"مهندس الذكاء الاصطناعي والبيانات يدعم تصميم وتطوير وتشغيل خطوط أنابيب البيانات ونماذج الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي التي تشغّل التحليلات والتطبيقات الذكية في المؤسسة. وبالعمل تحت إشراف كبار المهندسين وعلماء البيانات، يساعد هذا الدور في جمع البيانات وتنظيفها وتخزينها وتحويلها، ويساعد في بناء حلول تعلم آلي قابلة للتوسع.
المسؤوليات:
استيعاب البيانات وتكاملها
- المساعدة في بناء وصيانة خطوط أنابيب ETL/ELT لاستيعاب البيانات من قواعد البيانات العلائقية، وواجهات برمجة التطبيقات (APIs)، والملفات المسطحة، ومصادر البث.
- استخدام أدوات مثل Apache Airflow أو Azure Data Factory أو منصات تنسيق مشابهة.
تخزين البيانات والنمذجة
- دعم إنشاء وإدارة بحيرات البيانات ومستودعات البيانات ومتاجر الميزات (مثل Snowflake وAzure Synapse وBigQuery وDelta Lake).
- المساعدة في تصميم نماذج البيانات المنطقية والمادية التي تتيح الاستعلام والتحليلات بكفاءة.
إعداد البيانات وجودتها
- تنفيذ تنظيف البيانات والتحقق منها وتحويلها باستخدام Python أو SQL أو Spark.
- تنفيذ فحوصات أساسية لجودة البيانات وتنبيهات المراقبة.
دعم نماذج التعلم الآلي
- التعاون مع علماء البيانات لإعداد مجموعات بيانات التدريب وخطوط أنابيب هندسة الميزات.
- نشر نماذج بسيطة إلى بيئة الإنتاج باستخدام منصات الحاويات (Docker أو Kubernetes) أو الخدمات المُدارة (Azure ML أو SageMaker أو Vertex AI).
الأتمتة والتكامل المستمر/النشر المستمر (CI/CD)
- المساهمة في مستودعات التعليمات البرمجية المُدارة بالإصدارات (Git) والمساعدة في إعداد خطوط أنابيب CI/CD لنشر البيانات والنماذج.
التوثيق والتعاون
- توثيق نسب البيانات وهندسة خطوط الأنابيب وبيانات تعريف النماذج.
- المشاركة في مراسم أجايل (الاجتماعات اليومية وتخطيط السباقات) والعمل عن كثب مع الفرق متعددة الوظائف (التحليلات والمنتجات وتقنية المعلومات).
التعلم والتطوير
- مواكبة أحدث أطر الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي وخدمات البيانات السحابية وأفضل الممارسات.
- متابعة الشهادات أو التدريب ذي الصلة (مثل Azure Data Engineer Associate أو Google Cloud Professional Data Engineer).
المتطلبات:
- درجة البكالوريوس في علوم الحاسب أو علوم البيانات أو الهندسة الكهربائية أو الرياضيات أو مجال ذي صلة.
- خبرة من 0 إلى 2 سنوات.
- خبرة عملية في مشاريع هندسة البيانات أو الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي.
- البرمجة: Python (pandas وNumPy) وSQL.
- معالجة البيانات: الإلمام بـ Spark أو Pandas أو أطر عمل مشابهة.
- المنصات السحابية: تعرض أساسي لخدمات بيانات AWS أو Azure أو Google Cloud.
- قواعد البيانات: خبرة مع قواعد البيانات العلائقية (PostgreSQL وMySQL) وقواعد بيانات NoSQL (MongoDB وCassandra)."
