في هذا الدور، ستقوم بـ:
- تحويل التحديات التجارية المعقدة إلى ذكاء قائم على البيانات من خلال تحديد المشاكل ذات القيمة العالية وإطارها تحليليًا وهندسة ميزات ورؤى قوية.
- تصميم وتطوير وتدريب وتنفيذ نماذج رياضية وخوارزميات وحلول تعلم آلي لحل مشاكل تجارية معقدة.
- تطبيق تقنيات متقدمة عبر التحليل الاستكشافي، النمذجة الإحصائية، التجربة، التنبؤ، التقسيم، الكشف عن الشذوذ، التحليل السببي، والتعلم الآلي.
- دمج الحلول التحليلية وتعلم الآلة في المنتجات أو النماذج الأولية أو عمليات الأعمال، مع ضمان قابلية التوسع والصلابة على مستوى المؤسسة.
- تحديد مقاييس النجاح، قياس الأثر التجاري، وترجمة النتائج التحليلية إلى توصيات واضحة وقابلة للتنفيذ لصانعي القرار.
- قيادة أو إدارة مسارات عمل تحليلية معقدة أو مشاريع، بما في ذلك المخرجات والمعالم والمخاطر والتصعيد، كما هو مناسب.
- التواصل الفعّال للرؤى والتوازنات والتوصيات مع فرق متعددة الوظائف وأصحاب المصلحة من العملاء، مؤثرًا القرارات من خلال الدليل والخبرة.
- العمل في بيئة مدمجة ومواجهة مع العميل، التعاون بشكل وثيق مع فرق العملاء لفهم بياناتهم وتطبيقاتهم وسياق أعمالهم بشكل عميق وتطوير حلول بيانات وذكاء اصطناعي ذات أثر.
ما تجلبه:
- إتقان مستوى خبير في علم البيانات وتعلم الآلة، مع سيطرة قوية على Python وSQL، والقدرة على تصميم والتحقق من صحة وتحسين حلول تحليلية وتعلم آلي من النهاية إلى النهاية.
- خبرة عملية مع Python وأطر ML مثل TensorFlow وPyTorch وScikit-learn وXGBoost.
- معرفة تطبيقية عميقة بالإحصاءات والتجارب، بما في ذلك اختبار الفرضيات، تصميم التجارب، الاستدلال السببي، وتفسير عدم اليقين.
- خبرة مثبتة في تطبيق مجموعة واسعة من تقنيات ML: التصنيف والتنبؤ والتجميع ونظم التوصية والكشف عن الشذوذ مع توازن بين الدقة والصلابة وقابلية التفسير وسهولة الاستخدام على نطاق واسع.
- قدرة قوية على ترجمة أسئلة الأعمال الغامضة إلى مشاكل تحليلية قابلة للقياس وربط مخرجات النموذج باتخاذ قرارات تجارية أو تشغيلية أو استراتيجية.
- خبرة في تقديم تحليلات ونظم ML جاهزة للإنتاج على منصات بيانات حديثة، مع تركيز قوي على جودة البيانات والحوكمة وإعادة الاستخدام.
- التعرّض لمشاهد بيانات SAP بما في ذلك SAP S/4HANA، SAP BW/4HANA، SAP HANA Cloud، ومعرفة بمنصة SAP Business Technology Platform (BTP)، وAI Core، وAI Launchpad، وخدمات SAP AI.
- القدرة على العمل بفعالية في سياق ذكاء اصطناعي وكيل، والمساهمة في التصميم والتطبيق والاستخدام المسؤول للوكلاء الذكاء الاصطناعي ضمن عمليات الأعمال المعقدة.
- مهارات تواصل وتعاون متقدمة، مع القدرة على التأثير في أصحاب المصلحة الكبار من خلال سرد البيانات بوضوح وتوفير رؤى جاهزة للإدارة التنفيذية.
- تستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل نشط في سير العمل اليومي، مع ضمان إنتاج مخرجات عالية الجودة من خلال تصميم سياق تفكير وتكامل النظام بعناية.
الملف المرغوب للمرشح
إتقان على مستوى الخبراء في علم البيانات وتعلم الآلة، مع سيطرة قوية على Python وSQL، والقدرة على تصميم، والتحقق، وتحسين حلول تحليلية وتعلم آلي من النهاية إلى النهاية.
خبرة عملية مع Python وأطر ML مثل TensorFlow وPyTorch وScikit-learn وXGBoost.
معرفة تطبيقية عميقة بالإحصاءات والتجارب، بما في ذلك اختبار الفرضيات، تصميم التجارب، الاستدلال السببي، وتفسير عدم اليقين.
خبرة مثبتة في تطبيق مجموعة واسعة من تقنيات ML: التصنيف والتنبؤ والتجميع ونظم التوصية والكشف عن الشذوذ مع توازن بين الدقة والصلابة وقابلية التفسير وسهولة الاستخدام على نطاق واسع.
قدرة قوية على ترجمة أسئلة الأعمال الغامضة إلى مشاكل تحليلية قابلة للقياس وربط مخرجات النموذج باتخاذ قرارات تجارية أو تشغيلية أو استراتيجية.
خبرة في تقديم تحليلات ونظم ML جاهزة للإنتاج على منصات بيانات حديثة، مع تركيز قوي على جودة البيانات والحوكمة وإعادة الاستخدام.
التعرّض لمشاهد بيانات SAP بما في ذلك SAP S/4HANA، SAP BW/4HANA، SAP HANA Cloud، ومعرفة بمنصة SAP Business Technology Platform (BTP)، وAI Core، وAI Launchpad، وخدمات SAP AI.
القدرة على العمل بفعالية في سياق ذكاء اصطناعي وكيل، والمساهمة في التصميم والتطبيق والاستخدام المسؤول للوكلاء الذكاء الاصطناعي ضمن عمليات الأعمال المعقدة.
مهارات تواصل وتعاون متقدمة، مع القدرة على التأثير في أصحاب المصلحة الكبار من خلال سرد البيانات بوضوح وتوفير رؤى جاهزة للإدارة التنفيذية.
تستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل نشط في سير العمل اليومي، مع ضمان إنتاج مخرجات عالية الجودة من خلال تصميم سياق تفكير وتكامل النظام بعناية.
In this role, you will:
- Transform complex business challenges into data-driven intelligence by identifying high-value problems, framing them analytically, and engineering robust features and insights.
- Design, develop, train, and implement mathematical models, algorithms, and machine learning solutions to solve complex business problems.
- Apply advanced techniques across exploratory analysis, statistical modeling, experimentation, forecasting, segmentation, anomaly detection, causal analysis, and machine learning.
- Integrate analytical and machine learning solutions into products, prototypes, or business processes, ensuring enterprise-grade scalability and robustness.
- Define success metrics, quantify business impact, and translate analytical results into clear, actionable recommendations for decision-makers.
- Lead or manage complex analytical workstreams or projects, including deliverables, milestones, risks, and escalations, as appropriate.
- Communicate insights, trade-offs, and recommendations effectively to cross-functional teams and customer stakeholders, influencing decisions through evidence and expertise.
- Work in an embedded, customer-facing setup, collaborating closely with customer teams to deeply understand their data, applications, and business context co-developing impactful data and AI-driven solutions.
What you bring:
- Expert-level proficiency in data science and machine learning, with strong command of Python and SQL, and the ability to design, validate, and optimize end-to-end analytical and ML solutions.
- Hands-on expertise with Python and ML frameworks such as TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, and XGBoost.
- Deep applied knowledge of statistics and experimentation, including hypothesis testing, experimental design, causal inference, and uncertainty interpretation.
- Proven experience applying a wide range of ML techniques classification, forecasting, clustering, recommendation systems, anomaly detection balancing accuracy, robustness, interpretability, and usability at scale.
- Strong capability to translate ambiguous business questions into measurable analytical problems and connect model outputs to commercial, operational, or strategic decisions.
- Experience delivering production-ready analytics and ML systems on modern data platforms, with a strong focus on data quality, governance, and reusability.
- Exposure to SAP data landscapes including SAP S/4HANA, SAP BW/4HANA, SAP HANA Cloud, and familiarity with SAP Business Technology Platform (BTP), AI Core, AI Launchpad, and SAP AI services.
- Ability to operate effectively in an Agentic AI context, contributing to the design, application, and responsible use of AI agents within complex business processes.
- Advanced communication and collaboration skills, with the ability to influence senior stakeholders through clear data narratives and executive-ready insights.
- You proactively leverage AI in everyday workflows, ensuring high-quality outputs through thoughtful context design and system integration.
Desired Candidate Profile
Expert-level proficiency in data science and machine learning, with strong command of Python and SQL, and the ability to design, validate, and optimize end-to-end analytical and ML solutions.
Hands-on expertise with Python and ML frameworks such as TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, and XGBoost.
Deep applied knowledge of statistics and experimentation, including hypothesis testing, experimental design, causal inference, and uncertainty interpretation.
Proven experience applying a wide range of ML techniques classification, forecasting, clustering, recommendation systems, anomaly detection balancing accuracy, robustness, interpretability, and usability at scale.
Strong capability to translate ambiguous business questions into measurable analytical problems and connect model outputs to commercial, operational, or strategic decisions.
Experience delivering production-ready analytics and ML systems on modern data platforms, with a strong focus on data quality, governance, and reusability.
Exposure to SAP data landscapes including SAP S/4HANA, SAP BW/4HANA, SAP HANA Cloud, and familiarity with SAP Business Technology Platform (BTP), AI Core, AI Launchpad, and SAP AI services.
Ability to operate effectively in an Agentic AI context, contributing to the design, application, and responsible use of AI agents within complex business processes.
Advanced communication and collaboration skills, with the ability to influence senior stakeholders through clear data narratives and executive-ready insights.
You proactively leverage AI in everyday workflows, ensuring high-quality outputs through thoughtful context design and system integration.