مدير علم البيانات

المسؤوليات:

• قيادة وإدارة فرق علم البيانات، والإشراف على تطوير ونشر نماذج التعلم الآلي وحلول التحليلات المتقدمة.
• تحديد وتنفيذ استراتيجيات البيانات المتوافقة مع الأهداف التجارية، وضمان أن تؤدي الرؤى القابلة للتنفيذ إلى اتخاذ القرارات.
• التعاون مع الفرق متعددة التخصصات، بما في ذلك الهندسة والمنتج وأصحاب المصلحة في الأعمال، لتحديد وحل التحديات المعقدة المتعلقة بالبيانات.
• ضمان سلامة البيانات والحكومة والأمان مع تحسين خطوط أنابيب البيانات والبنية التحتية للتوسع.
• توجيه وتطوير علماء البيانات، وتقديم الإرشادات الفنية، والتعليقات على الأداء، ودعم تطوير المسيرة المهنية.
• البقاء على اطلاع على الاتجاهات الناشئة والتقنيات وأفضل الممارسات في علم البيانات والذكاء الاصطناعي (AI).
• التواصل الفعال للنتائج مع كل من أصحاب المصلحة الفنيين وغير الفنيين، وترجمة الرؤى إلى تأثير تجاري.

الكفاءات الرئيسية:

• مهارات قوية في حل المشكلات والتفكير التحليلي لتفسير البيانات المعقدة ودفع الرؤى.
• قدرات القيادة وإدارة الأفراد لتوجيه وتنمية فريق علم البيانات عالي الأداء.
• فهم الأعمال لتوافق مبادرات علم البيانات مع الأهداف التنظيمية ودفع القيمة القابلة للقياس.
• مهارات تواصل فعالة لنقل المفاهيم الفنية إلى جماهير متنوعة.
• قدرات اتخاذ القرار بناءً على أساليب مدفوعة بالبيانات.

المهارات التقنية:

• إجادة لغات البرمجة مثل بايثون، R، أو SQL.
• خبرة في أطر التعلم الآلي (TensorFlow، PyTorch، Scikit-Learn).
• خبرة مع تقنيات البيانات الكبيرة (Spark) ومنصات السحابة (AWS/ Azure/ GCP).
• فهم قوي لنمذجة البيانات الإحصائية، والتحليلات التنبؤية، والتعلم العميق.
• خبرة مع أدوات تصور البيانات (Quicksight، Power BI، Matplotlib، Seaborn، Streamlit/Dash).
• GenAI: خبرة مع واجهات برمجة التطبيقات GenAI، LLMs، التوجيه، الذكاء الاصطناعي الوكالي وهندسة المطالبات لحلول محددة المجال.
• MLOps: القدرة على بناء خطوط أنابيب نموذج قابلة لإعادة الاستخدام وإدارة النشر باستخدام MLflow وDocker.

الكفاءات السلوكية:

• القدرة على التكيف: القدرة على تغيير الاستراتيجيات بناءً على احتياجات العمل المتطورة والتقدم التكنولوجي.
• سرعة التعلم: عقلية التعلم المستمر لمواكبة الاتجاهات والأساليب الناشئة في علم البيانات.
• العمل الجماعي: نهج تعاوني للعمل مع الفرق متعددة التخصصات، وتعزيز تبادل المعرفة والابتكار.

الشهادات (اختياري):

• عالم بيانات معتمد (CDS) – DASCA.
• شهادة AWS في التعلم الآلي – تخصص.
• شهادة مايكروسوفت: مهندس الذكاء الاصطناعي في Azure.
• تخصصات علم البيانات من Coursera/edX (مثل IBM، ستانفورد، هارفارد).
• شهادات هندسة البيانات.