ABOUT THE ROLE
To coordinate the design, development, and operationalization of Data & AI capabilities across the organization by collaborating closely with business Data Analysts and stakeholders, identifying key data requirements, and facilitating the creation of scalable, flexible, and robust data solutions. This involves strategizing over technology, architecting, and implementing data platforms that are capable of scaling to meet growing business demands and adapting to future technological advancements, including generative systems. The role is responsible for co-developing, administering, and continuously improving the Group’s Generative AI initiatives and help prepare the necessary data from Analytical Data Sources, establishing effective governance structures, and launching comprehensive programs to drive successful integration of AI technologies across multiple business functions.
This position will act as a key enabler of Data & AI-driven transformation by bridging the gap between business objectives, Data Enablement, technical data infrastructure, and AI governance frameworks. The incumbent will ensure that AI solutions are closely aligned with organizational priorities, oversee the implementation of best practices in AI governance, and foster a culture of innovation and responsible AI adoption. Furthermore, the role will monitor emerging trends in Data & AI, proactively recommending enhancements and guiding the business in leveraging data and AI to achieve strategic goals.
KEY RESPONSIBILITIES
Data Engineering & Platform Enablement:
- Design, build, and maintain scalable data pipelines and data models to support analytics and AI use cases
- Enable reliable and governed data access for business Data Analysts across functions
- Support data integration initiatives across systems and platforms (ERP, ecommerce, customer data, etc.)
- Ensure data quality, consistency, and availability across operational and analytical systems
- Independently work towards developing and sustaining the necessary capabilities that drives Analytics and AI
AI & Generative Ai Enablement:
- Co-develop and operationalize the organization’s Generative AI onboarding framework
- Build and support AI use cases (automation, copilots, insights generation, productivity tools)
- Translate business use cases into AI-powered solutions (e.g., Copilot-based workflows)
- Support evaluation, integration, and deployment of AI tools in line with enterprise standards
- Coordinate with business teams to enable AI driven business cases, and suggest possible technical add ons to enrich the value / experience.
Governance & Responsible AI:
- Administer AI onboarding processes aligned to the AI policy and approval framework
- Support AI governance (risk, compliance, data privacy, lifecycle management)
- Collaborate with IT, Cyber Security, Legal, and Internal Control teams on AI compliance requirements
Business Collaboration & Data Partnership:
- Partner closely with Data Analysts and business stakeholders across functions in delivering data driven solutions
- Prioritize solutions in collaboration with Business Partners
- Co-develop data models, dashboards, and AI use cases aligned with business needs
- Support prioritization of AI and data initiatives based on business value
AI Adoption, Training & Onboarding:
- Co-design and administer Gen AI onboarding programs (training, playbooks, enablement assets)
- Support the AI Super User community and functional AI champions
- Drive AI literacy and adoption across the organization
Continuous Improvement & Innovation:
- Identify new opportunities for automation, advanced analytics, and AI-driven insights
- Stay up to date with emerging AI technologies and recommend relevant adoption
- Measure impact through adoption metrics, business outcomes, and efficiency gains
- Assist in evaluating Business RoI metrics over AI developments
- Ensure effectiveness over data driven solutions through comnunication and governance
PROFILE & COMPETENCIES
Experience:
- Minimum 5 years experience in Data Engineering (ETL, pipelines, cloud platforms)
- Minimum 2 Exposure to AI/ML and Generative AI tools (e.g., Copilot ecosystem)
- Experience working with business stakeholders and translating requirements
- Understanding of data governance, security, and compliance
- Strong communication and collaboration skills
Skills & Competencies:
- Data Engineering & Technical Skills – Data Bricks, Microsoft Fabric, Azure Cognitive Services, Azure AI, Big Query, GCP etc.
- AI & Generative AI Skills – GenAI Models like Claude, Copilot, Open AI, Agentic Model Building like n8n, Vector DB, Hugging face,
- AI Governance, Security & Compliance Awareness
- Analytical & Problem-Solving Skills
Education:
- Bachelor’s degree in information technology, Computer Science, Business, or a related field.
- Relevant certifications or training in Data Bricks, Microsoft Fabric, Azure Cognitive services, Azure AI, Data Science platforms.
عن الدور الوظيفي
تنسيق تصميم وتطوير وتشغيل إمكانيات البيانات والذكاء الاصطناعي عبر المؤسسة من خلال التعاون وثيق الصلة مع محللي بيانات الأعمال وأصحاب المصلحة، وتحديد متطلبات البيانات الرئيسية، وتسهيل إنشاء حلول بيانات قابلة للتوسع والتكيف وقوية. ويتضمن ذلك وضع استراتيجيات التكنولوجيا، وتصميم البنية التحتية، وتنفيذ منصات البيانات القادرة على التوسع لتلبية متطلبات الأعمال المتزايدة والتكيف مع التطورات التكنولوجية المستقبلية، بما في ذلك الأنظمة التوليدية. ويتولى هذا الدور مسؤولية المشاركة في تطوير وإدارة والتحسين المستمر لمبادرات الذكاء الاصطناعي التوليدي للمجموعة، والمساعدة في إعداد البيانات اللازمة من مصادر البيانات التحليلية، وإنشاء أطر حوكمة فعالة، وإطلاق برامج شاملة لدفع التكامل الناجح لتقنيات الذكاء الاصطناعي عبر وظائف الأعمال المتعددة.
سيعمل هذا المنصب كممكن رئيسي للتحول القائم على البيانات والذكاء الاصطناعي من خلال سد الفجوة بين أهداف الأعمال، وتمكين البيانات، والبنية التحتية الفنية للبيانات، وأطر حوكمة الذكاء الاصطناعي. وسيحرص شاغل الوظيفة على محاذاة حلول الذكاء الاصطناعي عن كثب مع أولويات المؤسسة، والإشراف على تطبيق أفضل الممارسات في حوكمة الذكاء الاصطناعي، وتعزيز ثقافة الابتكار والاعتماد المسؤول للذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، سيقوم الدور بمراقبة الاتجاهات الناشئة في مجال البيانات والذكاء الاصطناعي، والتوصية بالتحسينات بأسلوب استباقي وتوجيه الأعمال في الاستفادة من البيانات والذكاء الاصطناعي لتحقيق الأهداف الاستراتيجية.
المسؤوليات الرئيسية
هندسة البيانات وتمكين المنصات:
- تصميم وبناء وصيانة أنابيب البيانات ونماذج البيانات القابلة للتوسع لدعم حالات استخدام التحليلات والذكاء الاصطناعي
- تمكين الوصول الموثوق والمحكوم للبيانات لمحللي بيانات الأعمال عبر مختلف الوظائف
- دعم مبادرات تكامل البيانات عبر الأنظمة والمنصات (تخطيط موارد المؤسسات، التجارة الإلكترونية، بيانات العملاء، إلخ)
- ضمان جودة البيانات واتساقها وتوافرها عبر الأنظمة التشغيلية والتحليلية
- العمل بشكل مستقل نحو تطوير واستدامة الإمكانيات اللازمة التي تدفع التحليلات والذكاء الاصطناعي
تمكين الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي:
- المشاركة في تطوير وتشغيل إطار عمل دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي بالمؤسسة
- بناء ودعم حالات استخدام الذكاء الاصطناعي (الأتمتة، المساعدين الآليين Copilots، توليد الرؤى، وأدوات الإنتاجية)
- ترجمة حالات استخدام الأعمال إلى حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي (مثل سير العمل القائم على Copilot)
- دعم تقييم وتكامل ونشر أدوات الذكاء الاصطناعي بما يتماشى مع معايير المؤسسة
- التنسيق مع فرق الأعمال لتمكين حالات الأعمال القائمة على الذكاء الاصطناعي، واقتراح الإضافات الفنية الممكنة لإثراء القيمة / التجربة.
الحوكمة والذكاء الاصطناعي المسؤول:
- إدارة عمليات دمج الذكاء الاصطناعي المتوافقة مع سياسة الذكاء الاصطناعي وإطار عمل الموافقات
- دعم حوكمة الذكاء الاصطناعي (المخاطر، الامتثال، خصوصية البيانات، وإدارة دورة الحياة)
- التعاون مع فرق تكنولوجيا المعلومات، والأمن السيبراني، والشؤون القانونية، والرقابة الداخلية بشأن متطلبات الامتثال للذكاء الاصطناعي
التعاون مع الأعمال والشراكة في مجال البيانات:
- الشراكة الوثيقة مع محللي البيانات وأصحاب المصلحة في الأعمال عبر مختلف الوظائف في تقديم الحلول القائمة على البيانات
- تحديد أولويات الحلول بالتعاون مع شركاء الأعمال
- المشاركة في تطوير نماذج البيانات، ولوحات المعلومات، وحالات استخدام الذكاء الاصطناعي المتوافقة مع احتياجات الأعمال
- دعم تحديد أولويات مبادرات الذكاء الاصطناعي والبيانات بناءً على قيمة الأعمال
تبني الذكاء الاصطناعي والتدريب والدمج:
- المشاركة في تصميم وإدارة برامج دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي (التدريب، أدلة العمل، وأصول التمكين)
- دعم مجتمع المستخدمين الفائقين للذكاء الاصطناعي AI Super User والرواد الوظيفيين للذكاء الاصطناعي
- تعزيز المعرفة بالذكاء الاصطناعي وتبنيه عبر المؤسسة
التحسين المستمر والابتكار:
- تحديد فرص جديدة للأتمتة والتحليلات المتقدمة والرؤى القائمة على الذكاء الاصطناعي
- البقاء على اطلاع بأحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة والتوصية بتبني ما هو مناسب منها
- قياس الأثر من خلال مقاييس التبني، ونتائج الأعمال، ومكاسب الكفاءة
- المساعدة في تقييم مقاييس العائد على الاستثمار للأعمال (RoI) في تطويرات الذكاء الاصطناعي
- ضمان الفعالية للحلول القائمة على البيانات من خلال التواصل والحوكمة
الملف الشخصي والكفاءات
الخبرة:
- خبرة لا تقل عن 5 سنوات في هندسة البيانات (ETL، أنابيب البيانات، المنصات السحابية)
- التعرض لمدة سنتين على الأقل لأدوات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي التوليدي (مثل منظومة Copilot)
- خبرة في العمل مع أصحاب المصلحة في الأعمال وترجمة المتطلبات
- فهم حوكمة البيانات وأمنها والامتثال
- مهارات قوية في التواصل والتعاون
المهارات والكفاءات:
- هندسة البيانات والمهارات الفنية – Data Bricks، وMicrosoft Fabric، وAzure Cognitive Services، وAzure AI، وBig Query، وGCP، إلخ.
- مهارات الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي – نماذج GenAI مثل Claude وCopilot وOpen AI، وبناء النماذج الوكيلة (Agentic Model Building) مثل n8n وVector DB وHugging face
- الوعي بحوكمة الذكاء الاصطناعي والأمن والامتثال
- المهارات التحليلية ومهارات حل المشكلات
التعليم:
- درجة البكالوريوس في تكنولوجيا المعلومات، أو علوم الحاسوب، أو إدارة الأعمال، أو مجال ذي صلة.
- شهادات أو تدريب ذات صلة في Data Bricks، وMicrosoft Fabric، وAzure Cognitive services، وAzure AI، ومنصات علم البيانات.