمة (المهام، المتطلبات، المزايا، التعليم، الراتب، الأسئلة) مُستنبَطة آلياً من الإعلان الأصلي وقد تكون غير دقيقة. يُرجى التحقّق عبر الموقع الرسمي لصاحب العمل قبل التقديم.