الوصف الوظيفي
المسؤوليات تصميم وصيانة RAG التي تربط بين CRM و LLM لتوفير استجابات ذكاء اصطناعي قائمة على الحقائق.
تنفيذ وصيانة تضمينات متجهة للكيانات لتمكين البحث الدلالي والتكامل مع LLM لميزات الذكاء الاصطناعي التوليدي.
تصميم ونشر MCP لربط LLM بمصادر البيانات الحالية لاسترجاع البيانات في الوقت الفعلي.
استخدام LLMs لتوليف البيانات المسترجعة إلى استجابات دقيقة وسهلة الاستخدام باللغة الطبيعية.
تقييم وتحسين زمن الاستجابة من البداية إلى النهاية للبحث والتوليد.
جمع وتحليل وتفسير مجموعات البيانات الكبيرة لتحديد الاتجاهات والأنماط والرؤى التي يمكن أن تؤثر على القرارات التجارية.
قيادة مراجعات الكود، وضمان الالتزام بمعايير الترميز وأفضل الممارسات ومتطلبات الجودة.
العمل كنقطة اتصال تقنية لمشاكل قواعد البيانات المعقدة، وتقديم الحلول والتوصيات لحلها.
التعاون مع مديري المشاريع والمحللين التجاريين وأصحاب المصلحة لفهم متطلبات العمل وترجمتها إلى حلول تقنية.
التعاون مع فرق ضمان الجودة للتحقق من جودة البيانات وضمان الدقة وحل المشكلات التي تم تحديدها أثناء الاختبار.
البقاء على اطلاع بأحدث الأدوات والتقنيات وأفضل الممارسات.
تحديد الفرص لتحسين العمليات والتحسينات والأتمتة.
ضمان الالتزام بحوكمة البيانات والمتطلبات التنظيمية، بما في ذلك معايير الأمان والامتثال.
تصميم وتطوير وتنفيذ وصيانة منتجات الذكاء الاصطناعي / LLM لحل حالات استخدام تجارية محددة.
استكشاف وفهم بيانات CRM، بما في ذلك التركيبة السكانية للعملاء والسلوك والبيانات المعاملات.
تطوير وتدريب نماذج تنبؤية باستخدام خوارزميات وتقنيات تعلم الآلة المختلفة.
نشر النماذج في بيئات الإنتاج، مثل أنظمة CRM.
مراقبة أداء النماذج، وتحديد مجالات التحسين، وإعادة تدريب النماذج حسب الحاجة.
توليد رؤى وتوصيات بناءً على تحليل البيانات ونتائج النمذجة.
التواصل مع أصحاب المصلحة، بما في ذلك قادة الأعمال.
تحديد الفرص لتحسين جودة بيانات CRM والعمليات والأنظمة.
البقاء على اطلاع باتجاهات الصناعة والتقنيات الجديدة والمنهجيات الناشئة في علم البيانات و CRM.
مهارات التواصل والاستماع الممتازة، والانتباه للتفاصيل أمر ضروري.
لقد تمت ترجمة هذا الإعلان الوظيفي بواسطة الذكاء الاصطناعي وقد يحتوي على بعض الاختلافات أو الأخطاء البسيطة.
