موظف خدمة حسابات غير مدخن

الغرض من الوظيفة: بصفتك القائد الفني لنظام إدارة الحسابات الافتراضية (VAM)، ستكون مسؤولاً عن التصميم الفني الشامل، والتكامل، والدعم لمنصة إدارة الحسابات الافتراضية في البنك. يُعد هذا الدور حيويًا لتمكين البنك من تقديم إمكانات متقدمة لإدارة السيولة والنقد للعملاء المؤسسيين من خلال حلول حسابات افتراضية قابلة للتوسع. المهام الرئيسية: امتلاك البنية التقنية وتسليم نظام إدارة الحسابات الافتراضية (VAM)، وضمان التكامل مع الأنظمة المصرفية الأساسية، وأنظمة الدفع، والخدمات المصرفية المؤسسية عبر الإنترنت، وتطبيقات البنك الأخرى، ومنصات التسويات. قيادة تنفيذ منصة إدارة الحسابات الافتراضية بالتعاون مع البائعين وأصحاب المصلحة الداخليين. ضمان معالجة سلسة للمعاملات في الوقت الفعلي وبشكل دفعات، بما في ذلك ربط الحسابات الافتراضية بالحسابات الحقيقية، وأرصدة الحسابات الافتراضية، والتسويات. التكامل مع قنوات البنك (الخدمات المصرفية عبر الإنترنت، الاتصال المباشر بين الأنظمة (host-to-host)، بوابات واجهة برمجة التطبيقات API) لتمكين وصول العملاء إلى وظائف إدارة الحسابات الافتراضية. تنفيذ تنسيقات الرسائل والدفع القياسية (MT101، ISO 20022). التعاون مع مديري المنتجات، والإدارة، وفرق المبيعات المؤسسية لفهم متطلبات العملاء وترجمتها إلى حلول تقنية. قيادة فريق تقني، وإدارة فرق تطوير البائعين، وضمان جودة الكود، والأداء، والقابلية للتوسع. تطوير وصيانة وثائق النظام، ومخططات تدفق البيانات، وكتيبات التشغيل والدعم. ضمان الامتثال للوائح التنظيمية والمتطلبات الداخلية. دعم اختبار القبول من قبل المستخدم (UAT)، واختبار التكامل النظامي (SIT)، ونشر النظام في بيئة الإنتاج، مع ضمان توفر عالٍ وتوقفات قليلة للغاية. مراقبة حالة النظام بعد التشغيل، وقيادة ضبط الأداء وحل المشكلات. المؤهلات المطلوبة: درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الحاسوب، أو تكنولوجيا المعلومات، أو الهندسة. خبرة لا تقل عن 8 سنوات في تكنولوجيا الخدمات المصرفية، بما في ذلك 3 سنوات على الأقل في قيادة تنفيذ أنظمة إدارة الحسابات الافتراضية أو منصات إدارة النقد. معرفة قوية بالخدمات المصرفية للشركات، ودمج السيولة، وإدارة السيولة، والتسويات، وأنظمة الدفاتر الافتراضية. معرفة بأدوات الرسائل الخاصة بسويفت (SWIFT)، ومعيار ISO 20022، ورسائل MT، والاتصال المباشر بين الأنظمة (host-to-host)، والتكامل مع واجهات برمجة التطبيقات المصرفية. معرفة عملية بالأنظمة المصرفية الأساسية وتفاعلها مع المنصات المؤسسية. كفاءة تقنية في لغة Java، وقاعدة بيانات Oracle، وواجهات برمجة التطبيقات SOAP/REST، وXML، وJSON، وSQL، وطوابير الرسائل (Kafka، MQ) تُعد ميزة إضافية. مهارات قيادية قوية، ومهارات اتصال فعّالة، ومهارات إدارة أصحاب المصلحة.

الموقع: في الموقع (العمل من المكتب إلزامي كل الأيام) الخبرة: 6 سنوات كحد أدنى القطاع: يُفضل أن يكون في المجال المصرفي أو المنظمات الكبيرة نظرة عامة على الدور: سيكون مسؤول قاعدة بيانات Oracle + مهندس الأتمتة مسؤولاً عن دعم مشاريع التكنولوجيا من خلال إدارة قواعد بيانات Oracle وأتمتة المهام الروتينية الخاصة بمسؤولي قواعد البيانات باستخدام أدوات DevOps الحديثة. يجب أن يكون المرشح المثالي بارعًا جدًا في إدارة قواعد بيانات Oracle، ويكون مرتاحًا للعمل في بيئات تتسم بالضغط العالي عبر مشاريع متعددة. قد يتطلب الأمر أحيانًا التوفر خارج أوقات العمل أو في عطلة نهاية الأسبوع. المسؤوليات الرئيسية: إدارة ودعم قواعد بيانات Oracle في بيئات الإنتاج وغير الإنتاج. تصميم وتنفيذ مجموعات تطبيقات Oracle (RAC) ونظام Dataguard. إجراء تحديثات قواعد بيانات Oracle، والنسخ الاحتياطي والاستعادة باستخدام أداة RMAN. مراقبة قواعد بيانات Oracle وتحسينها وضبط أدائها. إدارة وأتمتة مهام قواعد البيانات باستخدام Ansible وJenkins وTerraform وGroovy. نقل قواعد البيانات بين البيئات، بما في ذلك من البنية التحتية المحلية إلى Oracle Cloud Infrastructure (OCI) وAWS. استخدام Oracle Enterprise Manager (OEM) لمراقبة شاملة لقواعد البيانات. المساهمة في مبادرات الأتمتة لتقليل الجهود اليدوية في عمليات مسؤولي قواعد البيانات. العمل ضمن فرق رشيقة وتقديم النتائج ضمن نماذج تطوير تكرارية. المؤهلات المطلوبة: التعليم: درجة البكالوريوس أو أعلى في علوم الحاسوب – ضروري شهادات صناعية ذات صلة – مرغوب بها الخبرة: 6+ سنوات في إدارة قواعد بيانات Oracle داخل منظمات كبيرة – ضروري خبرة سابقة في المجال المصرفي أو الخدمات المالية – مرغوب بها المهارات التقنية – يجب توفرها: مسؤول قاعدة بيانات Oracle (الإدارة، النسخ الاحتياطي والاستعادة، التحديثات) Oracle RAC وDataguard Oracle Cloud Infrastructure (OCI) وAWS Oracle Enterprise Manager (OEM) RMAN (مدير الاستعادة) SQL وPL/SQL نظام التشغيل Unix/Linux منهجية Agile Ansible وGit كتابة النصوص البرمجية باستخدام Bash أو Python المهارات التقنية – مفيدة إن وُجدت: Jenkins وكتابة النصوص البرمجية باستخدام Groovy Terraform قواعد بيانات أخرى (مثل MySQL وPostgreSQL وما إلى ذلك) الكفاءات السلوكية: القدرة على العمل بفعالية تحت الضغط مهارات احترافية واتصالية قوية القدرة على إدارة المهام والوقت ذاتيًا الارتياح في إدارة مشاريع متعددة متزامنة

نبحث عن: أخصائي Power BI / محلل بيانات (تركيز على إدارة البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي – عمل هجين) الموقع: دبي (عمل هجين – من المنزل والمكتب) نوع الوظيفة: دوام كامل هل أنت شغوف بتحويل بيانات العقارات الأولية إلى رؤى قابلة للتنفيذ؟ هل تمتلك مهارة استخدام أدوات Power BI والذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة لاكتشاف اتجاهات السوق، والتنبؤ بالتحديات، واتخاذ قرارات الوساطة في بيئة ديناميكية؟ نحن نبحث عن أخصائي Power BI / محلل بيانات لإدارة وتحليل بيانات سوق العقارات في دبي، بما في ذلك إدراجات العقارات، ومعاملات البيع، وعوائد التأجير، وسلوكيات المستثمرين، والأبحاث السوقية من مصادر مثل Bayut وProperty Finder. هذه الوظيفة مهمة لتفسير البيانات، وتحديد الاتجاهات مثل نمو القطاعات السكنية الراقية بنسبة 8-12٪ وازدهار المشاريع قيد الإنشاء، ومعالجة التحديات مثل احتمال زيادة المعروض (ما يصل إلى 210,000 وحدة في 2025-2026) وتراجع الأسعار، مع الاستفادة من الاتجاهات المستقبلية في المشاريع المستدامة، ودمج تقنيات PropTech، وتحليل المنازل الذكية. تُعد الخبرة المتقدمة في Power BI وأدوات الذكاء الاصطناعي ضرورية للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة وتوفير رؤى تنبؤية في هذا السوق المزدهر والمتقلب. مهماتك: • تحليل مجموعات البيانات الكبيرة من مصادر العقارات (مثل أحجام المبيعات، اتجاهات التأجير، استبيانات المستثمرين) لتحديد الأنماط مثل الطلب المتزايد في القطاعات الفاخرة والميسورة مع محدودية المعروض في 2025. • تنظيف وتحقق من صحة البيانات وهيكليتها باستخدام أدوات تعتمد على الذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات، واكتشاف الأخطاء، وتحسين البيانات لضمان الدقة في التنبؤ بالتحديات مثل ذروة التسليمات وتصحيح الأسعار بنسبة 5-10٪. • إنشاء لوحات تحكم متقدمة في Power BI بميزات ذكاء اصطناعي (مثل اكتشاف الشذوذ، المحددات الرئيسية، الاستعلامات بلغة طبيعية) لتقارير تفاعلية حول اتجاهات السوق، مثل الاستثمارات في المشاريع قيد الإنشاء ونمو العقارات المستدامة. • إعداد ملخصات مرئية، وتحليلات تنبؤية للاتجاهات، وتوصيات قابلة للتنفيذ باستخدام الذكاء الاصطناعي لنمذجة السيناريوهات (مثل تأثير أسعار الفائدة العالمية على الاقتراض واستقرار السوق). • التعاون مع فرق الوساطة والاستراتيجية لمواءمة احتياجات البيانات مع اتجاهات PropTech المستقبلية، مثل التقييمات باستخدام الذكاء الاصطناعي ودمج المدن الذكية. • المساعدة في فحوصات الجودة، وسلامة البيانات، وسير العمل المُدارة بالذكاء الاصطناعي خلال عملية التحليل لدعم اتخاذ قرارات قوية في سوق يتوقع له عوائد مستقرة حتى 2025. ما نبحث عنه: • خبرة مثبتة كأخصائي Power BI أو محلل بيانات (يفضل في مجال العقارات أو تقنيات العقارات PropTech أو التحليلات السوقية). • إتقان Power BI للتصورات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، ونمذجة البيانات (DAX، Power Query)، والتكاملات؛ مهارات متقدمة في Excel ضرورية – جداول محورية، صيغ متداخلة، تصورات البيانات، تتبع الأخطاء، ووجود خبرة في VBA يُعد ميزة إضافية. • خبرة في أدوات الذكاء الاصطناعي لإدارة وتنظيف وتحليل البيانات، مثل Azure AI للنمذجة التنبؤية، Python/R في Power BI للتعلم الآلي المخصص، وأدوات اكتشاف الشذوذ للتغيرات السوقية، ومنصات مخصصة لتقنيات العقارات (مثل التقييم ومتابعة الاتجاهات) لمواجهة تحديات دبي مثل زيادة المعروض وتأثيرات أسعار الفائدة. • تفكير تحليلي قوي، والانتباه للتفاصيل، ومعرفة بالنظام البيئي للعقارات في دبي، بما في ذلك الاتجاهات الحالية (مثل نمو قوي في الربع الثاني 2025، ازدهار القطاع الفاخر، تركيز على الإسكان الميسور) والتحديات المستقبلية (مثل ذروة التسليمات في 2026، تراجع نمو الأسعار). • القدرة على العمل مع مجموعات بيانات كبيرة، واستخلاص رؤى حول اتجاهات المستثمرين (مثل الطلب الأجنبي من مصادر عالمية)، والتنبؤ بالفرص في العقارات المستدامة والمتكاملة تكنولوجيًا. • القدرة على العمل بشكل مستقل في بيئة هجينة (من المنزل والمكتب)؛ الخبرة في SPSS أو Tableau أو أدوات GIS للتحليلات العقارية القائمة على الموقع تُعد ميزة إضافية. ما نقدمه: • نموذج عمل هجين مرن. • التعرض لمشاريع عقارية متنوعة في سوق دبي المزدهر. • فرصة التأثير في قرارات الوساطة بفضل رؤى مدعومة بالبيانات والذكاء الاصطناعي. • بيئة عمل تعاونية وداعمة. • فرص للنمو داخل شركة وساطة ديناميكية ومرنة. مستعد للتقديم؟ أرسل سيرتك الذاتية وملاحظة موجزة تبرز فيها خبرتك في أدوات Power BI والذكاء الاصطناعي. ملاحظة: قدم فقط إذا كنت تمتلك مهارات متقدمة في Power BI وExcel. سيُطلب من المرشحين المختارين إجراء تقييم للمهارات في Power BI وتحليل البيانات. أو أرسل رسالة عبر واتساب +971551045207 لترتيب موعد مقابلة عبر Google Meet.

تشخيص أمراض المرضى بعد أخذ التاريخ الطبي وإجراء الفحص السريري.. أطلب طلبات مختبرية مناسبة.. ثم أدير الحالات وفقًا للبروتوكولات الوطنية وإرشادات منظمة الصحة العالمية

مهندس عمليات التعلم الآلي (ML/Ops) - قائد فريق الموقع / ترتيب العمل: عن بعد عنّا: نحن فريق ديناميكي وابتكاري نشارك حاليًا في عملية طلب عرض أسعار (RFQ) مثيرة لعميل مقره في هونغ كونغ. نحن نبحث عن مهندس عمليات تعلم آلي ماهر، خصوصًا شخص لديه خبرة في نشر نماذج التعلم الآلي في خطوط الأنابيب. هذه فرصة رائعة للانضمام إلى مشروع ذي تأثير كبير، حيث ستساهم في تشكيل القدرات المستقبلية للبنية التحتية للتعلم الآلي لدى عميلنا. المهام الرئيسية: قيادة فريق من مهندسي ML/Ops في نشر وإدارة نماذج التعلم الآلي. بناء وتعزيز القدرات لدمج نماذج التعلم الآلي بسلاسة في خطوط الأنابيب الحالية. التعاون مع الفرق متعددة الوظائف لفهم متطلبات المشروع وضمان النشر الناجح. تقديم الدعم المستمر للتكيف مع الزيادات في المتطلبات، مع التركيز على القابلية للتوسع والكفاءة. استخدام لغة بايثون للمهام البرمجية والأتمتة. العمل مع منصات الحوسبة السحابية، وخاصة Azure وGCP لتحسين سير عمل التعلم الآلي. المتطلبات لموقع قائد الفريق: خبرة لا تقل عن 3 سنوات في مجال ML/Ops أو مجال متعلق. مهارات قيادية مثبتة مع القدرة على توجيه وتحفيز الفريق. مهارات اتصال ممتازة للتواصل الفعّال مع العملاء والفرق الداخلية. لموقع مهندس ML/Ops: خبرة قوية في نشر نماذج التعلم الآلي. إتقان لغة بايثون للبرمجة والأتمتة. خبرة عملية مع منصات الحوسبة السحابية، وخاصة Azure وGCP. خبرة سابقة في معالجة قضايا القابلية للتوسع والتسعير في عمليات التعلم الآلي. كيفية التقديم: إذا كنت محترفًا شغوفًا في مجال ML/Ops مستعدًا لتولي دور قيادي أو المساهمة بخبراتك في مشروع متطور، فإننا نرغب في الاستماع إليك. يرجى إرسال سيرتك الذاتية مع تسليط الضوء على خبراتك ذات الصلة، ورسالة تغطية توضح منهجك في معالجة القابلية للتوسع والتسعير في عمليات التعلم الآلي. ملاحظة: هذه فرصة فريدة للتأثير بشكل كبير على قدرات عميلنا في مجال التعلم الآلي، ونحن متحمسون لاستقبال أفراد يشاركوننا حماسنا للابتكار والتميز.

نحن نوظف: محلل بيانات (تركيز على أبحاث السوق – عمل هجين) الموقع: دبي (هجين – العمل من المنزل والمكتب) نوع الوظيفة: دوام كامل هل أنت شغوف بتحويل البيانات الأولية إلى رؤى قابلة للتنفيذ؟ هل تحب الغوص في إكسل وفهم الأرقام والاتجاهات وسلوكيات المستهلكين؟ نحن نبحث عن محلل بيانات لدعم عملنا في تحليل بيانات أبحاث السوق التي تم جمعها من العاملين الميدانيين في السوق. هذه الوظيفة مهمة لمساعدتنا في تفسير البيانات، وتحديد الاتجاهات المهمة، ودعم اتخاذ قرارات الأعمال — ومهارات إكسل المتقدمة القوية ضرورية بشكل قطعي. مهماتك: • تحليل مجموعات البيانات الكبيرة من دراسات أبحاث السوق (استبيانات استهلاكية كمية) • تنظيف البيانات، والتحقق منها، وتنظيمها لإعداد التقارير وتوليد الرؤى • إنشاء لوحات معلومات متقدمة في إكسل، وجداول محورية، وصيغ لتقارير دورية • إنتاج ملخصات بصرية، وتحليلات الاتجاهات، وتوصيات قابلة للتنفيذ • التعاون مع فرق الأبحاث والاستراتيجية لفهم احتياجات البيانات • المساعدة في فحوصات الجودة وضمان سلامة البيانات طوال عملية إعداد التقارير. ما نبحث عنه: • خبرة مثبتة كمحلل بيانات (يفضل في مجال أبحاث السوق أو السلع الاستهلاكية سريعة الدوران أو وكالات الأبحاث) • مهارات متقدمة في إكسل ضرورية – الجداول المحورية، والصيغ المتداخلة، وتصور البيانات، وتتبع الأخطاء، ووجود خبرة في VBA يُعد ميزة إضافية • تفكير تحليلي قوي ودقة في التفاصيل • القدرة على التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة واستخلاص رؤى ذات معنى • القدرة على العمل بشكل مستقل في بيئة عمل هجين (من المنزل والمكتب) • خبرة في استخدام SPSS أو Power BI أو أدوات تحليل أخرى تُعد ميزة إضافية. ما نقدمه: • نموذج عمل هجين مرن • التعرض لمشاريع متنوعة في أبحاث السوق • فرصة للتأثير في اتخاذ القرارات من خلال رؤى تعتمد على البيانات • بيئة عمل تعاونية وداعمة • فرص للنمو داخل شركة صغيرة وسريعة الاستجابة. هل أنت مستعد للتقديم؟ أرسل سيرتك الذاتية وملاحظة موجزة تبرز فيها خبرتك في إكسل. ملاحظة: قدم فقط إذا كنت تمتلك مهارات متقدمة في إكسل. المرشحون المختارون سيخضعون لتقييم في مهارات إكسل المتقدمة.