الوصف الوظيفي
دور المشروع : مهندس برمجيات مخصص
وصف دور المشروع : تصميم وبناء وتكوين التطبيقات لتلبية متطلبات العمليات التجارية والتطبيقات.
المهارات المطلوبة : ساب للمبيعات والتوزيع (SD)، الذكاء الاصطناعي التوليدي
المهارات الجيدة : لا يوجد
يتطلب الحد الأدنى 12 عامًا من الخبرة
المؤهل التعليمي : 15 عامًا من التعليم بدوام كامل
ملخص
ستقوم بتصميم وتكوين وتعزيز عمليات ساب للمبيعات والتوزيع (SD) مع الاستفادة من أدوات تطوير مدعومة بالذكاء الاصطناعي والمساعدين لتسريع تحليل المتطلبات والتكوين والاختبار والتوثيق وحل المشكلات. يركز هذا الدور على تقديم حلول فعالة من الطلب إلى النقد (O2C)، ودمج خدمات الذكاء الاصطناعي الجاهزة حيثما كان ذلك مفيدًا، وتحسين الإنتاجية من خلال المساعدة المدعومة بالذكاء الاصطناعي بدلاً من تطوير نماذج ذكاء اصطناعي عميقة أو أنظمة ذكاء اصطناعي وكيل.
المسؤوليات الرئيسية
تسليم ساب SD الوظيفي والتقني
تكوين وتحسين مكونات ساب SD بما في ذلك:
o إدارة الطلبات
o التسعير، الشروط والخصومات
o معالجة التسليم والشحن
o الفوترة وإصدار الفواتير
o إدارة الائتمان
o الإرجاع واسترداد الأموال
استخدم مساعدي الذكاء الاصطناعي لصياغة المواصفات الوظيفية، والتحقق من منطق التسعير، وأتمتة إنشاء حالات الاختبار، وتسريع إنشاء الوثائق.
دعم دورات التنفيذ الشاملة بما في ذلك جمع المتطلبات، وتصميم الحلول، والتكوين، والاختبار الداخلي/اختبار المستخدم، والنشر، والدعم بعد الإطلاق.
دمج SD مع MM وFI وPP وWM/EWM والأنظمة الخارجية عبر واجهات برمجة التطبيقات القياسية والبرمجيات الوسيطة.
الإنتاجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي
تطبيق أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتسريع:
o تحليل العمليات وتفسيرها
o تشخيص مشكلات التسعير
o تحليل التأثير لطلبات التغيير
o تخطيط وتنفيذ الاختبارات
o أتمتة الوثائق (FS، TS، وثائق KT)
دمج ميزات الذكاء الاصطناعي الجاهزة في سير عمل SD - على سبيل المثال:
o الكشف التلقائي عن الاستثناءات في الفوترة أو التسعير
o تصنيف أو تحديد أولويات الطلبات الذكية
o التلخيص الذكي لمشكلات الطلب/التسليم
استخدم استكشاف الأخطاء بمساعدة LLM أثناء الحوادث، مما يقلل من وقت الحل.
الحوكمة والجودة والتعاون
تأكد من أن الحلول تتوافق مع ممارسات SDLC التنظيمية، وضوابط التدقيق، وحوكمة التسعير، ومتطلبات الامتثال.
عقد ورش عمل، وجولات توضيحية للحلول، ومناقشات تحسين باستخدام رؤى مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
التعاون مع فرق اللوجستيات والمالية وسلسلة التوريد والبيانات الرئيسية والفنية لتقديم توافق شامل من الطلب إلى النقد.
المساهمة بقوالب قابلة لإعادة الاستخدام، وحزم اختبار، وأفضل الممارسات المعززة من خلال مسرعات مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
المهارات والخبرات المطلوبة
خبرة ساب SD
فهم قوي لعمليات الطلب إلى النقد بما في ذلك إنشاء الطلبات، ATP، الشحن، الفوترة، فحوصات الائتمان، وإجراءات التسعير.
خبرة في تكامل SD/FI وSD/MM والاعتماد المتبادل بين الوحدات.
معرفة البيانات الرئيسية (العملاء، المواد، التسعير، الائتمان)، IDocs، المخرجات، وخطوات استكشاف الأخطاء الشائعة في SD.
مهارات جاهزة للذكاء الاصطناعي
خبرة عملية في استخدام مساعدي الذكاء الاصطناعي، وأدوات الوثائق الآلية، وأدوات الاختبار/التحليل المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
القدرة على دمج القدرات الجاهزة للذكاء الاصطناعي (وليس تطوير LLMs مخصصة أو أنظمة وكيل) في تدفقات عمليات SD.
فهم الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي والقيود، خاصة في سير العمل التجاري.
المهارات العامة
قدرات تحليلية وحل مشكلات قوية في سيناريوهات الطلب إلى النقد.
القدرة على تحويل متطلبات العمل إلى تكوينات ساب SD قابلة للتوسع.
مهارات التواصل والتعاون الفعالة مع أصحاب المصلحة عبر الوظائف.
عقلية التعلم المستمر والراحة في استخدام أدوات الإنتاجية المعززة بالذكاء الاصطناعي.
الجيد أن يكون
شهادة ساب SD (S/4HANA Sales).
خبرة مع تطبيقات ساب فيوري (طلب البيع، الفوترة، التسعير).
التعرض لتكاملات EDI/IDoc، البرمجيات الوسيطة (CPI/Boomi)، أو أنظمة CRM.
الإلمام بأدوات اختبار الأتمتة.
توقعات النتائج
تقديم حلول SD أسرع وأكثر دقة وشفافية باستخدام مسرعات الإنتاجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
تحسين كفاءة الطلب إلى النقد، ودقة التسعير، وموثوقية الفوترة.
العمل كحلقة وصل فعالة بين فرق المبيعات وسلسلة التوريد والمالية والفرق المعتمدة على الذكاء الاصطناعي عندما يتطلب الأمر مشاركة أعمق للذكاء الاصطناعي.
معلومات إضافية
يتطلب 15 عامًا من التعليم بدوام كامل.
لقد تمت ترجمة هذا الإعلان الوظيفي بواسطة الذكاء الاصطناعي وقد يحتوي على بعض الاختلافات أو الأخطاء البسيطة.
