مهندس حلول الذكاء الاصطناعي (SA)

نبحث عن خبير متمرس في مجال مركز الدفع لقيادة مبادرة مركز الدفع التحويلية لعميلنا المصرفي المرموق. يتطلب هذا الدور التقني-الوظيفي الحيوي خبيرًا يتمتع بخبرة واسعة في تنفيذ مراكز الدفع، وبشكل خاص في البيئات التي تستخدم أنظمة مصرفية كبرى مثل T24 وIntellect وMurex. يجب أن يجمع المرشح المثالي بين الخبرة التقنية العميقة والبصيرة الاستراتيجية في مجال الأعمال، ويدفع نحو التميز التشغيلي ويشجع على الابتكار لتعزيز العمليات العالمية للبنك. ملاحظة: نحن نبحث عن مرشحين يمكنهم الانضمام فورًا. المهام الرئيسية: التنفيذ الاستراتيجي والقيادة: قيادة التنفيذ الاستراتيجي لبرنامج مركز الدفع، مع مواءمة الحلول التقنية مع الأهداف التشغيلية والاستراتيجية للبنك العميل. قيادة خارطة طريق التنفيذ لتوفير حلول دفع مبتكرة وفعالة. تكامل الخدمات: ضمان التكامل السلس لمركز الدفع ضمن البنية التحتية المصرفية، مع الاستفادة من الخبرة في أنظمة مثل T24 وIntellect وMurex. تحسين كفاءة النظام لتحقيق وظائف محسّنة وتميز تشغيلي. الخبرة في واجهات برمجة التطبيقات (APIs) والواجهات: تصميم وتنفيذ واجهات برمجة تطبيقات وواجهات قوية تلتزم بمعايير ISO20022، وضمان انتقال سلس من MT إلى MX وتحقيق معالجة مباشرة فعالة (STP) عبر الأنظمة المصرفية. اعتماد منهجية الأجايل (Agile): تطبيق منهجيات الأجايل لضمان المرونة والتطوير التدريجي والتسليم في الوقت المناسب لأهداف المشروع، مع التكيف السريع مع التحديات. التعاون مع أصحاب المصلحة والموردين: التصرف كحلقة وصل رئيسية بين الفرق الداخلية والبائعين الخارجيين وأصحاب المصلحة، لضمان التوافق والتنفيذ الناجح عبر المواقع الدولية للبنك. المهارات والمؤهلات: خبرة مثبتة: أكثر من 15 سنة من الخبرة الإجمالية في تكنولوجيا المعلومات المالية والمصارف، مع 10 سنوات على الأقل في تنفيذ أنظمة الدفع. قيادة مشروعين أو أكثر لمركز الدفع، مع سجل حافل في نشر حلول من الطراز الأول وإدارة المعمليات المالية المعقدة. الخبرة في أنظمة الدفع: معرفة واسعة بأنظمة الدفع في الإمارات، بما في ذلك المدفوعات الفورية وأنظمة التحويلات الكبيرة (RTGS)، مع قدرة مثبتة على تطوير حلول مصممة وفقًا لاحتياجات البنوك الإقليمية. الكفاءة التقنية-الوظيفية: خبرة في معايير ISO20022، والهجرة من MT إلى MX، وواجهات برمجة التطبيقات (APIs)، والمعالجة المباشرة (STP)، والأطر التنظيمية ذات الصلة في الإمارات وباقي الأسواق الرئيسية. القيادة الاستراتيجية للمشاريع: قدرة مثبتة على قيادة الفرق التقنية-الوظيفية، وتنفيذ المبادرات الاستراتيجية، وتقديم نتائج مؤثرة بالتعاون مع أصحاب المصلحة. مهارات تواصل متقدمة: قدرة قوية على التواصل بفعالية مع كبار المديرين التنفيذيين، بما في ذلك رئيس قسم المدفوعات، وتعزيز التعاون عبر المجموعات المختلفة. الخلفية التعليمية: درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الحاسوب أو مجال ذي صلة. تُعد الشهادات الاحترافية في إدارة المشاريع أو أنظمة الدفع أو منهجيات الأجايل (Agile) ميزة كبيرة.

مهندس تقدير في شركة مقاولات. سيتم توفير التأشيرة

نظرة عامة على الدور نحن نبحث عن مهندس معماري أول لمنصة البيانات لتصميم وقيادة تنفيذ منصة بيانات مؤسسية قابلة للتوسع، وآمنة، وحديثة. يُعد هذا الدور محوريًا في مهمتنا لتمكين الرؤى في الوقت الفعلي، والتعلم الآلي على نطاق واسع، ونشر البيانات في جميع أنحاء الشركة. ستقوم بتصميم نظم بيئية للبيانات من البداية حتى الوصول إليها، مع دفع المعايير التي تضمن الثقة والتنظيم والأداء عبر المجالات. ما ستتولاه استراتيجية المنصة والهندسة المعمارية تحديد وقيادة استراتيجية منصة البيانات، بما يتماشى مع أهداف التحليلات، والذكاء الاصطناعi/التعلم الآلي، والاستخبارات التجارية. تصميم حلول قابلة للتوسع تشمل نماذج الليكهوس، وخطوط الأنابيب المستندة إلى الأحداث، واستراتيجيات التخزين متعددة السحابة. القيادة التقنية توجيه فرق الهندسة في بناء خطوط أنابيب بيانات دفعية وتدفقية قوية باستخدام أفضل الأدوات والإطارات. تحديد المعمارية المرجعية، والنماذج، والضوابط لتمكين مكونات المنصة القابلة للتكرار، والآمنة، والأداء العالي. تمكين المكدس الحديث تقييم وتنفيذ الأدوات عبر تنسيق البيانات، والتحويل، وتعقب المصدرية، والفهرسة، والقابلية للمراقبة — مثل Airflow وdbt وDelta Lake وKafka وSnowflake وDatabricks. التنظيم من خلال التصميم إدماج خصوصية البيانات، ومصدرية البيانات، والتحكم في الوصول في جوهر المنصة — لتمكين الامتثال لـ GDPR وHIPAA واللوائح الصناعية. البنية التحتية الأصلية للسحابة تصميم هياكل بنية تحتية فعالة من حيث التكلفة ومرنة على AWS أو Azure أو GCP باستخدام البنية كشيفرة (Terraform أو CDK أو ما شابه). التوافق الوظيفي المتقاطع التعاون مع قادة التحليلات، والمنتجات، والبنية التحتية لضمان تلبية المنصة لاحتياجات العمل الحالية والمستقبلية. الإرشاد والتوسع رفع مستوى النضج الهندسي عبر الفريق من خلال مراجعات التصميم، والعيادات المعمارية، والإرشاد العملي. المتطلبات 8+ سنوات في هندسة البيانات، أو العمارة، أو أدوار القيادة في المنصات خبرة مثبتة في تصميم منصات بيانات موزعة واسعة النطاق في بيئات سحابية خبرة قوية في هندسة البحيرات/الليكهوس، والتدفق، ومستودعات البيانات دراية عملية بأدوات مثل Spark وKafka وdbt وAirflow وDelta Lake، والتخزين والمعالجة الأصلية للسحابة (مثل S3 + EMR / BigQuery / Synapse) فهم قوي لنمذجة البيانات، والفهرسة، والإصدار، ومصدرية البيانات، وضوابط الوصول مهارات اتصال ممتازة — القدرة على التأثير على المستويين الهندسي والإداري بكالوريوس أو ماجستير في علوم الحاسوب، أو هندسة البيانات، أو مجال ذي صلة المؤهلات المفضلة شهادة سحابية (AWS Certified Data Analytics، GCP Professional Data Engineer، إلخ) خبرة في نشر منصات البيانات في الصناعات المنظمة (البنوك، الرعاية الصحية، القطاع العام) معرفة بـ data mesh، أو التصميم القائم على النطاق، أو أنماط الحوكمة الموحدة خبرة في MLOps ودمج أحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي على منصات البيانات المزايا المزايا وفرص النمو: ·       راتب تنافسي ومكافآت أداء ·       تأمين صحي شامل ·       دعم التطوير المهني والشهادات ·       فرصة للعمل على مشاريع ذكاء اصطناعي متطورة ·       فرص للانخراط الدولي والسفر ·       ترتيبات عمل مرنة ·       فرص تقدم وظيفي في شركة ذكاء اصطناعي سريعة النمو تقدم هذه الوظيفة فرصة فريدة لتشكيل مستقبل تنفيذ الذكاء الاصطناعي أثناء العمل مع فريق متميز من المحترفين في طليعة الابتكار التكنولوجي. سيقوم المرشح الناجح بدور محوري في دفع نجاح شركتنا في تقديم حلول ذكاء اصطناعي تحويلية لعملائنا.

حول الدور نبحث عن مهندس ذكاء اصطناعي للانضمام إلى فريق التسليم المتزايد لدينا. ستقوم بتصميم وبناء أنظمة النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) التي تنتقل من مرحلة التجريب إلى الإنتاج الفعلي—وتدعم البحث، والتلخيص، والمساعدين المعرفية، والأتمتة للعملاء المؤسسيين. هذا دور عملي ومركّز على التنفيذ. ستعمل عن كثب مع مديري المنتجات، والمهندسين، واختصاصيي الذكاء الاصطناعي لتقديم حلول قابلة للتوسيع. لن تكون غارقًا في الأبحاث أو بناء نماذج نظرية—بل ستُشغّل أنظمة فعلية يعتمد عليها المستخدمون يوميًا. المتطلبات ما ستفعله تصميم أنظمة الجيل التالي للذكاء الاصطناعي (GenAI) من البداية حتى النهاية، بما في ذلك سلسلة الأوامر (prompt chaining)، واستراتيجيات الذاكرة، وحسابات رصيد الرموز (token budgeting)، وخطوط أنابيب التضمين (embedding pipelines) تصميم وتحسين سير عمل RAG (الإنتاج المعزز بالاسترجاع) باستخدام أدوات مثل LangChain وLlamaIndex وقواعد البيانات المتجهة (FAISS وPinecone وQdrant) تقييم المفاضلات بين التوجيه بدون تدريب مسبق (zero-shot prompting)، والضبط الدقيق (fine-tuning)، وLoRA/QLoRA، والأساليب الهجينة، مع مواءمة الحلول مع أهداف المستخدم وقيوده دمج النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وواجهات برمجة التطبيقات (APIs) (مثل OpenAI وAnthropic وCohere وHugging Face) في منتجات وخدمات تعمل في الوقت الفعلي، مع مراعاة زمن الوصول، والقابلية للتوسيع، وإمكانية المراقبة التعاون مع فرق متعددة الوظائف—وتحويل معماريّات GenAI المعقدة إلى ميزات مستقرة وقابلة للصيانة تدعم تسليم المنتج كتابة ومراجعة وثائق التصميم الفني، والمشاركة الفعالة في قرارات التنفيذ النشر في بيئة الإنتاج باستخدام أفضل الممارسات الصناعية المتعلقة بالتحكم بالإصدار، وإدارة دورة حياة واجهات برمجة التطبيقات، والرصد (مثل اكتشاف التهلوسات، وانحراف الأوامر) ما يجب أن تمتلكه خبرة مثبتة في بناء ونشر تطبيقات مدعومة بـ GenAI، ويفضل أن تكون في بيئات مؤسسية أو منظمة فهم عميق للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، والبحث المتجهي، والتضمينات، وأنماط تصميم GenAI (مثل RAG، وحماية من حقن الأوامر، واستخدام الأدوات مع الوكلاء) إتقان لغة بايثون، وإجادة استخدام الأطر والمكتبات مثل LangChain وTransformers وHugging Face وOpenAI SDKs خبرة في استخدام قواعد البيانات المتجهة مثل FAISS وQdrant أو Pinecone معرفة بالبنية التحتية السحابية (AWS أو GCP أو Azure) ومفاهيم MLOps الأساسية (CI/CD، المراقبة، التحكيم) عقلية تركز على التسليم—أنت تعرف كيف توازن بين السرعة، والجودة، والجدوى في المشاريع سريعة الحركة مميزات إضافية خبرة في بناء منصات GenAI متعددة المستأجرين خبرة في معايير حوكمة وأمن الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة معرفة بالهياكل متعددة الوسائط (مثل نص + صورة أو صوت) معرفة باستراتيجيات تحسين التكاليف الخاصة باستدلال النماذج اللغوية الكبيرة واستخدام الرموز هذا الدور ليس مناسبًا لـ الباحثين في التعلم الآلي الذين يركزون على تطوير النماذج الأكاديمية دون خبرة في التسليم علماء البيانات غير المطلعين على البحث المتجهي، أو هندسة أوامر النماذج اللغوية الكبيرة، أو معمارية الأنظمة المهندسين الذين لم يُصدروا منتجات GenAI في بيئات الإنتاج المزايا المزايا وفرص النمو: ·       راتب تنافسي ومكافآت أداء ·       تأمين صحي شامل ·       دعم في التطوير المهني والشهادات ·       فرصة للعمل في مشاريع ذكاء اصطناعي متقدمة ·       خبرة دولية وفرص سفر ·       ترتيبات عمل مرنة ·       فرص تقدم وظيفي في شركة ناشئة سريعة النمو في مجال الذكاء الاصطناعي يوفر هذا المنصب فرصة فريدة لتشكيل مستقبل تنفيذ الذكاء الاصطناعي أثناء العمل مع فريق موهوب من المحترفين في طليعة الابتكار التكنولوجي. سيؤدي المرشح الناجح دورًا حاسمًا في دفع نجاح شركتنا في تقديم حلول ذكاء اصطناعي مُعدّلة لعملائنا.

بصفتك خبير قاعدة بيانات أول في BlackStone eIT، ستكون مسؤولاً عن تركيب وتكوين وصيانة بيئات قواعد بيانات Oracle. يمتد هذا العقد لمدة ستة أشهر، خلالها ستضمن الأداء الأمثل لقاعدة البيانات، والتوفر، والأمان، مع العمل بشكل وثيق مع فرق التطوير لدعم متطلبات التطبيق. سيكون المرشح المثالي لديه خبرة واسعة في إدارة قواعد البيانات، وضبط الأداء، وعمليات الاستعادة. المهام الرئيسية: تركيب وتكوين قاعدة البيانات: الإشراف على تركيب وتكوين وضبط قواعد بيانات Oracle لتلبية احتياجات البرمجيات والتشغيل. مراقبة الأداء: مراقبة أداء قاعدة البيانات وتنفيذ عمليات التحسين لضمان التوفر العالي وتسهيل الوصول الفعّال إلى البيانات. النسخ الاحتياطي والاستعادة: تنفيذ حلول قوية للنسخ الاحتياطي والاستعادة لحماية البيانات واستعادتها عند الحاجة. إدارة الأمان: تطبيق سياسات أمان قاعدة البيانات لحماية البيانات الحساسة وضمان الامتثال للمتطلبات التنظيمية. التعاون: العمل بشكل وثيق مع مطوري التطبيقات لدعم الجوانب المتعلقة بقاعدة البيانات في تصميم النظام والتكامل. ترقيات قاعدة البيانات: إدارة وتنفيذ ترقيات قواعد البيانات والانتقالات وفقًا للممارسات المثلى. التوثيق: الحفاظ على توثيق شامل لتكوينات قواعد البيانات والإجراءات والسياسات. الدعم: تقديم دعم استكشاف الأخطاء وإصلاحها لمشكلات قاعدة البيانات وتنفيذ الإجراءات التصحيحية حسب الحاجة. المتطلبات التعليم: درجة البكالوريوس في علوم الحاسوب أو تكنولوجيا المعلومات أو مجال ذي صلة. الخبرة: خبرة لا تقل عن 5 سنوات في إدارة قواعد البيانات، مع التركيز على قواعد بيانات Oracle. المهارات التقنية: خبرة قوية في تركيب وتكوين وإدارة قواعد بيانات Oracle. خبرة في ضبط أداء قاعدة البيانات وتحسينها. إجادة حلول النسخ الاحتياطي والاستعادة باستخدام أداة RMAN وأدوات أخرى. فهم قوي لمبادئ وممارسات أمان قاعدة البيانات. معرفة بأدوات ونصوص مراقبة قواعد البيانات (مثل Oracle Enterprise Manager). فهم لتقنيات تجميع قواعد البيانات وحلول التوفر العالي (مثل Oracle RAC). المعرفة بلغة SQL وPL/SQL أمر أساسي. المهارات الشخصية: مهارات ممتازة في حل المشكلات والتحليل. مهارات تواصل وعمل جماعي قوية للتعاون الفعّال. الانتباه للتفاصيل والالتزام بالحفاظ على معايير جودة عالية لقواعد البيانات. القدرة على إدارة الوقت بشكل فعّال والعمل على مهام متعددة في آنٍ واحد. المزايا إجازة مدفوعة الأجر التدريب والتطوير مكافأة الأداء

تبحث Swatx عن مهندس Nutanix موهوب وذو خبرة، يتمتع بمجموعة مهارات قوية وخبرة عملية واسعة، وخاصة في تسهيل عملية الترحيل من بيئات Hyper-V وESXi إلى Nutanix AHV المستضافة على Azure. هذه وظيفة حيوية ستساهم بشكل كبير في مشاريعنا من خلال ضمان انتقالات سلسة وأداء مثالي ضمن بنيتنا التحتية السحابية. الموقع: أبوظبي، الإمارات العربية المتحدة مدة العقد: 6 أشهر قابلة للتجديد الشرط الرئيسي: ✅ يجب أن يمتلك المرشحون خبرة عملية ومهارات مثبتة في تنفيذ استراتيجيات الترحيل من Hyper-V وESXi إلى Nutanix AHV على Azure، ويُظهرون القدرة على إدارة البيئات المعقدة بكفاءة.