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 15 سنة من الخبرة
المؤهل التعليمي : 15 سنة من التعليم بدوام كامل
ملخص
سيتم تصميم وتكوين وتعزيز عمليات ساب للمبيعات والتوزيع (SD) مع الاستفادة من أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي المساعدة والمساعدين لتسريع تحليل المتطلبات والتكوين والاختبار والتوثيق واستكشاف الأخطاء وإصلاحها. تركز هذه الوظيفة على تقديم حلول فعالة للطلب 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 RAG، أو أنظمة ذكاء اصطناعي وكيلة.
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 المرتجعات والاستردادات
استخدام المساعدين المدعومين بالذكاء 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، واختبار النظام/اختبار المستخدم، والنشر، والدعم بعد بدء التشغيل.
دمج SD مع MM و FI و PP و WM/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 العمل SD - على سبيل المثال:
o الكشف التلقائي عن الاستثناءات في الفوترة أو التسعير
o تصنيف الطلبات الذكية أو تحديد الأولويات
o التلخيص الذكي لمشكلات الطلب/التسليم
استخدام استكشاف الأخطاء المدعوم بالذكاء الاصطناعي أثناء الحوادث، مما يقلل من وقت الحل.
الحوكمة والجودة والتعاون
التأكد من أن الحلول تتماشى مع ممارسات SDLC التنظيمية، وضوابط التدقيق، وحوكمة التسعير، ومتطلبات الامتثال.
إجراء ورش عمل، وجولات حلول، ومناقشات تحسين باستخدام رؤى مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
التعاون مع فرق اللوجستيات والمالية وسلسلة التوريد والبيانات الرئيسية والتقنية لتقديم توافق شامل للطلب إلى النقد (O2C).
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 (O2C) بما في ذلك إنشاء الطلبات، ATP، الشحن، الفوترة، فحوصات الائتمان، وإجراءات التسعير.
خبرة في تكامل SD/FI و SD/MM والاعتماديات عبر الوحدات.
معرفة البيانات الرئيسية (العميل، المادة، التسعير، الائتمان)، IDocs، المخرجات، وخطوات استكشاف الأخطاء الشائعة في SD.
المهارات المستعدة للذكاء الاصطناعي
خبرة عملية في استخدام المساعدين المدعومين بالذكاء الاصطناعي، وأدوات الوثائق الآلية، وأدوات الاختبار/التحليل المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
القدرة على دمج قدرات الذكاء الاصطناعي الجاهزة (وليس تطوير نماذج LLM مخصصة أو أنظمة وكيلة) في تدفقات عمليات SD.
فهم الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي والقيود، خاصة في سير العمل التجارية.
المهارات العامة
قدرات تحليلية وحل مشكلات قوية في سيناريوهات O2C.
القدرة على تحويل متطلبات الأعمال 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 في تطبيقات ساب فيوري (أمر 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 O2C، دقة التسعير، وموثوقية الفوترة.
العمل كحلقة وصل فعالة بين فرق المبيعات وسلسلة التوريد والمالية والفرق المعتمدة على الذكاء الاصطناعي عندما يتطلب الأمر مشاركة أعمق من الذكاء الاصطناعي.
معلومات إضافية
يتطلب الأمر 15 سنة من التعليم بدوام كامل.
لقد تمت ترجمة هذا الإعلان الوظيفي بواسطة الذكاء الاصطناعي وقد يحتوي على بعض الاختلافات أو الأخطاء البسيطة.
