Why This Role Matters
Exploration and Mining Artificial Intelligence is essential to improving resource discovery, orebody understanding, safety, planning, productivity, efficiency, and sustainability across Maaden s mining operations.
As Manager, Exploration & Mining Artificial Intelligence, you lead the identification, development, deployment, and adoption of AI solutions across exploration, geology, resource modeling, mine planning, drilling and blasting, material movement, fleet optimization, production, and mine safety. You translate operational challenges into scalable AI solutions and work with exploration, mining operations, technical services, engineering, OT, IT, Digital, and Enterprise AI teams to deliver measurable and sustainable value.
What You Will Deliver
Shape the Exploration & Mining AI Portfolio
-
Develop and maintain a prioritized portfolio of Exploration & Mining AI use cases aligned with business strategy, site priorities, and operational performance targets.
-
Assess opportunities based on business value, technical feasibility, data readiness, scalability, operational risk, and adoption requirements.
-
Define clear use-case objectives, delivery roadmaps, resource requirements, benefits, and success measures.
Develop and Deploy Exploration & Mining AI Solutions
-
Lead the design, development, testing, deployment, and continuous improvement of AI, machine learning, optimization, computer vision, and geospatial analytics solutions for exploration and mining.
-
Enable applications such as exploration targeting, geological interpretation, resource estimation support, mine planning optimization, drilling and blasting optimization, fleet productivity, ore tracking, and real-time decision support.
-
Ensure solutions are production-ready, scalable, maintainable, explainable, and aligned with operational and technical requirements.
-
Improve Exploration and Mining Performance
-
Partner with exploration, geology, mine planning, technical services, mining operations, maintenance, and safety teams to identify and solve high-value operational challenges.
-
Apply predictive and prescriptive analytics to improve discovery targeting, orebody understanding, plan compliance, equipment utilization, cycle times, material movement, productivity, and cost performance.
-
Support hazard detection, fatigue and proximity analytics, equipment health insights, and risk-informed decision-making for safer and more reliable mining operations.
Integrate AI into Mining Environments
-
Coordinate integration of AI solutions with geoscience platforms, mine planning systems, fleet management systems, operational technology, historians, asset platforms, enterprise applications, and digital twins.
-
Work with Enterprise AI and AI & ML Ops teams to use approved platforms, reusable components, deployment pipelines, monitoring capabilities, and model lifecycle standards.
-
Ensure deployed models are monitored for performance, reliability, drift, availability, and continued business value.
Drive Adoption and Value Realization
-
Embed AI outputs into exploration workflows, technical services processes, dispatch and operational practices, planning cycles, and management decision-making.
-
Lead user engagement, change management, training, and knowledge transfer to support effective adoption and sustainable operational ownership.
-
Track realized benefits and report performance against safety, discovery, planning, production, productivity, reliability, cost, and sustainability measures.
Lead Team and Capability Development
-
Lead and develop a multidisciplinary team combining AI, data science, geoscience, mining engineering, and operational expertise.
-
Set clear priorities, delivery standards, performance expectations, and development plans for team members.
-
Build capability through coaching, communities of practice, external partnerships, and structured knowledge transfer.
-
Ensure Governance, Safety, and Compliance
-
Ensure solutions comply with safety, cybersecurity, data governance, model governance, responsible AI, quality, and operational risk requirements.
-
Manage activities within approved scope, budget, schedule, quality, and performance expectations.
-
Maintain accurate technical documentation, portfolio reporting, benefit tracking, and stakeholder communication.
What Success Looks Like
-
A focused Exploration & Mining AI portfolio aligned with site priorities and measurable business value.
-
Improved exploration targeting, orebody understanding, safety, plan quality, production, equipment utilization, and mining productivity.
-
Reduced operational variability, cycle time losses, unplanned downtime, safety exposure, and manual decision-making.
-
Production-grade AI solutions adopted and sustained within exploration and mining operations.
-
Reliable model performance supported by effective monitoring, governance, and operational ownership.
-
Strong collaboration across exploration, geology, technical services, mining operations, maintenance, safety, OT, IT, Digital, and Enterprise AI.
-
A capable and engaged team with strong AI, geoscience, and mining expertise.
Minimum Qualifications
Bachelor s degree in Artificial Intelligence, Data Science, Computer Science, Mining Engineering, Geological Engineering, Geology, Geomatics, Industrial Engineering, or a related discipline. A Master s degree is preferred.
Experience
-
10+ years of relevant experience, (+5 of them in AI, advanced analytics), geospatial analytics, mining optimization, automation, or digital transformation, ideally within mining, metals, exploration, energy, or another asset-intensive industry.
-
Experience leading multidisciplinary teams and delivering AI or advanced analytics solutions in exploration, mining, or operational environments.
-
Demonstrated experience progressing solutions from use-case definition and development through production deployment, adoption, and value realization.
Desired Candidate Profile
Minimum Qualifications
Bachelor s degree in Artificial Intelligence, Data Science, Computer Science, Mining Engineering, Geological Engineering, Geology, Geomatics, Industrial Engineering, or a related discipline. A Master s degree is preferred.
Experience
-
10+ years of relevant experience, (+5 of them in AI, advanced analytics), geospatial analytics, mining optimization, automation, or digital transformation, ideally within mining, metals, exploration, energy, or another asset-intensive industry.
-
Experience leading multidisciplinary teams and delivering AI or advanced analytics solutions in exploration, mining, or operational environments.
-
Demonstrated experience progressing solutions from use-case definition and development through production deployment, adoption, and value realization.
Skills That Matter
-
Exploration & Mining AI strategy and portfolio management
-
Machine learning, optimization, computer vision, geospatial analytics, and time-series analytics
-
Data Science, Artificial intelligence, machine learning, Generative AI (GenAI), optimization, computer vision, Natural Language Processing (NLP), Large Language Models (LLMs) and Agentic AI.
-
Exploration, geology, resource modeling, mine planning, and mining operations
-
Drilling and blasting, fleet optimization, material movement, productivity, and mine safety
-
Predictive maintenance, equipment health, condition monitoring, and asset reliability
-
Geoscience platforms, mine planning systems, fleet management systems, operational technology, and digital twins
-
MLOps, model monitoring, lifecycle management, and production deployment
-
Responsible AI, cybersecurity, data governance, and operational risk
-
Business value realization, benefits tracking, and performance reporting
-
Team leadership, stakeholder management, change management, and communication
لماذا هذا الدور مهم
يعتبر الذكاء الاصطناعي في مجالي الاستكشاف والتعدين أمراً جوهرياً لتحسين اكتشاف الموارد، وفهم الأجسام الخام، والسلامة، والتخطيط، والإنتاجية، والكفاءة، والاستدامة عبر عمليات التعدين في معادن.
بصفتك مديراً للذكاء الاصطناعي في الاستكشاف والتعدين، فإنك تقود تحديد وتطوير ونشر واعتماد حلول الذكاء الاصطناعي عبر مجالات الاستكشاف، والجيولوجيا، ونمذجة الموارد، وتخطيط المناجم، والحفر والتفجير، ونقل المواد، وتحسين الأسطول، والإنتاج، وسلامة المناجم. أنت تعمل على ترجمة التحديات التشغيلية إلى حلول ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع وتتعاون مع فرق الاستكشاف، وعمليات التعدين، والخدمات الفنية، والهندسة، وتكنولوجيا التشغيل (OT)، وتكنولوجيا المعلومات (IT)، والتحول الرقمي، وفرق الذكاء الاصطناعي المؤسسي لتقديم قيمة ملموسة ومستدامة.
ما الذي ستقدمه
تشكيل محفظة الذكاء الاصطناعي للاستكشاف والتعدين
-
تطوير وصيانة محفظة ذات أولوية لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي في الاستكشاف والتعدين بما يتماشى مع استراتيجية العمل، وأولويات الموقع، وأهداف الأداء التشغيلي.
-
تقييم الفرص بناءً على القيمة التجارية، والجدوى التقنية، وجاهزية البيانات، وقابلية التوسع، والمخاطر التشغيلية، ومتطلبات التبني.
-
تحديد أهداف واضحة لحالات الاستخدام، وخطط التنفيذ، ومتطلبات الموارد، والفوائد، ومقاييس النجاح.
تطوير ونشر حلول الذكاء الاصطناعي للاستكشاف والتعدين
-
قيادة تصميم وتطوير واختبار ونشر والتحسين المستمر لحلول الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، والتحسين، ورؤية الحاسوب، والتحليلات الجغرافية المكانية للاستكشاف والتعدين.
-
تمكين التطبيقات مثل استهداف الاستكشاف، والتفسير الجيولوجي، ودعم تقدير الموارد، وتحسين تخطيط المناجم، وتحسين الحفر والتفجير، وإنتاجية الأسطول، وتتبع الخام، ودعم اتخاذ القرار في الوقت الفعلي.
-
ضمان أن تكون الحلول جاهزة للإنتاج، وقابلة للتوسع، وقابلة للصيانة، وقابلة للتفسير، ومتوافقة مع المتطلبات التشغيلية والتقنية.
-
تحسين أداء الاستكشاف والتعدين
-
الشراكة مع فرق الاستكشاف، والجيولوجيا، وتخطيط المناجم، والخدمات الفنية، وعمليات التعدين، والصيانة، والسلامة لتحديد وحل التحديات التشغيلية ذات القيمة العالية.
-
تطبيق التحليلات التنبؤية والوصفية لتحسين استهداف الاكتشاف، وفهم الأجسام الخام، والامتثال للخطط، واستغلال المعدات، وأوقات الدورات، وحركة المواد، والإنتاجية، وأداء التكلفة.
-
دعم الكشف عن المخاطر، وتحليلات الإجهاد والقرب، ورؤى صحة المعدات، واتخاذ القرارات المستنيرة بالمخاطر لعمليات تعدين أكثر أماناً وموثوقية.
دمج الذكاء الاصطناعي في بيئات التعدين
-
تنسيق دمج حلول الذكاء الاصطناعي مع منصات علوم الأرض، وأنظمة تخطيط المناجم، وأنظمة إدارة الأسطول، وتكنولوجيا التشغيل، والمؤرخين، ومنصات الأصول، وتطبيقات المؤسسة، والتوائم الرقمية.
-
العمل مع فرق الذكاء الاصطناعي المؤسسي وعمليات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لاستخدام المنصات المعتمدة، والمكونات القابلة لإعادة الاستخدام، وخطوط أنابيب النشر، وقدرات المراقبة، ومعايير دورة حياة النموذج.
-
ضمان مراقبة النماذج المنشورة من حيث الأداء، والموثوقية، والانحراف، والتوافر، والقيمة التجارية المستمرة.
دفع التبني وتحقيق القيمة
-
تضمين مخرجات الذكاء الاصطناعي في سير عمل الاستكشاف، وعمليات الخدمات الفنية، وممارسات الإرسال والعمليات، ودورات التخطيط، واتخاذ القرار الإداري.
-
قيادة مشاركة المستخدمين، وإدارة التغيير، والتدريب، ونقل المعرفة لدعم التبني الفعال والملكية التشغيلية المستدامة.
-
تتبع الفوائد المحققة وتقديم تقارير عن الأداء مقابل مقاييس السلامة، والاكتشاف، والتخطيط، والإنتاج، والإنتاجية، والموثوقية، والتكلفة، والاستدامة.
قيادة الفريق وتطوير القدرات
-
قيادة وتطوير فريق متعدد التخصصات يجمع بين الذكاء الاصطناعي، وعلوم البيانات، وعلوم الأرض، وهندسة التعدين، والخبرة التشغيلية.
-
وضع أولويات واضحة، ومعايير تسليم، وتوقعات أداء، وخطط تطوير لأعضاء الفريق.
-
بناء القدرات من خلال التدريب، ومجتمعات الممارسة، والشراكات الخارجية، ونقل المعرفة المنظم.
-
ضمان الحوكمة والسلامة والامتثال
-
ضمان امتثال الحلول لمتطلبات السلامة، والأمن السيبراني، وحوكمة البيانات، وحوكمة النماذج، والذكاء الاصطناعي المسؤول، والجودة، والمخاطر التشغيلية.
-
إدارة الأنشطة ضمن النطاق المعتمد، والميزانية، والجدول الزمني، والجودة، وتوقعات الأداء.
-
الحفاظ على وثائق فنية دقيقة، وإعداد تقارير المحفظة، وتتبع الفوائد، والتواصل مع أصحاب المصلحة.
كيف يبدو النجاح
-
محفظة مركزة للذكاء الاصطناعي في الاستكشاف والتعدين تتماشى مع أولويات الموقع وقيمة تجارية قابلة للقياس.
-
تحسين استهداف الاستكشاف، وفهم الأجسام الخام، والسلامة، وجودة الخطط، والإنتاج، واستغلال المعدات، وإنتاجية التعدين.
-
تقليل التباين التشغيلي، وخسائر وقت الدورة، والتوقف غير المخطط له، والتعرض للمخاطر، واتخاذ القرار اليدوي.
-
حلول ذكاء اصطناعي بمستوى إنتاجي يتم اعتمادها واستدامتها داخل عمليات الاستكشاف والتعدين.
-
أداء نموذج موثوق مدعوم بمراقبة فعالة وحوكمة وملكيه تشغيلية.
-
تعاون قوي عبر مجالات الاستكشاف، والجيولوجيا، والخدمات الفنية، وعمليات التعدين، والصيانة، والسلامة، وتكنولوجيا التشغيل، وتكنولوجيا المعلومات، والرقمية، والذكاء الاصطناعي المؤسسي.
-
فريق متمكن ومنخرط يتمتع بخبرة قوية في الذكاء الاصطناعي، وعلوم الأرض، والتعدين.
الحد الأدنى من المؤهلات
درجة البكالوريوس في الذكاء الاصطناعي، أو علوم البيانات، أو علوم الحاسب، أو هندسة التعدين، أو الهندسة الجيولوجية، أو الجيولوجيا، أو الجيوماتكس، أو الهندسة الصناعية، أو تخصص ذي صلة. يفضل الحصول على درجة الماجستير.
الخبرة
-
خبرة تزيد عن 10 سنوات ذات صلة، (منها 5 سنوات في الذكاء الاصطناعي، والتحليلات المتقدمة)، والتحليلات الجغرافية المكانية، وتحسين التعدين، والأتمتة، أو التحول الرقمي، ويفضل أن يكون ذلك في التعدين، أو المعادن، أو الاستكشاف، أو الطاقة، أو أي صناعة أخرى كثيفة الأصول.
-
خبرة في قيادة فرق متعددة التخصصات وتقديم حلول الذكاء الاصطناعي أو التحليلات المتقدمة في بيئات الاستكشاف أو التعدين أو البيئات التشغيلية.
-
خبرة مثبتة في دفع الحلول من تعريف حالة الاستخدام والتطوير من خلال نشر الإنتاج والتبني وتحقيق القيمة.
ملف المرشح المطلوب
الحد الأدنى من المؤهلات
درجة البكالوريوس في الذكاء الاصطناعي، أو علوم البيانات، أو علوم الحاسب، أو هندسة التعدين، أو الهندسة الجيولوجية، أو الجيولوجيا، أو الجيوماتكس، أو الهندسة الصناعية، أو تخصص ذي صلة. يفضل الحصول على درجة الماجستير.
الخبرة
-
خبرة تزيد عن 10 سنوات ذات صلة، (منها 5 سنوات في الذكاء الاصطناعي، والتحليلات المتقدمة)، والتحليلات الجغرافية المكانية، وتحسين التعدين، والأتمتة، أو التحول الرقمي، ويفضل أن يكون ذلك في التعدين، أو المعادن، أو الاستكشاف، أو الطاقة، أو أي صناعة أخرى كثيفة الأصول.
-
خبرة في قيادة فرق متعددة التخصصات وتقديم حلول الذكاء الاصطناعي أو التحليلات المتقدمة في بيئات الاستكشاف أو التعدين أو البيئات التشغيلية.
-
خبرة مثبتة في دفع الحلول من تعريف حالة الاستخدام والتطوير من خلال نشر الإنتاج والتبني وتحقيق القيمة.
المهارات المهمة
-
استراتيجية الذكاء الاصطناعي للاستكشاف والتعدين وإدارة المحفظة
-
التعلم الآلي، والتحسين، ورؤية الحاسوب، والتحليلات الجغرافية المكانية، وتحليلات السلاسل الزمنية
-
علوم البيانات، والذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، والتحسين، ورؤية الحاسوب، ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP)، والنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، والذكاء الاصطناعي الوكيل (Agentic AI).
-
الاستكشاف، والجيولوجيا، ونمذجة الموارد، وتخطيط المناجم، وعمليات التعدين
-
الحفر والتفجير، وتحسين الأسطول، ونقل المواد، والإنتاجية، وسلامة المناجم
-
الصيانة التنبؤية، وصحة المعدات، ومراقبة الحالة، وموثوقية الأصول
-
منصات علوم الأرض، وأنظمة تخطيط المناجم، وأنظمة إدارة الأسطول، وتكنولوجيا التشغيل، والتوائم الرقمية
-
عمليات تعلم الآلة (MLOps)، ومراقبة النماذج، وإدارة دورة الحياة، ونشر الإنتاج
-
الذكاء الاصطناعي المسؤول، والأمن السيبراني، وحوكمة البيانات، والمخاطر التشغيلية
-
تحقيق القيمة التجارية، وتتبع الفوائد، وإعداد تقارير الأداء
-
قيادة الفريق، وإدارة أصحاب المصلحة، وإدارة التغيير، والتواصل