• تنظيف وتنظيم ووضع علامات على بيانات حساسات الآلات.
  
• تحليل إشارات التيار الكهربائي وتحديد الأنماط ذات الدلالة.
  
• استكشاف ميزات الإشارة التي تميز حالات الآلات مثل التشغيل، والانتظار، والتوقف، والسلوك غير الطبيعي، ودورات الإنتاج.
  
• بناء وتقييم نماذج تعلم الآلة الأساسية لاكتشاف حالة الآلة وتقدير عدد القطع.
  
• تصوير البيانات والتواصل بوضوح حول النتائج.
  
• توثيق التجارب وأداء النماذج والافتراضات والقيود.
  
• التعاون مع فرق المنتجات والهندسة لترجمة نتائج البحث إلى تحسينات ومتطلبات للمنتج.
  

تسعى حاليًا للحصول على درجة علمية أو أكملت مؤخرًا (2025 أو 2026) في:

• علوم الحاسوب، الذكاء الاصطناعي، علم البيانات، هندسة الحاسوب.
  
• معرفة جيدة بلغة بايثون.
  
• فهم أساسيات تحليل البيانات وتعلم الآلة.
  
• إلمام بأدوات مثل Pandas وNumPy وScikit-learn أو أدوات مشابهة.
  
• فهم أساسي للإحصائيات وتصوير البيانات.
  
• التعرض لمعالجة الإشارات أو إنترنت الأشياء أو بيانات السلاسل الزمنية يعد ميزة.
  

• مهارات تحليلية وحل مشكلات قوية.
  
• فضول ورغبة في التعلم.
  
• اهتمام بالتفاصيل.
  
• مهارات تواصل وتوثيق جيدة.
  
• القدرة على العمل بشكل تعاوني في بيئة فريق.
  

• العمل على حالات استخدام حقيقية للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في الصناعة.
  
• اكتساب خبرة عملية مع بيانات إنترنت الأشياء والتصنيع.
  
• التعلم من محترفين ذوي خبرة في المنتجات والهندسة.
  
• تطوير المهارات في تحليل البيانات وتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي التطبيقي.
  
• المساهمة في مشاريع مبتكرة لها تأثير مباشر على الأعمال.
  
• بناء أساس قوي لمهنة في علم البيانات وتعلم الآلة.