وظيفة أخصائي التميز التشغيلي التقني (البيانات والذكاء الاصطناعي) لدى EJADA في الرياض
تفاصيل الوظيفة
تعلن شركة EJADA عن توفر وظيفة Technical Operational Excellence - Data & AI في الرياض، السعودية.
نبذة عن الوظيفة
- المسؤول عن تصميم وبناء ونشر وتشغيل منصات البيانات المتقدمة وحلول AI/ML التي تدعم التحليلات على مستوى المؤسسات والأتمتة واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات.
المهام والمسؤوليات
تصميم وبناء وتشغيل خطوط أنابيب بيانات ومنصات واسعة النطاق تدعم التحليلات وذكاء الأعمال وحالات استخدام الذكاء الاصطناعي. تطوير وتدريب والتحقق من صحة ونشر ومراقبة نماذج AI/ML والحلول الذكية المتماشية مع أهداف العمل. بناء وإدارة خطوط أنابيب AI والبيانات باستخدام منصات مثل Dataiku وSpark وHadoop وKafka. تنسيق وأتمتة سير عمل البيانات والتعلم الآلي باستخدام أدوات مثل Apache Airflow وأطر MLOps. نشر وتشغيل النماذج وأعباء العمل البيانية باستخدام واجهات برمجة التطبيقات والحاويات وبيئات التشغيل الحديثة. تقديم الدعم التشغيلي (المستوى الثالث) لمنصات البيانات وAI الإنتاجية، بما في ذلك معالجة الحوادث واستكشاف الأخطاء وإصلاحها وتحسين الأداء. ضمان جودة البيانات ودقة النموذج وقابلية التوسع والموثوقية عبر المنصات المؤسسية. تنفيذ وفرض حوكمة البيانات والذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تتبع الأصل والأمان وقابلية الشرح والامتثال. التعاون مع مهندسي البيانات والمحللين ومهندسي AI وأصحاب المصلحة في الأعمال لترجمة المتطلبات إلى حلول تقنية. توثيق الحلول ومشاركة المعرفة ودعم التحسين المستمر عبر عمليات البيانات وAI. البحث وتقييم وتطبيق تقنيات البيانات وAI الناشئة، بما في ذلك التحليلات المتقدمة وقدرات الوكلاء الذكيين.
الشروط والمتطلبات
- درجة البكالوريوس في علوم الحاسب أو تقنية المعلومات أو علوم البيانات أو مجال ذي صلة.
- خبرة مهنية لا تقل عن 6 سنوات في هندسة البيانات أو هندسة AI/ML أو أدوار التحليلات المتقدمة.
المهارات المطلوبة
- خبرة مثبتة في العمل مع منصات بيانات على مستوى المؤسسات و/أو بيئات AI/ML الإنتاجية.
- خبرة عملية في دعم وتشغيل أعباء عمل البيانات أو AI الهامة في بيئة إنتاج.
- خبرة عملية قوية في تقديم حلول هندسة البيانات و AI/ML.
- إتقان استخدام Python وSQL لمعالجة البيانات وتطوير النماذج.
- خبرة مع Dataiku وأدوات MLOps لبناء وتشغيل خطوط أنابيب التعلم الآلي.
- معرفة متينة بتقنيات البيانات الضخمة ومنصات البيانات مثل Apache Spark وHadoop وKafka والنظم البيئية ذات الصلة.
- خبرة مع أدوات تنسيق سير العمل (مثل Apache Airflow).
- الإلمام بأدوات ETL/ELT وحلول الظاهرية للبيانات (مثل Informatica BDM وDenodo).
- فهم أطر التعلم الآلي (مثل TensorFlow وPyTorch وscikit-learn).
- خبرة في نشر أعباء عمل البيانات وML عبر واجهات برمجة التطبيقات والحاويات والخدمات المصغرة.
- معرفة مفاهيم حوكمة البيانات وتتبع الأصل والأمان وقابلية شرح النماذج.
- الإلمام بالمنصات السحابية (AWS أو Azure أو GCP) ميزة إضافية.
- التعرض لمفاهيم AI المتقدمة مثل LLMs أو الوكلاء الذكيين أو أتمتة AI ميزة إضافية.
- القدرة على العمل بفعالية في بيئات مؤسسية متعددة الوظائف.
عرض النص الأصلي للإعلان
Job Purpose
The Technical Operational Excellence- Data & AI is responsible for designing, building, deploying, and operating advanced data platforms and AI/ML solutions that support enterprise analytics, automation, and data-driven decision-making. The role focuses on delivering scalable and reliable data pipelines, operationalizing AI/ML models and intelligent agents, and ensuring high standards of performance, governance, and operational excellence across modern data and AI ecosystems.
Key Accountabilities
- Design, build, and operate large-scale data pipelines and platforms supporting analytics, business intelligence, and AI use cases.
- Develop, train, validate, deploy, and monitor AI/ML models and intelligent solutions aligned with business objectives.
- Build and manage AI and data pipelines using platforms such as Dataiku, Spark, Hadoop, and Kafka.
- Orchestrate and automate data and ML workflows using tools such as Apache Airflow and MLOps frameworks.
- Deploy and operate models and data workloads using APIs, containers, and modern runtime environments.
- Provide operational (L3) support for production data and AI platforms, including incident handling, troubleshooting, and performance optimization.
- Ensure data quality, model accuracy, scalability, and reliability across enterprise platforms.
- Implement and enforce data and AI governance, including lineage, security, explainability, and compliance.
- Collaborate with data architects, analysts, AI engineers, and business stakeholders to translate requirements into technical solutions.
- Document solutions, share knowledge, and support continuous improvement across data and AI operations.
- Research, evaluate, and apply emerging data and AI technologies, including advanced analytics and intelligent agent capabilities.
Minimum Qualifications
- Bachelor’s degree in computer science, Information Technology, Data Science, or a related field.
Minimum Experience
- 6+ years of professional experience in data engineering, AI/ML engineering, or advanced analytics roles.
Job-Specific Skills
- Proven experience working in enterprise-scale data platforms and/or production AI/ML environments.
- Hands-on experience supporting and operating critical data or AI workloads in production.
- Strong hands-on experience in data engineering and AI/ML solution delivery.
- Proficiency in Python and SQL for data processing and model development.
- Experience with Dataiku and MLOps tools for building and operationalizing ML pipelines.
- Solid knowledge of big data and data platform technologies such as Apache Spark, Hadoop, Kafka, and related ecosystems.
- Experience with workflow orchestration tools (e.g., Apache Airflow).
- Familiarity with ETL/ELT tools and data virtualization solutions (e.g., Informatica BDM, Denodo).
- Understanding of ML frameworks (e.g., TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
- Experience deploying data and ML workloads via APIs, containers, and microservices.
- Knowledge of data governance, lineage, security, and model explainability concepts.
- Familiarity with cloud platforms (AWS, Azure, or GCP) is a plus.
- Exposure to advanced AI concepts such as LLMs, intelligent agents, or AI automation is an advantage.
- Ability to work effectively in cross-functional, enterprise environments.