وصف الوظيفة:

وصف الوظيفة للمحلل (مستوى 20/25 في DGS)

ملخص الوظيفة

يتم البحث عن خريجين جدد متحمسين وذوي عقول حادة للعمل في فريق البيانات كمحللين أو مهندسي برمجيات. هذه وظيفة مبتدئة مصممة لتقديم تعرض عبر سلسلة قيمة البيانات - من معالجة البيانات والهندسة إلى التحليلات والنمذجة التنبؤية.

سيتم العمل عن كثب مع فرق المنتجات والهندسة والأعمال للمساعدة في حل المشكلات الواقعية باستخدام البيانات. هذه الوظيفة مثالية للأفراد الذين لديهم شغف بكشف الرؤى وبناء خطوط بيانات قابلة للتوسع وتطوير نماذج تعلم الآلة لدعم اتخاذ القرارات.

المسؤوليات الرئيسية

🔍 تحليلات البيانات

• تحليل كميات كبيرة من البيانات المنظمة وغير المنظمة لاستخراج رؤى تجارية ذات مغزى.
• إنشاء لوحات معلومات، وتصويرات، وتقارير باستخدام أدوات مثل Power BI أو Tableau أو Excel.
• دعم تحديد الأنماط والاتجاهات والشذوذ في البيانات لدعم القرارات التجارية.

🤖 علم البيانات

• المساعدة في بناء واختبار ونشر نماذج تعلم الآلة تحت الإشراف.
• العمل مع تقنيات إحصائية وتقنيات تعلم الآلة للتصنيف والانحدار والتجميع، إلخ.
• التعاون في التجارب، واختبار الفرضيات، وتقييم أداء النماذج.

🛠️ هندسة البيانات

• دعم تصميم وبناء خطوط بيانات وعمليات ETL.
• المساعدة في تنظيف البيانات وتحويلها وتخزينها باستخدام SQL أو Python أو منصات السحابة.
• المساعدة في الحفاظ على سلامة وجودة البيانات والتوثيق عبر أنظمة البيانات.

المؤهلات

• التعليم:
  درجة البكالوريوس في الهندسة أو علوم الحاسوب أو علم البيانات أو الذكاء الاصطناعي أو المجالات ذات الصلة. يُرحب بالطلاب في السنة النهائية أو الخريجين الجدد للتقديم.
• المهارات التقنية:
  • أساس قوي في Java، React، NodeJS، Python، SQL، وExcel
  • فهم أساسي لهياكل البيانات وقواعد البيانات والخوارزميات.
  • التعرض لـ pandas، NumPy، PySpark، scikit-learn، GenAI، Agentic AI أو TensorFlow ميزة إضافية.
  • معرفة أدوات BI (مثل Power BI أو Tableau) أو منصات السحابة (مثل AWS أو GCP) مرغوبة.
  • معرفة التحكم في الإصدارات (Git) ميزة إضافية.

المهارات الشخصية

• فضول وشغف لحل المشكلات المستندة إلى البيانات.
• تفكير تحليلي ومنطقي قوي.
• مهارات تواصل وتعاون جيدة.
• استعداد للتعلم في بيئة سريعة.
• القدرة على تحليل المشكلات المعقدة وتوثيقها بوضوح.

المفضل (جيد أن يكون، ليس إلزاميًا)

• تدريب أو مشروع أكاديمي في تحليلات البيانات أو تعلم الآلة أو أنظمة قواعد البيانات.
• المشاركة في هاكاثونات أو مسابقات برمجة أو مسابقات Kaggle.
• التعرض لأدوات Agile أو أدوات التعاون مثل JIRA أو Confluence.

ما ستكسبه

• خبرة عملية عبر مسارات التحليلات وعلم البيانات والهندسة لحل مشكلات الأعمال الحرجة.
• فرصة للعمل على مشاريع حية وأنظمة قابلة للتوسع.
• توجيه من محترفين ذوي خبرة في مجال البيانات.
• مسارات مهنية في التحليلات أو علم البيانات أو الذكاء الاصطناعي أو هندسة البيانات بناءً على اهتماماتك ومهاراتك.

الموقع:

العلامة التجارية:

نوع الوقت:

نوع العقد: