يعد كبير محللي البيانات خبيراً متمرساً في مجال التحليلات، يقوم بتحويل البيانات المعقدة ومتعددة الوظائف إلى رؤى واضحة قابلة للتنفيذ تؤثر في نتائج الأعمال، مع القيام بدور الشريك الاستشاري. يعزز هذا الدور rigor التحليلي، ويطوّر حلول ذكاء أعمال متقدمة، ويقدّم الإرشاد للمحللين المبتدئين، ويتعاون مع فرق الأعمال والهندسة والحوكمة لتحسين صنع القرار والكفاءة التشغيلية. ويرتكز العمل على التحليلات باستخدام Databricks وSQL وR وPower BI وPython ونظام Azure البيئي للبيانات.

في الوقت الحالي، لا ننظر في طلبات المرشحين الذين يحتاجون إلى رعاية تأشيرات الهجرة للعمل في الولايات المتحدة، سواء الآن أو في المستقبل. يشمل ذلك، على سبيل المثال لا الحصر، تأشيرات F1‑OPT وF1‑CPT وH‑1B وTN وL‑1 وJ‑1.

المزايا

نقدّم باقة مزايا شاملة تعكس تقديرنا لفريقنا، وتشمل:

– إجازات مدفوعة، وأجر العطل الرسمية، ويوم عطلة يختاره الموظف
– برنامج مطابقة لمساهمات 401(k)
– تأمين على الحياة
– تأمين ضد العجز قصير الأمد
– تأمين صحي، وأسنان، ونظر
– إجازات أمومة وأبوة
– حساب توفير صحي (HSA)
– حسابات إنفاق مرن (FSA) للرعاية الصحية ورعاية المعالين

قد تشمل المسؤوليات، على سبيل المثال لا الحصر:

– قيادة مشاريع تحليلات عالية التأثير من تحديد المشكلة وحتى التنفيذ؛ تقييم القيمة وتصميم التحليل وتقديم التوصيات للشركاء والمديرين التنفيذيين
– العمل مع قادة الأعمال لتحديد الفرص وتقديم الرؤى؛ التواصل الفعّال لعرض النتائج
– بناء منتجات تحليلية باستخدام Databricks وأدوات ذكاء الأعمال والذكاء الاصطناعي الحديثة ومنهجيات Agile
– تطبيق التحليلات المتقدمة باستخدام Python لأتمتة العمليات والنمذجة وربط مهام Databricks
– تصميم ونشر مجموعات بيانات ولوحات معلومات موثوقة على Power BI وفق معايير الاستخدام والاعتماد
– تطوير مهام Databricks لمعالجة البيانات الكبيرة، وهندسة الخصائص، وأتمتة التحليلات الدورية
– إنشاء سكربتات Python للأتمتة والتكامل مع Databricks وAzure
– التعاون مع فرق هندسة البيانات لتطوير حلول قابلة للتوسع
– ضمان جودة التحليل من خلال التحقق وتصميم الدراسات وممارسات قابلية التكرار
– تحديد مؤشرات الأداء الرئيسة وتتبعها؛ وتحسين الأداء من خلال بطاقات القياس والتقارير التشغيلية المرتبطة بأهداف الأعمال
– إظهار مهارات قوية في سرد البيانات والتحليل الإحصائي والتصور البصري
– العمل مع فرق حوكمة البيانات والامتثال لضمان الاستخدام السليم للمعلومات الصحية المحمية والالتزام بمتطلبات الأمان
– دعم إدارة البيانات وتعزيز الثقافة البياناتية داخل المنظمة
– تعزيز اعتماد المنتجات البيانية لتحقيق أقصى قيمة
– متابعة أحدث الأساليب والتقنيات التحليلية وتطبيقها للتحسين المستمر

المهارات والخبرات المطلوبة

– درجة البكالوريوس في علوم البيانات أو علوم الحاسوب أو الإحصاء أو الاقتصاد أو مجال ذي صلة
– خبرة 4 إلى 8 سنوات في التحليلات، منها 3 سنوات على الأقل في قيادة المشاريع
– نجاح مثبت في تقديم تحليلات ذات نتائج قابلة للقياس في بيئات معقدة
– خبرة في بيئات البيانات الصحية أو قدرة على التكيف السريع معها
– مهارات قوية في التحليل الإحصائي والمالي، بما في ذلك تصميم الدراسات وتطوير دراسات الجدوى
– خبرة في Azure Data Factory وADLS وSynapse/Fabric، بما في ذلك الأمان والحوكمة
– خبرة في Databricks باستخدام Spark/SQL وnotebooks وjobs وضبط الأداء وSQL Warehouses
– مهارات قوية في SQL، بما في ذلك تحسين الأداء مع مجموعات البيانات الكبيرة
– إتقان R في التحليلات التطبيقية وتطوير سير عمل قابلة للتكرار
– خبرة في Python لمعالجة البيانات والأتمتة والتكامل مع Azure وDatabricks
– خبرة في Power BI وFabric، بما في ذلك نمذجة البيانات وDAX وPower Query وميزات الأمان
– خبرة في أنظمة Git للتوثيق والتحكم بالإصدارات
– القدرة على تحويل التحليلات المعقدة إلى سرد واضح وتوصيات عملية
– مهارات قوية في إدارة أصحاب المصلحة والتأثير
– نجاح مثبت في تنفيذ مشاريع كبيرة أو غير محددة بوضوح
– خبرة في منهجيات Agile
– قدرات متميزة في سرد البيانات والتصور
– عقلية موجهة نحو المنتج مع التركيز على تحديد المشكلات ومقاييس النجاح وتعزيز التبنّي
– مستوى عالٍ من المسؤولية والاستقلالية والحكم السليم

المهارات والخبرات المفضلة

– درجة الماجستير في مجال ذي صلة
– شهادات احترافية في Databricks أو Power BI أو منصات السحابة (Azure مفضلة)
– خبرة في أطر التعلم الآلي وMLOps
– معرفة أدوات حوكمة البيانات ومعايير الامتثال
– فهم الميزات المتقدمة في ذكاء الأعمال مثل Power BI Copilot والتحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي
– إلمام ببيانات الرعاية الصحية والتصنيفات والسياسات
– خبرة في إدارة المنتجات أو تطوير منتجات تحليلات

المتطلبات الجسدية

– حركات متكررة تشمل الرسغين أو اليدين أو الأصابع
– عمل مكتبي يتطلب الجلوس لفترات طويلة
– قدرات بصرية كافية، بما في ذلك الرؤية الجانبية وإدراك العمق وضبط التركيز

قد نستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي لدعم أجزاء من عملية التوظيف، بما في ذلك مراجعة الطلبات وتحليل السير الذاتية. تساعد هذه الأدوات فرق التوظيف ولا تحل محل اتخاذ القرار البشري. القرارات النهائية في التوظيف يتخذها أشخاص. يرجى التواصل معنا إذا رغبت في معرفة المزيد عن كيفية معالجة بياناتك.