عالم بيانات

مترجم

في المكتب دوام كامل

Crescent Petroleum -

الإمارات , الشارقة

--

تقدم للوظيفة

تفاصيل الوظيفة

توظيف دوام كامل

التصنيف تكنولوجيا المعلومات

المجال النفط والطاقة

الوظائف الرئيسية

يتولى عالم البيانات مسؤولية تصميم وتطوير ونشر حلول تعلم الآلة (ML) المتقدمة للتطبيقات الصناعية مثل حلول الموثوقية والصيانة التنبؤية وتحسين العمليات/الإنتاج. يركز هذا الدور على بناء نماذج تعلم آلة قابلة للتوسع ومناسبة لبيئة العمل الفعلية، والتي تقدم قيمة تجارية ملموسة ضمن بيئات النفط والغاز المعقدة. تتطلب هذه الوظيفة خبرة قوية في قطاع النفط والغاز أو التصنيع، مع فهم عميق للعمليات التشغيلية، وأداء الأصول، وأنظمة البيانات الصناعية. سيتعاون المرشح بشكل وثيق مع المهندسين وخبراء الموضوع وأصحاب المصلحة في الأعمال لاستكشاف الحلول المعتمدة على البيانات والتحقق منها وتفسيرها وتشغيلها. يتطلب الدور قيادة المشاريع بشكل مستقل والعمل الجماعي الفعال عبر الوظائف.

الوظائف الأساسية

تصميم وتطوير ونشر خوارزميات تعلم الآلة لحالات الاستخدام الصناعي مثل مراقبة الموثوقية والصيانة التنبؤية.
تطوير نماذج التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف بما في ذلك تقنيات الانحدار والتصنيف.
تطبيق مبادئ رياضية قوية (الجبر الخطي، التفاضل والتكامل، الاحتمالات، الإحصاء) على تطوير النماذج وتحسينها.
تطوير حلول تعلم آلة قابلة للتوسع باستخدام أطر الحوسبة الموزعة (مثل MapReduce، وتقنيات البث).
الاستفادة من الخبرة في قطاع النفط والغاز أو التصنيع لتصميم نماذج تنبؤية وتوجيهية واعية بالسياق.
التعاون مع مهندسي البيانات وخبراء الموضوع لتحديد عناصر البيانات الجديدة والتحقق منها وتفسيرها.
ترجمة المتطلبات التشغيلية والصناعية إلى حلول تحليلية وقائمة على تعلم الآلة.
قيادة مبادرات علوم البيانات من البداية إلى النهاية بدءاً من تحديد المشكلة وصولاً إلى النشر والمراقبة.
تطوير نماذج أولية سريعة باستخدام Python أو R أو JavaScript، مع معرفة إضافية بلغة Java أو Scala.
تصميم وتنفيذ ممارسات MLOps بما في ذلك خطوط أنابيب CI/CD لنماذج تعلم الآلة، والاختبار الآلي، وإصدار النماذج، والحاويات (containerisation)، وأتمتة النشر، والمراقبة، وإدارة انحراف الأداء.
ضمان أن النماذج جاهزة للإنتاج، وقوية، وقابلة للتفسير، ومتوافقة مع القيود التشغيلية.
توصيل الرؤى التقنية بوضوح إلى أصحاب المصلحة التقنيين وغير التقنيين.

المؤهلات التعليمية والتقنية

درجة الماجستير في علوم الحاسب، أو الهندسة الكهربائية، أو الإحصاء، أو الهندسة، أو مجال كمي مكافئ.
خبرة عملية مثبتة في تعلم الآلة (الانحدار، التصنيف، التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف).
أساس رياضي قوي في الجبر الخطي، والتفاضل والتكامل، والاحتمالات، والإحصاء.
خبرة عملية لا تقل عن 10 سنوات في تصميم وتطوير ونشر وتشغيل خوارزميات تعلم الآلة لحالات الاستخدام الصناعي مثل مراقبة الموثوقية والصيانة التنبؤية.
خبرة إلزامية في بيئات صناعة النفط والغاز أو التصنيع.
خبرة مثبتة في العمليات الصناعية، وإدارة الأصول، وتحسين العمليات، أو الصيانة التنبؤية.
خبرة مثبتة في تصميم ونشر حلول تعلم الآلة في البيئات الصناعية الواقعية.
خبرة في أنظمة تعلم الآلة القابلة للتوسع (مثل MapReduce، وأطر البث).
خبرة في التعاون مع أصحاب المصلحة الصناعيين متعددي الوظائف بما في ذلك المهندسين وخبراء الموضوع.
خبرة في استخدام Python أو R أو JavaScript؛ وتعتبر المعرفة بـ Java أو Scala ميزة إضافية.
خبرة في العمل ضمن بيئات التطوير الحديثة وسير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي.

Major Functions

The Data Scientist is responsible for designing, developing, and deploying advanced Machine Learning (ML) solutions for industrial applications such as reliability solutions, predictive maintenance, and operational/production optimization. The role focuses on building scalable, production-grade ML models that deliver measurable business value within complex Oil and Gas environments. This position requires strong domain expertise in Oil & Gas or Manufacturing industries, with a deep understanding of operational processes, asset performance, and industrial data ecosystems. The candidate will collaborate closely with engineers, subject matter experts, and business stakeholders to explore, validate, interpret, and operationalize data-driven solutions. The role demands both independent project leadership and effective cross-functional teamwork.

Essential Functions

Design, develop, and deploy Machine Learning algorithms for industrial use cases such as reliability monitoring and predictive maintenance.
Develop supervised and unsupervised learning models including regression and classification techniques
Apply strong mathematical principles (linear algebra, calculus, probability, statistics) to model development and optimization.
Develop scalable ML solutions using distributed computing frameworks (e.g., MapReduce, streaming technologies).
Leverage domain expertise in Oil & Gas or Manufacturing to design context-aware predictive and prescriptive models
Collaborate with data engineers and subject matter experts to identify, validate, and interpret new data elements
Translate operational and industrial requirements into analytical and ML-driven solutions
Lead end-to-end data science initiatives from problem definition through deployment and monitoring
Develop rapid prototypes using Python, R, or JavaScript, with exposure to Java or Scala as a plus
Design and implement MLOps practices including CI/CD pipelines for ML models, automated testing, model versioning, containerisation, deployment automation, monitoring, and performance drift management.
Ensure models are production-ready, robust, explainable, and aligned with operational constraints
Communicate technical insights clearly to both technical and non-technical stakeholders

Education And Technical Qualifications

MS in Computer Science, Electrical Engineering, Statistics, Engineering, or equivalent quantitative field
Proven applied Machine Learning experience (regression, classification, supervised and unsupervised learning)
Strong mathematical foundation in linear algebra, calculus, probability, and statistics
Minimum 10 years of hands-on experience in the design, develop, deploy and operate Machine Learning algorithms for industrial use cases such as reliability monitoring and predictive maintenance
Mandatory experience in Oil & Gas or Manufacturing industry environments
Demonstrated domain expertise in industrial operations, asset management, process optimization, or predictive maintenance
Proven experience designing and deploying ML solutions in real-world industrial settings
Experience with scalable ML systems (e.g., MapReduce, streaming frameworks)
Experience collaborating with cross-functional industrial stakeholders including engineers and subject matter experts
Experience using Python, R, or JavaScript; familiarity with Java or Scala is a plus
Experience working within modern development environments and AI-assisted workflows

وظائف مشابهة

تقدم للوظيفة

عالم بيانات

تفاصيل الوظيفة

وظائف مشابهة

حول Crescent Petroleum

أصحاب المواقع

أصحاب العمل

الباحثين عن عمل