الوصف الوظيفي
دور المشروع : مهندس برمجيات مخصص
وصف دور المشروع : تصميم وبناء وتكوين التطبيقات لتلبية متطلبات العمليات التجارية والتطبيقات.
المهارات المطلوبة : ساب FSCM إدارة الخزينة وإدارة المخاطر (TRM)، الذكاء الاصطناعي التوليدي
المهارات الجيدة : لا يوجد
يتطلب الحد الأدنى 3 سنوات من الخبرة
المؤهل التعليمي : 15 سنة تعليم بدوام كامل
الملخص
ستقوم بتصميم وتكوين وتعزيز حلول ساب FSCM لإدارة الخزينة وإدارة المخاطر (TRM) مع استخدام أدوات تطوير مدعومة بالذكاء الاصطناعي والمساعدين لتسريع التحليل المالي، والتكوين، والتوثيق، والاختبار، وحل المشكلات. يركز الدور على تحسين عمليات الخزينة، ورؤية المخاطر المالية، وكفاءة التكامل من خلال الإنتاجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي - وليس على بناء نماذج لغوية مخصصة، أو خطوط أنابيب RAG، أو أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلة.
المسؤوليات الرئيسية
التسليم الوظيفي والتقني
تكوين وتحسين مكونات TRM بما في ذلك:
o إدارة النقد والسيولة
o مدير المعاملات (سوق المال، FX، المشتقات، الأوراق المالية)
o إدارة المخاطر الائتمانية، المخاطر السوقية، إدارة التحوط
o إدارة التعرض والمراكز
استخدم المساعدين المدعومين بالذكاء الاصطناعي لإعداد الوثائق الوظيفية، والتحقق من منطق التكوين، وتوليد حالات الاختبار، وأتمتة الوثائق المتكررة.
دعم التسليم الشامل: جمع المتطلبات، رسم العمليات، التكوين، SIT/UAT، النشر، والرعاية الفائقة.
دمج TRM مع FI، CO، النقد الداخلي، إدارة الاتصالات المصرفية، مزودي البيانات السوقية، والمنصات المالية الخارجية.
الإنتاجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي
تطبيق المساعدين المدعومين بالذكاء الاصطناعي لـ:
o تحليل عمليات الخزينة
o تفسير التعرض/المراكز
o تسريع الاختبار
o توليد الوثائق
o تحسين سير العمل
استخدم خدمات الذكاء الاصطناعي الجاهزة لدعم المهام مثل اكتشاف الشذوذ، التنبؤ (مثل، مراكز النقد)، وتصنيف المعاملات.
استخدم أدوات حل المشكلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتسريع تحليل السبب الجذري والتحقق من البيانات.
الحوكمة، المخاطر والتعاون
تأكد من أن جميع الحلول تلبي الضوابط المالية، ومتطلبات التدقيق، وسياسات الامتثال، وقواعد حوكمة الخزينة.
شراكة مع الخزينة، المالية، المراقبين، المدققين، وفرق التكامل لضمان تسليم الحلول المتوافقة والمتماشية.
إجراء ورش العمل، والجولات، وتحليلات تأثير المخاطر باستخدام رؤى مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
المساهمة في القوالب القابلة لإعادة الاستخدام، وأشجار القرار، وأنماط التكوين، وأفضل الممارسات المعززة بالذكاء الاصطناعي.
المهارات والخبرات المطلوبة
خبرة ساب في إدارة الخزينة
معرفة وظيفية قوية في مجالات TRM مثل:
o دورة حياة الأدوات المالية
o التقييمات، الاستحقاقات، القيود
o التعامل مع البيانات السوقية
o المخاطر الائتمانية والسوقية
o محاسبة التحوط
خبرة في دمج TRM مع FI، CO، BCM، IHC، وأنظمة البيانات المصرفية/السوقية الخارجية.
مهارات جاهزة للذكاء الاصطناعي
استخدام عملي للمساعدين المدعومين بالذكاء الاصطناعي، وأدوات التوثيق المعتمدة على نماذج لغوية كبيرة، وأتمتة الاختبارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
القدرة على دمج الميزات الجاهزة للذكاء الاصطناعي (ليس تطوير نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة) في سير عمل الخزينة.
الوعي بحدود أدوات الذكاء الاصطناعي والاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي في مجالات المالية والمخاطر.
المهارات العامة
مهارات تحليلية قوية حول عمليات الخزينة، والأدوات المالية، وسيناريوهات المخاطر.
القدرة على تحويل متطلبات الأعمال إلى تكوينات ساب TRM قابلة للتوسع.
التواصل الفعال مع أصحاب المصلحة في الخزينة والمالية.
عقلية التعلم المستمر مع الراحة في اعتماد أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
الجيد أن يكون
شهادة ساب في إدارة الخزينة والمخاطر.
التعرض لمنصات البيانات السوقية (مثل، بلومبرغ، رفينيتيف) أو برامج الوساطة للتكامل (CPI / SWIFT).
خبرة في أتمتة التقييمات، والمطابقات، وتقارير الخزينة.
الإلمام بأدوات التنبؤ النقدي أو التحليلات المعتمدة على السحابة.
توقعات النتائج
تقديم حلول TRM أسرع وأكثر دقة باستخدام معززات الإنتاجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
زيادة الشفافية، والامتثال، والكفاءة في عمليات الخزينة.
دعم تحول المالية من خلال ربط فرق الأعمال، وفرق هندسة ساب، وفرق الذكاء الاصطناعي الأصلية عند الحاجة.
معلومات إضافية
يتطلب 15 سنة تعليم بدوام كامل.
لقد تمت ترجمة هذا الإعلان الوظيفي بواسطة الذكاء الاصطناعي وقد يحتوي على بعض الاختلافات أو الأخطاء البسيطة.
