هدف الدور

استخدام تقنيات تحليل البيانات المبتكرة والتعلم الآلي لاستخراج رؤى قيمة من احتياطيات بيانات البنك، والاستفادة من هذه الرؤى لإبلاغ اتخاذ القرارات الاستراتيجية، وتحسين الكفاءة التشغيلية، ودفع الابتكار عبر المؤسسة.

المسؤوليات

• تحديد وجمع واستخراج البيانات من مصادر متنوعة، بما في ذلك المصادر الداخلية والخارجية.
• إجراء تنظيف البيانات ومعالجتها وتحويلها لضمان جودتها وملاءمتها للتحليل.
• تطوير وصيانة خطوط بيانات فعالة للاكتساب والمعالجة الآلية للبيانات.
• تصميم وإجراء نماذج إحصائية ونماذج تعلم آلي لتحليل الأنماط والاتجاهات والعلاقات في البيانات.
• تطوير وتنفيذ نماذج تنبؤية للتنبؤ بالنتائج المستقبلية وتحديد المخاطر والفرص المحتملة.
• التعاون مع أصحاب المصلحة في الأعمال للبحث عن فرص لإضافة قيمة من البيانات من خلال علم البيانات.

توقعات المحلل

• أداء الأنشطة المحددة في الوقت المناسب وبمعايير عالية مع دفع التحسين المستمر.
• يتطلب معرفة تقنية عميقة وخبرة في مجال تخصصهم المعين.
• فهم شامل للمبادئ والمفاهيم الأساسية ضمن مجال التخصص.
• قيادة وإشراف فريق، وتوجيه ودعم التطوير المهني، وتخصيص متطلبات العمل وتنسيق موارد الفريق.
• إذا كانت الوظيفة تتضمن مسؤوليات قيادية، يتوقع من القادة إظهار مجموعة واضحة من سلوكيات القيادة لخلق بيئة يمكن للزملاء الازدهار فيها وتقديم مستوى ممتاز باستمرار. السلوكيات الأربعة هي: L - الاستماع والصدق، E - تحفيز وإلهام، A - التوافق عبر المؤسسة، D - تطوير الآخرين.
• أو بالنسبة لمساهم فردي، يطورون الخبرة التقنية في مجال العمل، ويعملون كمستشار عند الاقتضاء.
• سيكون له تأثير على عمل الفرق ذات الصلة ضمن المجال.
• الشراكة مع وظائف ومجالات أعمال أخرى.
• تحمل المسؤولية عن النتائج النهائية لعمليات الفريق وأنشطته.
• تصعيد انتهاكات السياسات / الإجراءات بشكل مناسب.
• تحمل المسؤولية عن دمج السياسات / الإجراءات الجديدة المعتمدة بسبب التخفيف من المخاطر.
• تقديم المشورة والتأثير على اتخاذ القرار ضمن منطقة خبرتهم.
• تحمل المسؤولية عن إدارة المخاطر وتعزيز الضوابط المتعلقة بالعمل الذي تملكه أو تساهم فيه. تقديم عملك ومجالات مسؤوليتك وفقًا للقواعد واللوائح ومدونات السلوك ذات الصلة.
• الحفاظ على وبناء فهم مستمر لكيفية تكامل الوظيفة الفرعية الخاصة بك مع الوظيفة، إلى جانب معرفة منتجات وخدمات وعمليات المنظمة ضمن الوظيفة.
• إظهار فهم لكيفية تنسيق المجالات والمساهمة في تحقيق أهداف الوظيفة الفرعية للمنظمة.
• إجراء أحكام تقييمية بناءً على تحليل المعلومات الواقعية، مع الانتباه للتفاصيل.
• حل المشكلات من خلال تحديد واختيار الحلول من خلال تطبيق الخبرة التقنية المكتسبة وسيتم توجيهها بواسطة السوابق.
• توجيه وإقناع أعضاء الفريق والتواصل بمعلومات معقدة / حساسة.
• العمل كنقطة اتصال لأصحاب المصلحة خارج الوظيفة المباشرة، بينما يبني شبكة من الاتصالات خارج الفريق وخارج المنظمة.

من المتوقع من جميع الزملاء إظهار قيم باركليز من الاحترام والنزاهة والخدمة والتميز والإشراف - بوصلة أخلاقية تساعدنا على القيام بما نعتقد أنه صحيح. كما يتوقع منهم إظهار عقلية باركليز - لتمكين، وتحدي، ودفع - الدليل التشغيلي لكيفية تصرفنا.

ابدأ رحلة تحويلية كعالم بيانات في حاضنة الذكاء الاصطناعي في باركليز، حيث ستقود تطور مشهدنا الرقمي، مما يدفع الابتكار والتميز. ستستفيد من التكنولوجيا المتطورة لإحداث ثورة في عروضنا الرقمية، مما يضمن تجارب عملاء لا مثيل لها.

نبحث عن عالم بيانات موهوب للانضمام إلى فريق علم البيانات لدينا، وخاصة حاضنة الذكاء الاصطناعي حيث ستقود تطور مشهدنا الرقمي، مع التركيز على تحقيق قيمة تجارية من البيانات عبر البنك المؤسسي. في هذا الدور، سيكون لديك الفرصة لتشكيل وقيادة المشاريع مع أعضاء آخرين من الفريق - مستفيدًا من تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لاستخراج رؤى قيمة وإحداث تأثير تجاري ملموس. نحن نتبنى نهج التفكير القائم على التصميم الذي يركز على التعاون الوثيق مع أصحاب المصلحة في الأعمال وعقلية الفشل السريع. توفر هذه الوظيفة فرصة للعمل مع مجموعات بيانات واسعة تمتد عبر مليارات الصفوف، وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة لفتح ملايين من القيمة التجارية.

المسؤوليات الرئيسية:

• بناء علاقات مع أصحاب المصلحة الكبار عبر البنك للبحث عن فرص لإضافة قيمة من خلال علم البيانات والذكاء الاصطناعي.

  
  
  

• تطوير نماذج تعلم الآلة وتطبيق الذكاء الاصطناعي لتقديم قيمة تجارية للبنك المؤسسي.

  
  
  

• الاستفادة من خدمات AWS لتحويل البيانات، وهندسة الميزات، وتطوير ونشر منتجات الذكاء الاصطناعي.

  
  
  

• التواصل بأفكار تقنية معقدة لأصحاب المصلحة من خلال تصور البيانات.

  
  
  

• العمل عن كثب مع فريق ML Ops المماثل لدينا في التكنولوجيا لتبسيط الطريق للإنتاج للمشاريع الناجحة.

  
  
  

المهارات والمؤهلات الأساسية:

• درجة بكاليوس أو ماجستير في علم البيانات (أو ما يعادلها) أو خبرة تجارية مكافئة.

  
  
  

• خبرة في العمل مع أصحاب المصلحة الكبار عبر دورة حياة علم البيانات من بداية الفكرة إلى التسليم في بيئة الإنتاج.

  
  
  

• القدرة على ترجمة العمل الفني إلى مصطلحات تجارية والتواصل بالقيمة لأصحاب المصلحة في الأعمال.

  
  
  

• خبرة تجارية في تطبيق تقنيات التعلم الآلي لتوليد قيمة تجارية (مثل التجميع، التصنيف، الانحدار، تقنيات معالجة اللغة الطبيعية).

  
  
  

• القدرة على كتابة كود قريب من معايير الإنتاج مع فهم قوي للمبادئ الأساسية للبرمجة مثل فصل المخاوف، وتعميم الكود. خبرة قوية في بايثون وSQL أمر لا بد منه.

  
  
  

• الإلمام بخدمات علم البيانات والذكاء الاصطناعي من AWS، بما في ذلك SageMaker وBedrock.

  
  
  

• فهم الذكاء الاصطناعي العام، ونماذج اللغة الكبيرة وإطار عمل RAG.

  
  
  

• إتقان في برامج تصور البيانات، ويفضل Tableau، مع تعرض لـ QlikView وPowerBI أو أدوات مماثلة.

  
  
  

• معرفة بأساليب إدارة الكود والقدرة على تنفيذها في المشاريع.

  
  
  

المهارات المرغوبة / المؤهلات المفضلة:

• خبرة في أطر تطوير الواجهة الأمامية مثل Angular / React Flask / Streamlit.

  
  
  

• عمارة MVC.

  
  
  

• خبرة في الذكاء الاصطناعي الوكلي.

  
  
  

• خبرة في العمل في بيئة البيانات الكبيرة باستخدام PySpark.

  
  
  

قد يتم تقييمك على المهارات الأساسية الرئيسية ذات الصلة بالنجاح في الدور، مثل المخاطر والضوابط، والتغيير والتحول، والفطنة التجارية، والتفكير الاستراتيجي، والرقمية والتكنولوجيا، بالإضافة إلى المهارات التقنية المحددة للوظيفة.

ستكون هذه الوظيفة مقرها في نويدا.