وصف الوظيفة:

وصف الوظيفة للمحلل (مستوى DCF 20/25 في DGS)

ملخص الوظيفة

يتم البحث عن خريجين جدد متحمسين وذوي عقول حادة للانضمام إلى فريق البيانات لدينا كمحللين / مساعدين / مهندسي برمجيات. هذه وظيفة مبتدئة مصممة لتقديم التعرض عبر سلسلة قيمة البيانات - من معالجة البيانات والهندسة إلى التحليلات والنمذجة التنبؤية.

سوف تعمل عن كثب مع فرق المنتجات والهندسة والأعمال للمساعدة في حل المشكلات الواقعية باستخدام البيانات. هذه الوظيفة مثالية للأفراد الذين لديهم شغف بكشف الرؤى، وبناء خطوط بيانات قابلة للتوسع، وتطوير نماذج التعلم الآلي لدفع اتخاذ القرار.

المسؤوليات الرئيسية

🔍 تحليلات البيانات

• تحليل كميات كبيرة من البيانات المنظمة وغير المنظمة لاستخراج رؤى تجارية ذات مغزى.
• إنشاء لوحات معلومات، وتصويرات، وتقارير باستخدام أدوات مثل Power BI و Tableau أو Excel.
• دعم تحديد الأنماط والاتجاهات والشواذ في البيانات لدعم القرارات التجارية.

🤖 علم البيانات

• المساعدة في بناء واختبار ونشر نماذج التعلم الآلي تحت الإشراف.
• العمل مع تقنيات إحصائية وتقنيات التعلم الآلي للتصنيف والانحدار والتجميع، إلخ.
• التعاون في التجارب، واختبار الفرضيات، وتقييم أداء النماذج.

🛠️ هندسة البيانات

• دعم تصميم وبناء خطوط بيانات وعمليات ETL.
• المساعدة في تنظيف البيانات وتحويلها وتخزينها باستخدام SQL و Python أو المنصات السحابية.
• المساعدة في الحفاظ على سلامة البيانات وجودتها وتوثيقها عبر أنظمة البيانات.

المؤهلات

• التعليم:
  درجة بكاليوس في الهندسة أو علوم الكمبيوتر أو علوم البيانات أو الذكاء الاصطناعي أو المجالات ذات الصلة. يُرحب بالطلاب في السنة النهائية أو الخريجين الجدد للتقدم.
• المهارات التقنية:
  • أساس قوي في جافا، React، NodeJS، Python، SQL، و Excel
  • فهم أساسي لهياكل البيانات وقواعد البيانات والخوارزميات.
  • التعرض لـ pandas، NumPy، PySpark، scikit-learn، GenAI، Agentic AI أو TensorFlow ميزة.
  • معرفة بأدوات BI (مثل Power BI و Tableau) أو المنصات السحابية (مثل AWS و GCP) مرغوبة.
  • معرفة بنظام التحكم في الإصدارات (Git) ميزة.

المهارات الشخصية

• فضول وشغف لحل المشكلات المعتمدة على البيانات.
• تفكير تحليلي ومنطقي قوي.
• مهارات تواصل وتعاون جيدة.
• استعداد للتعلم في بيئة سريعة الخطى.
• القدرة على تحليل المشكلات المعقدة وتوثيقها بوضوح.

المفضل (جيد أن يكون، ليس إلزاميًا)

• تدريب أو مشروع أكاديمي في تحليلات البيانات أو التعلم الآلي أو أنظمة قواعد البيانات.
• المشاركة في هاكاثونات أو مسابقات برمجة أو مسابقات Kaggle.
• التعرض لأدوات Agile أو أدوات التعاون مثل JIRA و Confluence.

ما ستكسبه

• خبرة عملية عبر مسارات التحليلات وعلوم البيانات والهندسة لحل المشكلات التجارية الحرجة.
• فرصة للعمل على مشاريع حية وأنظمة قابلة للتوسع.
• توجيه من محترفين ذوي خبرة في البيانات.
• مسارات مهنية في التحليلات وعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي أو هندسة البيانات بناءً على اهتماماتك ومهاراتك.

الموقع:

العلامة التجارية:

نوع الوقت:

نوع العقد: