معادن تعلن عن وظيفة أخصائي أول علوم البيانات والتحليلات II في المملكة العربية السعودية
تفاصيل الوظيفة
تعلن شركة معادن عن توفر وظيفة Senior Specialist, Data Science & Analytics II في المملكة العربية السعودية.
نبذة عن الوظيفة
تصميم وتطوير ونشر حلول التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي لحل المشكلات التجارية المحددة، مع ضمان المتانة التقنية وأداء النموذج وتطبيق الذكاء الاصطناعي المسؤول.
المهام والمسؤوليات
- تطوير واختبار والتحقق من نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي التوليدي (بما في ذلك التطبيقات القائمة على LLM).
- تنفيذ استراتيجيات هندسة الاستفسار (Prompt Engineering) وخطوط أنابيب التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG).
- إجراء هندسة الميزات وضبط النماذج وتحسين الأداء.
- إعداد وتنظيف وتحويل مجموعات البيانات المهيكلة وغير المهيكلة.
- دعم نشر نماذج ML و GenAI باستخدام ممارسات MLOps و LLMOps.
- إجراء تقييم منظم لمخرجات LLM بما في ذلك كشف الهلوسة (Hallucination) وتسجيل الجودة.
- دمج حلول الذكاء الاصطناعي عبر واجهات API في أنظمة المؤسسة.
- توثيق تصميم النموذج والافتراضات والمخاطر ونتائج التحقق.
- ضمان الامتثال لحوكمة البيانات والأمن السيبراني وإرشادات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية.
- دعم مراقبة وإعادة تدريب وإدارة دورة حياة النماذج المنشورة.
الشروط والمتطلبات
- درجة البكالوريوس في علوم البيانات أو الذكاء الاصطناعي أو علوم الحاسب أو مجال كمي ذي صلة.
- خبرة من 4 إلى 6 سنوات في علوم البيانات أو التعلم الآلي أو أدوار الذكاء الاصطناعي التطبيقي.
المهارات المطلوبة
- Python و SQL وأطر العمل ML (TensorFlow و PyTorch و Scikit-learn).
- هندسة الاستفسار (Prompt Engineering).
- خطوط أنابيب RAG وقواعد البيانات المتجهة (Vector Databases).
- ضبط النماذج وتقييمها.
- معالجة البيانات المسبقة وهندسة الميزات.
- مفاهيم أساسية لنشر السحابة.
- أساسيات MLOps / LLMOps.
- حل المشكلات التحليلي.
- التوجه نحو النتائج.
- التعاون.
- التحسين المستمر.
- المساءلة.
عرض النص الأصلي للإعلان
Job Purpose
Design, develop, and deploy machine learning and Generative AI solutions to solve defined business problems, ensuring technical robustness, model performance, and responsible AI implementation.
Key Accountabilities
-
Develop, test, and validate machine learning, deep learning, and Generative AI models (including LLM-based applications).
-
Implement prompt engineering strategies and retrieval-augmented generation (RAG) pipelines.
-
Perform feature engineering, model tuning, and performance optimization.
-
Prepare, cleanse, and transform structured and unstructured datasets.
-
Support deployment of ML and GenAI models using MLOps and LLMOps practices.
-
Conduct structured evaluation of LLM outputs including hallucination detection and quality scoring.
-
Integrate AI solutions via APIs into enterprise systems.
-
Document model design, assumptions, risks, and validation results.
-
Ensure compliance with data governance, cybersecurity, and ethical AI guidelines.
- Support monitoring, retraining, and lifecycle management of deployed models.
Minimum Qualification, Experience and Competencies
- Minimum Qualification
-
Bachelor’s degree in Data Science, Artificial Intelligence, Computer Science, or a related quantitative field
Minimum Experience
- 4-6 years in data science, machine learning, or applied AI roles.
Skills:
- Python, SQL, ML frameworks (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
- Prompt engineering
- RAG pipelines & vector databases
- Model fine-tuning and evaluation
- Data preprocessing & feature engineering
- Basic cloud deployment concepts
- MLOps / LLMOps fundamentals
- Analytical problem-solving
- Results Orientation
- Collaboration
- Continuous Improvement
- Accountability
وظائف أخرى لدى معادن