زميل ما بعد الدكتوراه – تحليلات البيانات (الاقتصاد)

سيكون زميل ما بعد الدكتوراه تحت إشراف البروفيسورة سميرين مالك وسيكون جزءًا من فريق بحث يعمل على قضايا تتعلق بتطوير رأس المال البشري بالإضافة إلى المناخ والتنمية المستدامة. تشمل بعض المواضيع ذات الاهتمام كيفية تحسين جودة الهواء لصحة الطلاب ووظائفهم غير المعرفية؛ أنماط نوم الأطفال وعلاقتها بتحصيلهم الأكاديمي؛ ما إذا كانت الأسر في البلدان ذات الدخل المنخفض تعتمد على تقنيات توفير المياه للتغلب على ندرة المياه؛ وما إذا كان تنظيف الهواء في أماكن العمل يؤثر على إنتاجية العمال. ستتضمن العديد من المشاريع شراكات بين القطاعين العام والخاص في الإمارات ودول أخرى، وسيكون زميل ما بعد الدكتوراه مفيدًا للشراكة القائمة في الإمارات، من خلال عقد الاجتماعات، وإقناع الشركاء المحتملين بالتعاون، وتقديم العمل للشركاء والأكاديميين. كجزء من الفريق، سيعمل زميل ما بعد الدكتوراه بدوام كامل ككاتب مشارك في مشاريع الدكتور مالك. كما سيقدم زميل ما بعد الدكتوراه لفريق مالك من الباحثين وأعضاء هيئة التدريس دعمًا في تحليلات البيانات، وتصوير البيانات، وإدارة البيانات، والترميز والتطوير ودعم تصميم الأبحاث. كجزء من فريق مالك، ستكون هناك تجربة عملية لتعلم أساليب البحث، وتصاميم التجارب، والأدوات المطبقة بشكل خاص في البحث في العلوم الاجتماعية، ولكن الأهم من ذلك، سيكون زميل ما بعد الدكتوراه متورطًا من المراحل الأولية للمشروع مما يسمح بتجربة مستقلة في إجراء البحث من البداية إلى النهاية.

المسؤوليات الرئيسية

• العمل مع الدكتورة مالك وفريقها لتعزيز أعمالهم البحثية من خلال تقديم دعم تحليلات البيانات وتحليل الأبحاث
• مساعدة الباحثين في إدارة البيانات بما في ذلك البيانات الضخمة، والتنقيب عن البيانات ودعم وتطوير قواعد البيانات
• دعم وإرشاد الباحثين في تصوير البيانات
• تعزيز العلاقات مع الكيانات العامة والخاصة في الإمارات
• دعم الباحثين في الترميز وتطوير الخوارزميات
• إجراء تدريب، والتفاعل مع الطلاب لرسائل التخرج (على مستوى الدراسات العليا والبكالوريوس)

سيعمل المرشح أيضًا على مشاريع بحثية فردية تحت إشراف أعضاء هيئة التدريس خلال مدة عمله.

التعليم المطلوب

دكتوراه في الاقتصاد، الهندسة، العلوم الحاسوبية، الإحصاء، العلوم الاجتماعية الحاسوبية أو ما يعادلها

الخبرة العملية ذات الصلة المطلوبة

• خبرة في فهم متطلبات الباحثين وترجمة تلك المتطلبات إلى حلول وظيفية وموثوقة،
• خبرة في العمل مع لغات برمجة علوم البيانات مثل ستاب، بايثون، آر
• خبرة في إدارة البيانات والبيانات الضخمة
• خبرة في تصوير البيانات
• خبرة في التعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي
• بعض الخبرة المهنية في العمل على مشاريع في بيئات البحث

الخبرة العملية ذات الصلة المفضلة

• خبرة في إدارة مشاريع تطوير التطبيقات.
• خبرة في مؤسسة بحثية للتعليم العالي، خاصة في تطوير و/أو دعم الأبحاث.

الكفاءات المطلوبة

1. مهارات برمجة قوية في لغات البرمجة ذات الصلة مثل ستاب، بايثون، آر.
2. معرفة بالتحليل العلمي، والأساليب الإحصائية وتصميم الأبحاث المتعلقة بالحاسوب والتحليل الإحصائي.
3. معرفة بتصور بيانات البحث وإلمام بأدوات تصوير البيانات.
4. معرفة بإدارة البيانات بما في ذلك جمع البيانات، والتنظيم والتنظيف
5. معرفة بحزم الإحصاء القياسية مثل آر، ستاب، إلخ.
6. معرفة بالبيانات الضخمة وأدوات التنقيب عن البيانات
7. القدرة على التواصل بوضوح حول المفاهيم التقنية لجمهور غير تقني.
8. القدرة على متابعة التطورات التكنولوجية.
9. القدرة على العمل في بيئة قائمة على الفريق والمساهمة بشكل إيجابي فيها.
10. القدرة على العمل بمبادرة خاصة وكجزء من فريق.
11. القدرة على العمل مع الأفراد على جميع المستويات وإدارة توقعاتهم بشكل دبلوماسي.
12. قدرات ومبادرات حل المشكلات الإبداعية.
13. مهارات تنظيم قوية.
14. مهارات قوية في تقديم العروض وكتابة التقارير.
15. مهارات تواصل، وتفاعل، وتحليل ممتازة ضرورية.
16. القدرة على إدارة الأولويات المتعارضة بشكل فعال ومهني.

الكفاءات المفضلة

1. معرفة بنظام أو أكثر من أنظمة التحكم في كود مصدر البرمجيات.
2. القدرة على العمل بمبادرة خاصة وكجزء من فريق.

• السيرة الذاتية
• بيان الاهتمام بالوظيفة
• نسخة من الشهادات
• خطابين من التوصية

يتم تشجيع المواطنين الإماراتيين على التقديم

تندرج هذه الوظيفة تحت برنامج كوادِر في جامعة نيويورك أبوظبي، لمزيد من التفاصيل حول البرنامج، ومواعيد الفتح، ومتطلبات البرنامج المحددة، والأسئلة الشائعة، يرجى الرجوع إلى صفحة برنامج كوادِر في جامعة نيويورك أبوظبي: https://nyuad.nyu.edu/en/about/careers/postdoctoral-and-research/kawader-research-assistantship-program.html

للحصول على مزيد من المعلومات أو الأسئلة المتعلقة بالوظيفة/البرنامج، يرجى الاتصال بـ nyuad.kawader@nyu.edu (نظرًا للعدد الكبير من الرسائل الإلكترونية المستلمة، يرجى السماح بخمسة أيام عمل للرد)