أعلنت شركة التعدين العربية السعودية (معادن) — إحدى أسرع شركات التعدين نمواً في العالم وأكبر شركة تعدين ومعادن متعددة السلع في الشرق الأوسط — عن توفر وظيفة أخصائي أول علم البيانات والذكاء الاصطناعي (Lead Specialist, Data Science & Artificial Intelligence) في الرياض ضمن إدارة الذكاء الاصطناعي الوكيل (Agentic AI)، وذلك وفق التفاصيل التالية:
أهمية الدور
يقود شاغل الوظيفة مبادرات علم البيانات والتحليلات المتقدمة ضمن إدارة الذكاء الاصطناعي الوكيل، ويترجم مشكلات الأعمال إلى حلول تحليلية قابلة للتوسع ورؤى مدعومة بالذكاء الاصطناعي ونماذج تنبؤية ومنتجات ذكاء قراري، ويساهم في بناء قدرات مؤسسية تستخدم البيانات الموثوقة وتعلم الآلة والأتمتة ومفاهيم الذكاء الاصطناعي الوكيل لتحسين الإنتاجية والأداء التشغيلي واتخاذ القرار.
المهام والمسؤوليات
قيادة حلول علم البيانات والتحليلات:
- ترجمة أولويات الأعمال والتحديات التشغيلية وحالات الاستخدام إلى صياغات واضحة لمشكلات علم البيانات ومنهجيات تحليلية ونتائج قابلة للقياس.
- تصميم وتسليم حلول تحليلات تنبؤية وإرشادية وتشخيصية واستكشافية تدعم اتخاذ القرار عبر مجالات الأعمال والعمليات.
- تطوير نماذج تعلم آلة وتحليلات إحصائية ومحاكاة وأساليب تحسين ومنتجات تحليلات متقدمة باستخدام أصول البيانات المؤسسية.
- ضمان أن تكون المخرجات التحليلية قابلة للتفسير والتنفيذ والتكرار وموائمة لقيمة الأعمال واحتياجات التبني ومتطلبات الحوكمة.
تمكين الذكاء الاصطناعي الوكيل والتحليلات الذكية:
- دعم تطوير حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الوكيل بتحديد متطلبات البيانات والنماذج وسير العمل والتقييم ودعم القرار.
- التعاون مع مهندسي الذكاء الاصطناعي وفرق المنصات ومهندسي البيانات وأصحاب المصلحة لترسيخ التحليلات وتعلم الآلة في سير عمل ذاتية أو شبه ذاتية.
- تحديد مناهج تقييم الرؤى المدعومة بالذكاء الاصطناعي وأداء النماذج والأثر على الأعمال والإشراف البشري والتحسين المستمر.
- تعزيز الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي الوكيل عبر ضمان الشفافية وقابلية التفسير والتحكم وقابلية التدقيق والنشر الملائم للنماذج.
تطوير منتجات البيانات وذكاء القرار:
- إنشاء أصول تحليلية قابلة لإعادة الاستخدام وأنماط علم بيانات ومنطق خصائص ومكونات نماذج ومنتجات ذكاء قراري قابلة للتوسع عبر مجالات الأعمال.
- الشراكة مع فرق منصات البيانات والحوكمة والبنية لضمان أن تكون منتجات البيانات موثوقة وموثقة وقابلة لإعادة الاستخدام وقابلة للصيانة التشغيلية.
- دمج التحليلات في لوحات المتابعة وسير العمل والتطبيقات والمساعدات الرقمية (copilots) ووكلاء الذكاء الاصطناعي حيث يحسّن دعم القرار السرعة والجودة والإنتاجية.
- الحفاظ على توثيق واضح يشمل الافتراضات ومصادر البيانات ومنطق النماذج والقيود والضوابط والاستخدام المتوقع للأعمال.
ضمان جودة النماذج والحوكمة وتحقيق القيمة:
- تطبيق ممارسات حوكمة علم البيانات الملائمة للتحقق من النماذج ومراقبة الأداء وفحوصات التحيز وإدارة الإصدارات والجاهزية للنشر وإدارة دورة الحياة.
- تحديد مقاييس النجاح ومقاييس الأثر ومعايير التبني وأساليب تتبع المنافع للحلول التحليلية والمدعومة بالذكاء الاصطناعي.
- مراقبة أداء الحلول بعد النشر والتوصية بالتحسينات بناءً على الاستخدام والملاحظات وانحراف النماذج وجودة البيانات والأثر على الأعمال.
- ضمان بقاء حلول علم البيانات والتحليلات متوافقة مع حوكمة البيانات والأمن السيبراني والخصوصية وتوقعات الذكاء الاصطناعي المسؤول.
القيادة الفنية والاستشارات لأصحاب المصلحة:
- تقديم إرشاد خبير للمحللين وعلماء البيانات والمهندسين وفرق الأعمال حول المناهج التحليلية وتصميم النماذج والتقييم والتبني.
- تقديم المشورة لأصحاب المصلحة حول ما يمكن للتحليلات أو الذكاء الاصطناعي حله واقعياً، وجاهزية البيانات المطلوبة، وتعقيد التنفيذ، والقيمة المتوقعة.
- مراجعة التصاميم التحليلية ومخرجات النماذج والافتراضات والتوصيات لضمان الجودة الفنية والملاءمة للأعمال.
- إيصال الرؤى والمخاطر والقيود والإجراءات الموصى بها بوضوح إلى أصحاب المصلحة الفنيين والتشغيليين والتنفيذيين.
مؤشرات النجاح
- ترجمة مشكلات الأعمال إلى حالات استخدام واضحة لعلم البيانات ومنهجيات تحليلية ونتائج قيمة قابلة للقياس.
- تسليم حلول تنبؤية وإرشادية وذكاء قراري بجودة فنية عالية وملاءمة عملية للأعمال.
- دعم حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الوكيل ببيانات موثوقة ونماذج متينة وأساليب تقييم وضوابط وإشراف بشري عند الحاجة.
- منتجات تحليلات وذكاء اصطناعي قابلة لإعادة الاستخدام وموثقة ومحكومة ومراقبة وموائمة لتوقعات الذكاء الاصطناعي المسؤول.
- تلقي أصحاب المصلحة رؤى وتوصيات ودعم قرار واضحاً يحسّن الإنتاجية والأداء والتبني.
المتطلبات
- المؤهل العلمي: درجة البكالوريوس في علم البيانات أو علوم الحاسب أو الذكاء الاصطناعي أو الإحصاء أو الرياضيات أو الهندسة أو نظم المعلومات أو تخصص ذي صلة. ويُفضل الحصول على درجة الماجستير.
- الخبرة: خبرة لا تقل عن 10 سنوات في علم البيانات أو التحليلات المتقدمة أو تعلم الآلة أو تسليم حلول الذكاء الاصطناعي أو ذكاء القرار أو تطوير منتجات البيانات، وخبرة قوية في ترجمة متطلبات الأعمال إلى حلول تحليلية وتطوير النماذج وتقييم الأداء ونشر التحليلات في سير العمل التشغيلية. ويُفضل وجود خبرة في الذكاء الاصطناعي الوكيل أو الذكاء الاصطناعي التوليدي أو عمليات تعلم الآلة (MLOps) أو الذكاء الاصطناعي المسؤول أو منصات البيانات السحابية أو بيئات التحليلات المؤسسية.
- المهارات المطلوبة: علم البيانات المتقدم وتعلم الآلة والنمذجة الإحصائية والتحسين والمحاكاة والتحليلات التنبؤية؛ مفاهيم الذكاء الاصطناعي الوكيل والذكاء الاصطناعي التوليدي وذكاء القرار وتصميم سير عمل الذكاء الاصطناعي وتقييم النماذج؛ Python وSQL ومنصات التحليلات والدفاتر التفاعلية وأدوات التصور ومنصات البيانات السحابية وممارسات MLOps؛ إعداد البيانات وهندسة الخصائص والتحقق من النماذج ومراقبة الأداء وكشف الانحراف وإدارة دورة الحياة؛ الذكاء الاصطناعي المسؤول وقابلية التفسير والشفافية والوعي بالتحيز والإشراف البشري وضوابط الحوكمة؛ التفكير بمنتجات البيانات والأصول التحليلية القابلة لإعادة الاستخدام والتوثيق وقابلية التوسع والتشغيل؛ صياغة مشكلات الأعمال واستشارات أصحاب المصلحة وسرد الرؤى وتتبع تحقيق القيمة؛ القدرة على تدريب الفرق ومراجعة الأعمال التحليلية وإدارة الغموض والتواصل مع الجماهير الفنية والتنفيذية.
المزايا
- نمو وظيفي.
- رواتب تنافسية.
- حزمة مزايا شاملة.
- بيئة عمل شاملة.
- توازن بين العمل والحياة.
- برامج صحة الموظفين.
التقديم
التقديم عبر بوابة التوظيف الرسمية لمعادن (رقم الوظيفة 9279)، ويتطلب التقديم إنشاء حساب على البوابة:
التقديم على وظيفة Lead Specialist, Data Science & Artificial Intelligence
