معادن
مدير، علوم البيانات والتحليلات
تتقدّم باسم
زيارة موقع الشركةالإعلان الأصلي للوظيفة
Manager, Data Science & Analytics Maaden
مقارنة الرواتب
SAR 25k – SAR 45kثقة متوسطة · SAR 25,000/شهرياً – SAR 45,000/شهرياً
الرواتب المعروضة تقديرية ومبنية على بيانات السوق المتاحة، وقد لا تعكس الراتب الفعلي للوظيفة.
الوصف
الغرض من الوظيفة: مدير علوم البيانات والتحليلات مسؤول عن الإشراف على التنفيذ الشامل لمبادرات علوم البيانات والتحليلات المتقدمة التي تدعم الأهداف التشغيلية والتجارية لمعادن. يضمن الدور تسليم مشاريع علوم البيانات بجودة عالية وموثوقية وتأثير قابل للقياس من خلال إدارة سير العمل، وتنسيق أصحاب المصلحة متعددي الوظائف، والحفاظ على توافق قوي مع معايير بيانات المؤسسة والذكاء الاصطناعي والحوكمة. بصفته قائدًا تشغيليًا، يترجم المدير احتياجات العمل إلى عمل تحليلي قابل للتنفيذ، ويشرف على تطوير النماذج والمنتجات التحليلية وخطوط أنابيب البيانات، ويضمن نشرها واعتمادها بنجاح عبر الوظائف. يلعب هذا الدور جزءًا حاسمًا في ترسيخ اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات في الإنتاج والصيانة وسلسلة التوريد والهندسة ووحدات الأعمال الأخرى من خلال تمكين الفرق من الوصول إلى رؤى موثوقة وأدوات تحليلية قوية وحلول ML/AI مناسبة للغرض. من خلال إدارة المشاريع الفعالة، والإشراف على الجودة، والتعاون الوثيق مع الخبراء التقنيين وشركاء الأعمال، يساعد مدير علوم البيانات والتحليلات في تسريع انتقال معادن إلى مؤسسة تعدين مدعومة بالتكنولوجيا ومعتمدة على الذكاء الاصطناعي. 1. إدارة تسليم علوم البيانات الشاملة - الإشراف على تطوير وتنفيذ وصيانة قواعد البيانات وأنظمة جمع البيانات. - إدارة دورة حياة مبادرات ML/AI—دعم صياغة المشكلات، واستكشاف البيانات، وهندسة الميزات، وتطوير النماذج، والتحقق من الصحة، والإعداد لنشر MLOps. - ضمان تسليم نماذج قابلة للتطوير وجاهزة للإنتاج بما يتماشى مع حوكمة بيانات المؤسسة ومعايير الذكاء الاصطناعي. - إجراء تحليل إحصائي لتفسير رؤى البيانات ودعم اتخاذ القرارات. - تطبيق تقنيات استخراج البيانات للكشف عن الأنماط والاتجاهات والعلاقات في مجموعات البيانات الكبيرة. - تطوير نماذج تنبؤية وخوارزميات تعلم الآلة للتنبؤ بالنتائج المستقبلية حسب الحاجة. - إنشاء تصورات بيانات واضحة ولوحات معلومات وتقارير لتوصيل النتائج بفعالية إلى أصحاب المصلحة في الأعمال. - التعاون مع الفرق متعددة الوظائف لفهم احتياجات العمل وترجمتها إلى حلول تعتمد على البيانات. - ضمان التكامل السلس للنماذج التنبؤية ونماذج التحسين في منصات المؤسسة وأنظمة التحكم والتوائم الرقمية. - البقاء على اطلاع بأحدث التقنيات والأدوات والتقنيات الناشئة في علوم البيانات والتحليلات. - تعزيز التجريب، وتحديد إصدارات النماذج، وإعادة التدريب الآلي، وعمليات التحسين المستمر. - التوصية بتحسينات على النماذج وسير عمل التحليلات الحالية لزيادة الكفاءة والتأثير. 2. عمليات البيانات - الشراكة مع هندسة البيانات لتصميم وتشغيل وصيانة خطوط أنابيب بيانات موثوقة ونماذج تحليلية، مما يضمن دقة البيانات وتوقيتها وموثوقيتها. - مراقبة جودة البيانات، وحل مشكلات البيانات، وتطبيق أفضل ممارسات البيانات عبر الفرق. - دعم الامتثال لمعايير أمان البيانات واللوائح ذات الصلة. - الإشراف على تطوير ونشر نماذج ML المتقدمة، والتحليلات التنبؤية، وGenAI، وحلول التحسين، بما يتوافق مع مسؤوليات أدوار قيادة التحليلات. - ضمان الدقة التقنية عبر دورة حياة ML الشاملة: النطاق ← هندسة البيانات ← النمذجة ← التحقق من الصحة ← MLOps ← المراقبة. - الإشراف على موثوقية الإنتاج، وإدارة انحراف النموذج، والتحسين المستمر. 3. قيادة الفريق وبناء القدرات - إدارة وتنمية فريق متعدد التخصصات (كبار المتخصصين القادة، كبار المتخصصين، علماء البيانات). يتم سرد الأدوار تحت هذا المدير صراحة في الهيكل التنظيمي. - بناء التميز التقني من خلال التدريب على ML، وGenAI، والإحصاءات، وهندسة الميزات، والتجريب. - تعزيز ثقافة الابتكار، ومراجعة الأقران، وأطر النمذجة القابلة لإعادة الاستخدام. 4. حوكمة الذكاء الاصطناعي والجودة والمعايير - رعاية المعايير العالية في قابلية شرح النموذج، وقابلية التدقيق، والنسب، وإدارة المخاطر. - دفع الامتثال لحوكمة بيانات المؤسسة، وPDPL، ومبادئ مخاطر النموذج المشار إليها في إرشادات تأهيل DS/AI الداخلية. - ضمان الالتزام بمتطلبات الذكاء الاصطناعي المسؤول المطبقة على أدوار DS/AI (إرشادات المهارات والمؤهلات). - تطبيق معايير جودة البيانات، والنسب، وقابلية التكرار عبر مشاريع الفريق. - دعم التوافق مع أطر حوكمة المؤسسة، بما في ذلك الامتثال لـ PDPL. الحد الأدنى من المؤهلات والخبرة والكفاءات الحد الأدنى من المؤهلات: بكالوريوس في علوم الكمبيوتر، الهندسة، علوم البيانات، الرياضيات، الرياضيات التطبيقية، أو الفيزياء. الحد الأدنى من الخبرة: - 10 – 12+ سنة خبرة في التحليلات المتقدمة، وهندسة ML/AI، وعلوم البيانات الصناعية. - بما في ذلك 4 سنوات على الأقل في قيادة أو توجيه محترفي التحليلات. - قدرة مثبتة على ترجمة مشاكل العمل إلى مناهج تحليلية: تحديد الفرضيات، وتصميم التحليلات، وتجميع النتائج في توصيات واضحة. - إتقان قوي لأطر عمل ML الحديثة ومنصات السحابة (TensorFlow، PyTorch، Azure، AWS). - إتقان تقني قوي لمجموعات التحليلات الحديثة، ونمذجة البيانات، وSQL، وخبرة في الشراكة الفعالة مع فرق الهندسة. - إتقان قوي لأطر عمل ML الحديثة ومنصات السحابة (TensorFlow، PyTorch، Azure، AWS). - سجل مثبت في تمكين التأثير التجاري متعدد الوظائف من خلال حلول علوم البيانات القابلة للتطوير والجاهزة للإنتاج. كفاءات معادن عالية الأداء: الكفاءات الأساسية - تحقيق القيمة من مبادرات ML/التحليلات (التأثير المحقق مقابل الهدف). - التسليم في الوقت المحدد لخارطة طريق التحليلات. - معدل الاعتماد وتكامل الحلول في سير عمل الأعمال. - استقرار أداء النموذج (حوادث الانحراف، وقت التشغيل). - نضج قدرة الفريق ومؤشرات تطوير المواهب. المهارات: - قيادة تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي - خبرة في البرمجة - إتقان الذكاء الاصطناعي التوليدي - مهارات تحليلية وإحصائية قوية - استراتيجية الأعمال والتفكير في المنتج - الأخلاقيات والحوكمة والذكاء الاصطناعي المسؤول - القيادة وإدارة الأفراد
ما ستقوم به
- • يشرف المدير على التنفيذ الشامل لمبادرات علوم البيانات والذكاء الاصطناعي لدعم الأهداف التشغيلية واتخاذ القرارات التجارية.
- • إنهم مسؤولون عن قيادة فريق متعدد التخصصات، وضمان الدقة التقنية في تطوير النماذج، والحفاظ على التوافق مع حوكمة بيانات المؤسسة ومعايير الجودة.
المتطلبات
يجب أن يحمل المرشحون درجة البكالوريوس في مجال تقني مثل علوم الكمبيوتر أو الهندسة أو علوم البيانات. مطلوب ما لا يقل عن 10-12 عامًا من الخبرة في التحليلات المتقدمة وهندسة ML/AI، بما في ذلك 4 سنوات على الأقل في دور قيادي أو توجيهي.
التعليم المطلوب
- - درجة البكالوريوس
نسبة التوافق 13%
نصائح المقابلة
استعد لمناقشة أمثلة محددة لكيفية ترجمتك لاحتياجات العمل إلى حلول تحليلية قابلة للتنفيذ، مع التركيز على التأثير القابل للقياس.
سلط الضوء على خبرتك في قيادة فرق علوم البيانات المتعددة التخصصات، وكيف قمت بتعزيز التميز التقني وثقافة الابتكار.
كن مستعدًا لمناقشة فهمك لحوكمة الذكاء الاصطناعي، ومعايير جودة البيانات، والامتثال للوائح مثل PDPL في سياق مشاريع ML/AI.
اعرض إتقانك لأطر عمل ML الحديثة ومنصات السحابة (مثل TensorFlow، PyTorch، Azure، AWS) وقدرتك على دمج النماذج في منصات المؤسسة.
اقتراح آلي للمسار الوظيفي، وليس توصية رسمية من صاحب العمل.
المسار الوظيفي
مدير أول، علوم البيانات والتحليلات
مدير، علوم البيانات والتحليلات
رئيس قسم الذكاء الاصطناعي والتحليلات
مدير حلول البيانات المؤسسية
الأسئلة الشائعة
ما هو الغرض الرئيسي من دور مدير علوم البيانات والتحليلات؟
الغرض الرئيسي هو الإشراف على التنفيذ الشامل لمبادرات علوم البيانات والتحليلات المتقدمة التي تدعم الأهداف التشغيلية والتجارية لمعادن، وضمان تسليم المشاريع بجودة عالية وموثوقية وتأثير قابل للقياس.
ما هي المؤهلات التعليمية المطلوبة لهذا الدور؟
يتطلب الدور درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر، الهندسة، علوم البيانات، الرياضيات، الرياضيات التطبيقية، أو الفيزياء.
ما هي الخبرة المطلوبة لهذا المنصب؟
يتطلب المنصب 10-12 سنة على الأقل من الخبرة في التحليلات المتقدمة، وهندسة ML/AI، وعلوم البيانات الصناعية، بما في ذلك 4 سنوات على الأقل في قيادة أو توجيه محترفي التحليلات.
ما هي بعض المسؤوليات الرئيسية المتعلقة بإدارة تسليم علوم البيانات؟
تشمل المسؤوليات الإشراف على تطوير وتنفيذ وصيانة قواعد البيانات، وإدارة دورة حياة مبادرات ML/AI، وضمان تسليم نماذج قابلة للتطوير وجاهزة للإنتاج، وإجراء التحليل الإحصائي، وتطوير نماذج تنبؤية، وإنشاء تصورات بيانات واضحة.
كيف يساهم هذا الدور في حوكمة الذكاء الاصطناعي والجودة؟
يساهم الدور في حوكمة الذكاء الاصطناعي والجودة من خلال رعاية المعايير العالية في قابلية شرح النموذج، وقابلية التدقيق، والنسب، وإدارة المخاطر، ودفع الامتثال لحوكمة بيانات المؤسسة، وPDPL، ومبادئ مخاطر النموذج.
العمل في الرياض
تُعد الرياض، عاصمة المملكة العربية السعودية، مركزًا اقتصاديًا حيويًا يجذب المهنيين من مختلف أنحاء العالم. تتميز المدينة بسوق عمل ديناميكي يدعمه قطاعات رئيسية مثل النفط والغاز، التمويل، التكنولوجيا، والإنشاءات، مما يوفر فرصًا وظيفية متنوعة. تعكس ثقافة العمل في الرياض مزيجًا من التقاليد المحلية والمعايير الدولية، مع التركيز على الاحترافية والتفاني. يمكن للموظفين أن يتوقعوا بيئة عمل منظمة، حيث تُقدر العلاقات المهنية القوية. يمثل التنقل في الرياض جزءًا أساسيًا من الحياة اليومية، وتوفر المدينة خيارات سكنية متنوعة تناسب مختلف أنماط الحياة. غالبًا ما تبحث الشركات الكبرى، سواء كانت محلية أو عالمية، عن الكفاءات في الرياض، مما يساهم في تعزيز التنافسية والابتكار في سوق العمل.
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.