وظائف مدخل بيانات في سلطنة عمان
٨٦١ وظائف شاغرة
<p><strong>ملخص الوظيفة</strong></p><p>مسؤول قواعد بيانات أوراكل مسؤول عن إدارة قواعد بيانات أوراكل، وضمان التوفر العالي، والأمان، والنسخ الاحتياطي، والتعافي من الكوارث، وتحسين الأداء.</p><p> </p><p><strong>المسؤوليات الرئيسية</strong></p><ul><li>إدارة قواعد بيانات أوراكل وضمان التوفر على مدار 24×7.</li><li>إعداد RAC وData Guard وGoldenGate والتجميع.</li><li>إدارة النسخ الاحتياطي، والاستعادة، والترقيات، والهجرات.</li><li>مراقبة أداء وكفاءة أمان قاعدة البيانات.</li><li>إجراء التحسين والتخطيط السعتي وحل المشكلات.</li><li>الحفاظ على توثيق قاعدة البيانات وإجراءات التعافي من الكوارث.</li></ul><p> </p><p><strong>المؤهلات</strong></p><ul><li>درجة البكالوريوس في علوم الحاسوب أو تقنية المعلومات أو مجال ذو صلة.</li><li>يفضل شهادات أوراكل.</li></ul><p> </p><p><strong>الخبرة والمهارات</strong></p><ul><li>خبرة لا تقل عن 12 عامًا كمسؤول قاعدة بيانات أوراكل.</li><li>خبرة في Oracle RAC وData Guard وRMAN وASM وSQL/PLSQL وتحسين قاعدة البيانات ومنصات السحابة والبرمجة النصية والنسخ الاحتياطي والاسترداد وأمان قاعدة البيانات.</li></ul>
<p>1. إدارة الأسطول والسائقين: مراقبة أداء السائقين يوميًا، إدارة جداول التحولات، تنظيم فترات الراحة، وتحسين توزيع المناطق. 2. تتبّع مؤشرات الأداء الرئيسية: تتبّع وتوثيق وتقرير عن مقاييس اللوجستيات الأساسية مثل أوقات التسليم، وإلغاءات الطلبات، واتفاقيات مستوى الخدمة (SLAs). 3. الامتثال والجودة: تدقيق مظهر السائق والسلوك المهني واستخدام المعدات من خلال فحص الميدان وتحليل البيانات. 4. التوظيف والتدريب: الإشراف على جداول انضمام السائقين المحليين ودعم التدريب التشغيلي المستمر.</p>
<h3>Job Description</h3><h4>About the Company</h4><p>We are a manpower recruitment agency specializing in sourcing and collecting CVs from multiple nationalities, including Kenya, Uganda, India, Nepal, Sri Lanka, the Philippines, and others. We connect qualified candidates with client requirements across various industries.</p><h4>Job Overview</h4><p>We are looking for a motivated candidate from Egypt with prior experience in manpower agencies or recruitment firms.</p><p>The ideal candidate will be responsible for screening CVs, matching candidates to client requirements, and ensuring only qualified profiles are forwarded. You will also handle data entry tasks within our internal system.</p><p>This role requires someone who can work under pressure, communicate effectively in English, and learn quickly.</p><h4>Key Responsibilities</h4><ul><li>Review and screen CVs based on client job requirements.</li><li>Match suitable candidates to job orders accurately.</li><li>Ensure quality control of all submitted CVs.</li><li>Enter candidate data into internal systems.</li><li>Maintain organized records of applicants.</li><li>Coordinate internally with the team when needed.</li><li>Work efficiently under tight deadlines and high workload.</li></ul><h4>Work Arrangement</h4><ul><li>Remote (Work from Home).</li><li>Must be available to work in the Oman time zone: <strong>8:00 AM – 6:00 PM (Oman Time).</strong></li></ul><h4>Requirements</h4><ul><li>Must be based in Egypt.</li><li>Previous experience in a manpower agency or recruitment company is required.</li><li>Strong computer and data entry skills.</li><li>Good English communication skills (written and spoken).</li><li>Ability to work under pressure and meet deadlines.</li><li>Fast learner with strong attention to detail.</li><li>Professional behavior and good communication skills.</li><li>Having a strong network is a plus.</li></ul><h4>Preferred Candidate</h4><ul><li><strong>Years of Experience:</strong> 3 – 5 years</li><li><strong>Nationality:</strong> Egypt</li><li><strong>Gender:</strong> Female</li><li><strong>Age:</strong> 20 – 40 years</li><li><strong>Career Level:</strong> Entry Level</li></ul>
<p><br></p><p>The AMI/AMR data analyst is responsible for ensuring the accuracy, integrity, and completeness of meter reading and billing data across Advanced/Automated Meter Reading (AMI/AMR) systems.</p><p><br></p><p><b>Main tasks</b></p><p><br></p><p>1. Data correction:</p><p><br></p><p>Identify, verify and correct incorrect master meter data in AMR/MMR systems, rejected records, and data mismatches prior to submitting monthly billing data.</p><p><br></p><p>2. User data quality:</p><p><br></p><p>Checking the quality of the data and taking proactive measures in coordination with field teams to prevent errors or misunderstandings during data entry.</p><p><br></p><p>3. Recording and updating the main meter data:</p><p><br></p><p>Processing the installation, replacement, and removal of new meters across all back-end systems, to maintain an accurate and up-to-date master record of assets.</p><p><br></p><p>4. Planning for handling faulty meters:</p><p><br></p><p>Coordination for planning the handling of faulty or disconnected meters, and ensuring that clear work plans are available to field teams to handle the backlog of work on a monthly basis.</p><p><br></p><p>5. Technical support for back-end systems for users:</p><p><br></p><p>Providing back-end technical support to team members regarding system access queries, data extraction requests, and system operational issues.</p><p><br></p><p>6. Asset data matching:</p><p><br></p><p>Data matching and monitoring of water meters and material assets within the project.</p><p><br></p><p>7. Reports and Key Performance Indicators (KPIs):</p><p><br></p><p>Preparing and updating periodic reports and performance indicator dashboards related to meter reading rates, data completeness, number of faulty/disconnected meters, and progress in processing backlogged work, for management review.</p><p><br></p><p>8. Data before billing:</p><p><br></p><p>Conduct verification processes and exception reports related to consumption and billing determinants data before submitting data, identifying abnormal cases, negative or zero consumption, and estimated consumption cases for review.</p><p><br></p><p>9. Support for Head-End/MDM systems:</p><p><br></p><p>Supporting the setup, testing, and troubleshooting of the AMI Head-End system and Meter Data Management (MDM) platform, including data import and export operations and verification of integration with the billing system.</p><p><br></p><p>10. Root cause and trend analysis:</p><p><br></p><p>Analyzing recurring meter malfunctions, communication outages, and data discrepancies to identify root causes and recommend corrective or preventive actions for field and technical teams.</p><p><br></p><p>11. Data governance and documentation:</p><p><br></p><p>Maintaining data quality procedures, standard operating procedures and data dictionaries, and ensuring compliance with data governance standards and auditing requirements.</p><p><br></p><p>12. Coordination with stakeholders:</p><p><br></p><p>Coordinating with billing, GIS, IT and field operations teams to agree on data standards, resolve interdepartmental data problems, and support emergency data requests.</p><p><br></p><p>Job requirements and conditions</p><p><br></p><p>Academic qualification</p><p><br></p><p>Bachelor's degree in Data Science, Statistics, Engineering, Information Systems, Computer Science or any related field.</p><p><br></p><p>Experience</p><p><br></p><p>0-2 years experience in data analysis, preferably in the utilities sector, AMI metering systems or billing operations.</p><p><br></p>
<p>1. الغرض من المنصب هذا منصب يركز في المقام الأول على التدريس لإدارة ودعم تقديم برامج الدراسات العليا والمرحلة الجامعية وبرامج الأساس والتنفيذ. يجب أن يُظهر المتقدمون تفوقاً في التدريس والبحث. ستكون الأفضلية للمترشحين ذوي الخبرة الإدارية. المتوقع من المرشح الناجح هو:</p><p>تدريس الوحدات: تقديم وحدات على المستويين الجامعي والدراسات العليا في علوم البيانات، والذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة، والتعلم العميق، وتحليلات البيانات، ومجالات الحوسبة ذات الصلة، مع الإشراف على رسائل الدراسات العليا. الحمل التدريسي العادي هو 3-4 وحدات في الفصل الدراسي (فصلين في السنة الأكاديمية).</p><p>الإشراف على المشاريع: الإشراف على مشاريع وتخرجات الطلبة الجامعيين والدراسات العليا، مع ضمان حصول الطلاب على إرشادات في مناهجهم البحثية وتنفيذها وتجرباتها ونتائجها.</p><p>المشاركة في البحث: المشاركة بنشاط في الأنشطة البحثية العلمية التي تؤدي إلى منشورات في مجلات دولية محكمة ومرموقة ضمن مجالات علوم البيانات، والذكاء الاصطناعي، والمجالات البينية ذات الصلة.</p><p>التعاون من أجل المنح: بدء وتطوير تعاون بحثي ينتج عنه طلبات منح بحثية ناجحة، مما يعزز تمويل القسم وإمكاناته البحثية.</p><p>تطوير المنهج الدراسي: لعب دور مهم في تطوير المنهج الدراسي، وتحسين البرامج، والإشراف على الخريجين، وضمان الجودة مع دعم إدخال محتوى تعليمي مبتكر قائم على الذكاء الاصطناعي والبيانات.</p><p>قيادة الإنتاج البحثي: إنتاج عمل علمي عالي الجودة يساهم في إنتاج القسم البحثي ويعزز سمعته الأكاديمية.</p><p>المشاركة المجتمعية: المشاركة في أنشطة خدمة للجامعة وكذلك للمجتمعات المهنية والمحلية، مع الترويج لأهمية علوم البيانات والذكاء الاصطناعي والتقنيات الرقمية الناشئة.</p><p>المسؤوليات الرئيسية</p><ul><li>تقديم تجربة تدريس عالية الجودة في الأسس والمرحلة الجامعية (علوم البيانات والذكاء الاصطناعي)، والمختبرات، وبرامج الدراسات العليا وفي البرامج التنفيذية.</li><li>التأكد من أن جميع المحتوى والمواد اللازمة متوفرة في الوقت المناسب لبرامج الدرجة.</li><li>تصميم وتخطيط واجبات الطلبة، وتقديم الوحدات والتقييم، مع ضمان الاتساق والصلة بالموضوع.</li><li>التنسيق مع عميد الكلية في جميع أمور الطلاب وتخطيط الجداول وإدارة جداول الوحدات ومناطق المحتوى والموارد، والتعاون مع أعضاء الهيئة التدريسية والفنيين حسب الاقتضاء.</li><li>إطلاق أنشطة تعلم وتدريس عالية الجودة تعكس احتياجات العملة المعاصرة وتحفز ديناميكيات المجموعة والتعلم من الأقران.</li><li>التفاعل مع الطلاب والمساعدين أثناء جلسات المختبر لضمان فهم عالٍ لدى الطلاب.</li><li>التأكد من أن جميع تجارب التعلم تلتزم بتوقعات جميع المعايير ذات الصلة من هيئة الاعتماد الأكاديني العمانية (OAAA).</li><li>مراقبة صوت الطالب من خلال الاجتماعات والاستطلاعات والمراجعات والتنسيق مع عميد الكلية فيما يتعلق بالنتائج، وبدء حلول لأي استياء طلابي أو غيره من القضايا.</li><li>صياغة وتنسيق مشاريع ورسائل السنوات النهائية لضمان عملية متسقة ودقيقة، بما في ذلك التنسيق مع الصناعة عند الحاجة.</li><li>حضور أيام مفتوحة، وفعاليات خارجية ومقابلات حسب ما يقتضيه عميد الكلية لدعم أنشطة التوظيف.</li><li>الحفاظ على أنماط عمل مرنة تشمل بعض العمل في المساء وعطلة نهاية الأسبوع دعمًا لبرنامج/الكلية/الجامعة.</li><li>التفاعل بنشاط مع الشركات/الجمعيات المهنية/المدارس والكليات/المجتمعات/المؤسسات، إلى تنظيم تواصل الطلاب ودعوة متحدثين من الصناعة لتعزيز تجربة الطلاب وتسهيل placement الصناعي للطلاب، حسب الاقتضاء.</li><li>تنظيم والاستعداد والمشاركة في اجتماعات الجامعة وفعالياتها بما في ذلك مجالس المراجعين، ومراجعات البرامج، ولجان التخطيط والمتابعة، وتنسيق الطلاب/الموظفين، ولجان الكلية والجامعة وتطورات السياسات.</li><li>العمل مع عميد الكلية وممثلي الجامعة الآخرين لضمان تحصيل الطلاب ونجاحهم وتقدمهم من خلال متابعة حضور الطلاب وأدائهم والحصول على feedback الطلابي.</li></ul><p>يُطلب من المتقدمين تقديم سيرة ذاتية حديثة ورسالة تغطية توضح ملاءمتهم للمنصب. وفي ذلك، يجب أن يستخدم المتقدمون مؤهلاتهم وخبرتهم في التدريس والبحث في بيئة تعليم عالٍ، ومجالات التدريس التي تهمهم والقدرة، ودافعهم للتقديم في Muscat University. أي واجبات أخرى deemed ضرورية من مدير الخط. بينما نثمن الاهتمام الذي يظهره كل مترشح، فإننا قادرون على الرد فقط على المرشحين المدرجين في القائمة المختصرة. * قد يتم تعديل الوصف الوظيفي في أي وقت في المستقبل بما يتماشى مع مستوى المنصب لتلبية متطلبات المؤسسة المتغيرة، ولكن فقط بالتشاور الكامل مع صاحب المنصب.</p><p><strong>الملف المرغوب للمرشح</strong></p><h2>المؤهلات والخبرة والكفاءات:</h2><p>تدعو الدائرة إلى تقديم طلبات من أعضاء هيئة تدريس بدوام كامل وزوار من مرشحين مناسبين. المنصب داخل برنامج علوم البيانات والذكاء الاصطناعي يتطلب:</p><ul><li><strong>المؤهلات التعليمية:</strong> دكتوراه في علوم البيانات أو الذكاء الاصطناعي أو علوم الحاسب أو أنظمة المعلومات، أو مجال ذو صلة من جامعة معترف بها دولياً.</li><li><strong>مجالات التخصص:</strong> خبرة في واحد أو أكثر من المجالات التالية: تعلم الآلة، التعلم العميق، الذكاء الاصطناعي التوليدي، معالجة اللغة الطبيعية، الرؤية الحاسوبية، التنقيب عن البيانات، تحليلات البيانات الكبيرة، ذكاء الأعمال، التعلم الإحصائي، التعلم المعزز، أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، أو الأنظمة الذكية.</li><li><strong>الخبرة التدريسية:</strong> خبرة مثبتة في تدريس دورات متعلقة بعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي على المستويين الجامعي والدراسات العليا والإشراف على مشاريع البحث.</li><li><strong>المشاركة البحثية:</strong> مشاركة فعالة في البحث ضمن مجالات تخصصهم، مع إظهار تفاعل فكري مع الاتجاهات والأساليب والتحديات الحالية في علوم البيانات والذكاء الاصطناعي.</li><li><strong>الخبرة الصناعية:</strong> يُفضل وجود خبرة صناعية ذات صلة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وتحليلات البيانات، والتحول الرقمي، أو الأنظمة الذكية التي تكمل مؤهلاتهم الأكاديمية.</li><li><strong>المهارات العملية:</strong> يجب أن يمتلك المرشحون مهارات حاسوبية وتحليلية عملية قوية ذات صلة بمجالات خبرتهم، بما في ذلك البرمجة (مثلاً بايثون/آر)، تصور البيانات، أطر تعلم الآلة، ومنصات السحابة أو البيانات الكبيرة حيثما كان ذلك مناسباً.</li><li><strong>التطوير المهني:</strong> شهادات مهنية ذات صلة أو دليل على التطوير المهني المستمر في الذكاء الاصطناعي، وعلوم البيانات، وتحليلات السحابة، أو التقنيات ذات الصلة سيكون ميزة.</li><li><strong>المشاركة المجتمعية:</strong> دليل على المشاركة النشطة في مبادرات جامعية، ومهنية، وفي المجتمع المحلي ذات الصلة بعلوم البيانات، والذكاء الاصطناعي، والابتكار.</li></ul><p>يُطلب من المتقدمين تقديم سيرة ذاتية حديثة ورسالة تغطية توضح ملاءمتهم للمنصب. ويجب أن تسلط رسالة التغطية الضوء بوضوح على مؤهلاتهم الأكاديمية وخبرتهم في التدريس والبحث في بيئة التعليم العالي، ومناطق الاهتمام والخبرة في التدريس، والدافع للتقديم إلى Muscat University.</p>
<h2 class="h5">وصف الوظيفة</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
<br><strong><u>الفرصة</u></strong><br>
<br>
<p><span>المختص بحوكمة البيانات والتقارير مسؤول عن ضمان وجود بيانات عالية الجودة ومُحدَّدة الحوكمة وقابلة للتصرف على مستوى المؤسسة. يجمع الدور بين حوكمة البيانات وجودة البيانات وقدرات التقارير لدعم القرار التنظيمي والتشغيلي والاستراتيجي.</span></p><br><br>
<br>
<br><strong><u>المهام الرئيسية</u></strong><br>
<br>
<p><span>حوكمة البيانات والامتثال</span></p><br><br><ul><li><span>دعم تنفيذ إطار حوكمة البيانات والسياسات والمعايير</span></li><li><span>الت.ensure الالتزام بالمتطلبات التنظيمية (PDPL، DOH، CBUAE)</span></li><li><span>الحفاظ على وثائق الحوكمة ومعايير البيانات</span></li><li><span>التعاون كحلقة وصل بين البيانات، وتقنية المعلومات، وأصحاب المصلحة من العمل</span></li></ul><br><p><span>إدارة جودة البيانات</span></p><br><br><ul><li><span>تطوير ومراقبة قواعد جودة البيانات والضوابط</span></li><li><span>تتبع مشاكل البيانات وإجراءات الإصلاح</span></li><li><span>ضمان دقة البيانات للتقارير والتحليلات</span></li></ul><br><p><span>التقارير والتحليلات</span></p><br><br><ul><li><span>تطوير لوحات البيانات والتقارير باستخدام Power BI</span></li><li><span>توفير رؤى عبر المطالبات والتأمين والعمليات</span></li><li><span>تمكين قدرات التقارير ذات الخدمة الذاتية</span></li></ul><br><p><span>منتجات البيانات والرؤى</span></p><br><br><ul><li><span>بناء مجموعات بيانات مُحدَّة بالحكومة مثل Customer 360 ولوحات مطالبات</span></li><li><span>دعم استخدامات كشف الاحتيال والمراقبة التشغيلية</span></li></ul><br><p><span>دمج البيانات والهندسة المعمارية</span></p><br><br><ul><li><span>توثيق خط بيانات وتحولات البيانات</span></li><li><span>التحقق من عمليات ETL وتوفيق البيانات</span></li></ul><br><p><span>التعاون مع أصحاب المصلحة</span></p><br><br><ul><li><span>العمل مع فرق الأعمال لتحديد مؤشرات الأداء واحتياجات البيانات</span></li><li><span>دفع اتخاذ القرار القائم على البيانات</span></li></ul><br>
<br>
<br><strong><u>المؤهلات المطلوبة</u></strong><br>
<br>
<ul><li>درجة البكالوريوس في علم البيانات أو علوم الكمبيوتر أو الإحصاء أو مجال ذو صلة.<br></li><li>خبرة 5+ سنوات في حوكمة البيانات أو جودة البيانات أو أدوار التقارير.<br></li><li>يفضل وجود خبرة في التأمين أو الخدمات المالية.<br></li></ul><br>المهارات التقنية<br><ul><li>SQL، Power BI<br></li><li>Python/R (مفضل)<br></li><li>أدوات حوكمة البيانات وجودة البيانات (Collibra، Talend، إلخ)<br></li><li>فهم أُطر حوكمة البيانات (DAMA، DCAM)<br></li></ul><br>المهارات الناعمة<br><ul><li>مهارات تحليلية قوية وحل مشكلات<br></li><li>إدارة وتواصل مع أصحاب المصلحة<br></li><li>التوثيق وتصميم العمليات<br></li><li>منظم للغاية ومرتب، مع اهتمام قوي بالتفاصيل<br></li></ul>
<br>
<br><strong><u>المؤهلات المفضلة</u></strong><br>
<br><br>
<h2 class=\"h5\">وصف الوظيفة</h2>
<div class=\"t-break\" data-jb-field=\"description\">
<br><strong><u>الفرصة</u></strong><br>
<br>
<p><span>المحلل البياني للرؤى البياناتية هو شخص مسؤول رفيع المستوى عن تحويل البيانات المحكومة إلى رؤى تجارية قابلة للتنفيذ ومخرجات تقارير تنظيمية. يجمع هذا الدور بين التحليلات المتقدمة، وخبرة التقارير التنظيمية، وحوكمة البيانات، والاشراف على جودة البيانات وتقديم نتائج موثوقة وفي الوقت المناسب وذات صلة بالأعمال.</span></p><br><br>
<br>
<br><strong><u>المسؤوليات الأساسية</u></strong><br>
<br>
<span>الرؤى والتحليلات المتقدمة (التركيز الأساسي)</span><ul><li><span>قيادة الرؤى التحليلية المتقدمة عبر المطالبات، والتأمين، والعمليات، وتجربة العملاء</span></li><li><span>ترجمة البيانات المعقدة إلى سرد تجاري وتوصيات قابلة للتنفيذ</span></li><li><span>إجراء تحليل عميق حول تسريب المطالبات، ومحركات التكلفة، والكفاءات التشغيلية</span></li><li><span>تحديد الاتجاهات والمخاطر والفرص لدعم اتخاذ القرار الاستراتيجي</span></li><li><span>التعاون مع قادة الأعمال لتشكيل استراتيجيات قائمة على البيانات بشكل استباقي</span></li></ul><br><span>التقارير التنظيمية و جاهزية البيانات</span><ul><li><span>امتلاك إعداد البيانات والتحقق من صحتها من البداية للنهاية للتقارير التنظيمية (DOH، DHA، CBUAE)</span></li><li><span>ضمان اكتمال البيانات، والدقة، والتسوية</span></li><li><span>التحقيق وشرح فروقات البيانات عبر تقارير مختلفة</span></li><li><span>ضمان مجموعات البيانات القابلة للمراجعة وضوابط التقارير</span></li><li><span>تعزيز أطر ومعايير التقارير التنظيمية</span></li></ul><br><span>حوكمة البيانات ومراقبة جودتها</span><ul><li><span>العمل كراعي بيانات رفيع المستوى لعناصر البيانات الحيوية</span></li><li><span>ضمان الالتزام بسياسات ومعايير حوكمة البيانات</span></li><li><span>تعريف ومراقبة قواعد جودة البيانات ومؤشرات الأداء</span></li><li><span>قيادة تحليل السبب الجذري وحل قضايا البيانات المعقدة</span></li></ul><br><span>التقارير ومنتجات البيانات</span><ul><li><span>تصميم لوحات معلومات تقررية وتقارير باستخدام Power BI</span></li><li><span>تطوير أصول بيانات قابلة لإعادة الاستخدام مثل لوحات مطالبات وبيانات عملاء</span></li><li><span>تمكين تقارير الخدمة الذاتية باستخدام مجموعات البيانات المحكومة</span></li></ul><br><span>المشاركة مع أصحاب المصلحة</span><ul><li><span>العمل كمستشار موثوق لأصحاب الأعمال</span></li><li><span>ترجمة التحديات الأعمال إلى رؤى قائمة على البيانات</span></li><li><span>التأثير في اتخاذ القرار من خلال السرد الواضح والتقارير التنفيذية</span></li></ul><br>
<br>
<br><strong><u>المؤهلات المطلوبة</u></strong><br>
<br>
<ul><li><span>درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم البيانات، الإحصاء، علوم الكمبيوتر أو مجال ذي صلة5+ سنوات خبرة في تحليل البيانات، أو التقارير التنظيمية</span></li></ul><ul><li><span>SQL متقدم</span></li><li><span>تقارير Power BI</span></li><li><span>نمذجة البيانات وفهم ETL</span></li><li><span>معرفة أطر حوكمة البيانات (DAMA، DCAM) تعتبر ميزة</span></li><li><span>مهارات تحليلية قوية وحل المشكلات</span></li><li><span>القدرة على ترجمة البيانات إلى رؤى تجارية</span></li><li><span>إدارة أصحاب المصلحة والتواصل</span></li><li><span>اتجاه قوي نحو التوثيق والحوكمة</span></li></ul><br>
<br>
<br><strong><u>المؤهلات المفضلة</u></strong><br>
<br>
<ul><li><span>خبرة في تأمين الصحة، أو مقدمي الرعاية الصحية، أو الصناعة المالية</span></li><li><span>القدرة المثبتة على تقديم نتائج تحليلية معقدة إلى القيادة العليا من خلال سرد قصصي بياني مقنع</span></li><li><span>مهارات إدارة مشاريع قوية مع خبرة في قيادة مبادرات البيانات عبر وظائف متعددة</span></li></ul>
<br><br> </div><h2 data-automation-id=\"subHeaderPreferredCandidate\" class=\"h5\">المرشح المفضل</h2>
<div class=\"row is-m v-align-top t-small bg-mute\">
<div class=\"col is-3 p5\" data-automation-id=\"label_Nationality\"><b>الجنسية</b></div>
<div class=\"col is-9 p5\" data-automation-id=\"data_Nationality\">عمان</div>
</div>
<h2 class="h5">وصف الوظيفة</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
<p>قائد البيانات للجودة للوظائف F/H</p><br><br><p>CDD</p><br><br><p>مهندس وقيادي</p><br><br><p>دوام كامل</p><br><br><p>أنت تبحث عن فرصة للانضمام إلى قطاع في نمو مستمر وتطور دائم، وهذا المنصب سيسمح لك بممارسة مواهبك.<br>نبحث عن قائد رقمي للجودة (البيانات والذكاء الاصطناعي) من أجل تحسين استغلال بيانات الجودة وتسريع التحول الرقمي لطرق عمل شبكة دعم وخدمات الجودة لدينا، ولهذا الهدف هو:<br>- جعل بيانات الجودة أكثر سهولة في الوصول إليها وقابلة للاستخدام في إطار وزمن ذات صلة.<br>- تطوير/مرافقة تطوير حلول الذكاء الاصطناعي التنبؤية لتوقع مخاطر الجودة<br>- تحسين أوقات معالجة أحداث الجودة من خلال الأتمتة/التحول الرقمي<br>- تمكين تلخيصات سريعة لمساعدة الفرق التشغيلية في التحليل واتخاذ القرار<br>- المساهمة في السلامة الجوية من خلال رصد الانحرافات والاستفسارات والالتزام بأساسيات الجودة<br>وبهذه الصفة، ستكون مسؤولاً عن:<br>1. قيادة خارطة طريق البيانات لإدارة الجودة والدعم والخدمات<br>- تنظيم ورش عمل لتحديد الأولويات وتطبيق مشاريع البيانات<br>- المساهمة، وربما قيادة وتشغيل مشاريع الذكاء الاصطناعي والبيانات في موضوع الجودة (تدريب Agile الجودة)<br>2. وضع حوكمة البيانات وإجراءات التطور المرتبطة بها:<br>- تصميم وتنظيم خطة التقدم لإدارة البيانات وقياس نضوجها والقيادة عليها<br>- تنظيم تراث/فهرسة بيانات الجودة (الخريطة، نموذج البيانات، القواعد، المعايير)<br>- على وجه الخصوص، المساهمة في الحوكمة، وتحديد واستغلال بيانات شبكة الجودة للدعم والخدمات<br>- اعتماد أفضل الممارسات في إدارة البيانات<br>- تنفيذ قواعد الأمان والامتثال (اللائحة العامة لحماية البيانات، تصدير التحكم)<br>- بناء خطة رصد البيانات (البيانات المفتاحية ومالكوها، متطلبات الجودة). ضمان جودة integrity البيانات.<br>3. التقارير والاتصال:<br>- إنتاج أو تمكين تلخيصات لمساعدة فرق الإدارة في التحليل واتخاذ القرار<br>- تحسين و/أو تصميم أدوات بسيطة وسهلة الاستخدام (لوحات البيانات PBI، …) للقيادة في الوقت الفعلي لمسألة الجودة<br>- المساهمة في استراتيجية البيانات لإدارة الجودة والتقدم والتحول الرقمي والمؤسسة</p><br><br><p>-</p><br><br><p>- مهارات في إدارة البيانات وتحليلها<br>- القدرة على فهم وتفسير البيانات التقنية<br>- الشغف لحل المشكلات<br>- فهم كيفية استخدام البيانات من قِبل القطاعات وتأثير البيانات على قدرة القطاع على تحقيق أهدافه<br>- معرفة إجراءات أمان البيانات واللوائح المعمول بها (تصدير التحكم، RGPD) وحس أخلاقي عالي<br>- قدرة على التحليل والتلخيص<br>- روح الابتكار، قوة الاقتراح ومبادرة العمل<br>- استقلالية وتنظيم ودقة<br>- علاقة جيدة جدًا بالآخرين، روح الفريق والقدرة على الإقناع وإشراك الآخرين<br>- إتقان اللغة الإنجليزية</p><br><br><br></div>
<p>محتوى العمل</p>
<p>يشمل دور مسؤول قاعدة البيانات (DBA) الإدارة، والتبُّؤ، والأمان، وتحسين الأداء، والتشغيل المستمر لبيئة قاعدة بيانات المؤسسة لدى OETC. يغطي جميع الأنشطة المتعلقة بتخطيط قاعدة البيانات وتنفيذها وتكوينها ورصدها وصيانتها ونسخها الاحتياطي واستعادتها وتحسين الأداء وإدارة السعة والأمان والتوافر العالي والتعافي من الكوارث وإدارة دورة الحياة.</p>
<p>يدعم الدور قواعد البيانات المستخدمة من قبل تطبيقات المؤسسة وأنظمة الأعمال، مع ضمان سلامة البيانات وتوافرها وسريتها وموثوقيتها. כולל هندسة قاعدة البيانات، إدارة التخزين، ترحيل قواعد البيانات، الترقيات، إدارة التصحيحات، إدارة وصول المستخدمين، رصد قاعدة البيانات، الأتمتة، التوثيق، الامتثال، والتكامل مع بنية المؤسسة وتطبيقات الأعمال.</p>
<p>يغطي المنصب أيضًا تقنيات قواعد البيانات والمعايير التشغيلية والحوكمة التقنية واستمرارية الأعمال والامتثال لأمن المعلومات، وتقارير الأداء، وتبني أفضل الممارسات للحفاظ على بيئة قاعدة بيانات آمنة ومرنة وقابلة للتطوير تدعم أهداف OETC التشغيلية والاستراتيجية.</p>
<p>مجال المسؤولية</p>
<p> إدارة وصيانة ودعم بيئات قواعد البيانات المؤسسية لضمان التوافر العالي، الأداء، والموثوقية.</p>
<p> تثبيت وتكوين وترقية وتطبيق التصحيحات وصيانة أنظمة إدارة قواعد البيانات والبرمجيات ذات الصلة.</p>
<p> رصد أداء قاعدة البيانات وتنفيذ الضبط والتحسين لضمان تشغيل النظام بكفاءة.</p>
<p> إجراء نسخ احتياطي لقاعدة البيانات واستعادتها ومزامنتها وأنشطة التعافي من الكوارث لحماية بيانات الأعمال.</p>
<p> ضمان توفر قاعدة البيانات وسلامتها من خلال الرصد الاستباقي والصيانة الوقائية وفحص الصحة.</p>
<p> إدارة حسابات المستخدمين وأدوارهم وامتيازاتهم ووصولهم بما يتوافق مع سياسات أمان المعلومات.</p>
<p> تطبيق ضوابط أمان قاعدة البيانات، والتشفير، والتدقيق، ومعالجة الثغرات لحماية بيانات المنظمة.</p>
<p> إنشاء وتعديل والحفاظ على كائنات قاعدة البيانات، بما في ذلك المخططات والجداول والفهارس والمشاهد والإجراءات المخزنة والدوال.</p>
<p> تشخيص وإصلاح حوادث قاعدة البيانات ومشكلات الأداء والتوقفات الخدمية ضمن اتفاقيات مستوى الخدمة (SLA) المتفق عليها.</p>
<p> دعم تطبيقات الأعمال من خلال توفير إدارة قاعدة البيانات والدعم الفني وتحسين الأداء.</p>
<p> التخطيط وتنفيذ ترقيات قواعد البيانات، والهجرات، ونشر التصحيحات مع أقل اضطراب تجاري.</p>
<p> تطوير والحفاظ على معايير قواعد البيانات والإجراءات التشغيلية والتوثيق الفني وسجلات التكوين.</p>
<p> إجراء تخطيط سعة قاعدة البيانات وتوصية تحسينات البنية التحتية لتلبية متطلبات الأعمال المستقبلية.</p>
<p> التعاون مع فرق التطبيقات والبنية التحتية والشبكات وأمن المعلومات والموردين لضمان توفير الخدمة بسلاسة.</p>
<p> دعم مشاريع تنفيذ النظام من خلال توفير تصميم وتكوين وخبرة فنية في قواعد البيانات.</p>
<p> أتمتة مهام إدارة قاعدة البيانات الروتينية لتحسين الكفاءة التشغيلية وجودة الخدمة.</p>
<p> رصد مهام نسخ احتياطي للبيانات، وحالة المزامنة، واستخدام التخزين، وتنبيهات النظام، واتخاذ الإجراءات التصحيحية عند الحاجة.</p>
<p> ضمان الامتثال بسياسات OETC ومعايير أمن المعلومات ومتطلبات استمرارية الأعمال ومتطلبات التنظيم والتدقيق المعمول بها.</p>
<p> المشاركة في تخطيط التعافي من الكوارث واختباره وتمارين الاسترداد لضمان مرونة قاعدة البيانات.</p>
<p> إعداد تقارير دورية عن أداء قاعدة البيانات وتوافرها وحالة النسخ الاحتياطي واستخدام السعة والقضايا التشغيلية.</p>
<p> تقييم تقنيات وأدوات قواعد البيانات الجديدة وأفضل الممارسات لتحسين خدمات قواعد البيانات والكفاءة التشغيلية.</p>
<p> تقديم التوجيه الفني ومشاركة المعرفة لفرق تكنولوجيا المعلومات ودعم مبادرات التحسين المستمر.</p>
<p> التنسيق مع بائعي البرمجيات ومقدمي الدعم من الطرف الثالث لحل المشكلات والترقيات وأنشطة الصيانة.</p>
<p> أداء أي مهام إدارة قواعد بيانات أخرى يكلف بها مدير الخط دعمًا لأهداف أعمال OETC.</p>
<p>المؤهل العلمي Minimum، المؤهلات والمهارات</p>
<p>التعليم:</p>
<p> درجة البكالوريوس في علوم الحاسوب أو تكنولوجيا المعلومات أو نظم المعلومات أو الهندسة الحاسوبية أو مجال ذي صلة.</p>
<p>الخبرة:</p>
<p> 3-5 سنوات من الخبرة كمسؤول قاعدة بيانات</p>
<p>المهارات والمعرفة الخاصة: </p>
<p> معرفة قوية بقاعدة بيانات أوراكل أو مايكروسوفت سيكوال سيرفر أو أنظمة إدارة قواعد بيانات مؤسسية أخرى.</p>
<p> معرفة تثبيت وتكوين وإدارة النسخ الاحتياطي والاستعادة وتحسين الأداء لقاعدة البيانات.</p>
<p> فهم التوفر العالي (HA) والتعافي من الكوارث (DR) والتكرار وتقنيات تجميع قواعد البيانات.</p>
<p> معرفة SQL والإجراءات المخزنة وبرمجة قاعدة البيانات.</p>
<p> معرفة حلول النسخ الاحتياطي والاستعادة المؤسسية.</p>
<p> الدراية بأمان قواعد البيانات وإدارة وصول المستخدمين والتشفير والتدقيق.</p>
<p> خبرة في رصد قواعد البيانات واستكشاف الأخطاء وتخطيط السعة.</p>
<p> فهم أنظمة Windows Server وLinux</p>
<p> الدراية بمتطلبات ISO/IEC 27001 والضوابط الأمنية للمعلومات.</p>
<p> القدرة على تشخيص وحل المشكلات الفنية بقاعدة البيانات بشكل سريع وفعّال.</p>
<p> مهارات تواصل، توثيق، حل المشكلات، وتحليل قوية.</p>
<p> القدرة على العمل بشكل مستقل، إدارة الأولويات، ودعم أنظمة الأعمال الحرجة.</p>
<p> مهارات تحليلية واستكشاف مشكلات وحلها قوية.</p>
<p>المؤهلات/الشهادات الإضافية المطلوبة</p>
<p> شهادة مهنية (مثلاً: مايكروسوفت المعتمد: مسؤول قاعدة بيانات Azure Associate / شهادة مايكروسوفت SQL Server)</p>
<p> شهادة ITIL 4 Foundation</p>
<p>المفضل:</p>
<p> شهادة Oracle Database Administration</p>
<p> مايكروسوفت معتمد: مساعد مسؤول Azure</p>
<p> ISO/IEC 27001 وعي أمني للمعلومات</p>
<p> PowerShell، سكريبت شل، أو أتمتة بايثون</p>
<p> خدمات قواعد البيانات السحابية</p>
<p> </p>
<h2 class="h5">وصف الوظيفة</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
<span>تبحث Mindrift عن متخصصين مهرة في Vibecode للانضمام إلى مشروع Tendem (https://tendem.<br>ai/) وقيادة تدفقات عمل استخراج البيانات المتخصصة لحالات الاستخدام في العالم الحقيقي.<br> تبحث Mindrift عن مهندسين كبار في استخراج البيانات باستخدام بايثون للانضمام إلى مشروع Tendem وقيادة تدفقات عمل استخراج البيانات المتخصصة لتطبيقات العالم الحقيقي.<br> في هذا الدور، ستطبق خبرتك في استخراج الويب، واستخراج البيانات، ومعالجة البيانات لتقديم نتائج دقيقة وموثوقة وعالية الجودة.<br> هذه الفرصة العمل الجزئية عن بُعد مثالية للمهنيين التقنيين ذوي الخبرة العملية في استخراج الويب، واستخراج البيانات ومعالجتها.<br> ما نقوم به: منصة Mindrift تربط المتخصصين بمشاريع تكنولوجية مبتكرة.<br> مهمتنا هي المساعدة في تطوير تقنيات ذكاء اصطناعي عالية الجودة من خلال دمج الخبرة الواقعية من المحترفين عبر العالم مع جهود تطوير الذكاء الاصطناعي المتقدمة.<br> عن الدور: هذا دور مستقل لمشروع Tendem.<br> كمهندس أول في استخراج البيانات باستخدام بايثون، ستتعامل مع مهام استخراج البيانات التي تتطلب دقة تقنية لاستخراج الويب ومعالجته، باستخدام أدوات مثل Apify وOpenRouter وتقنيات أخرى، إلى جانب خبرتك ومناهجك الفنية الخاصة.<br> المسؤوليات الرئيسية: امتلاك تدفقات استخراج البيانات من البداية للنهاية عبر مواقع معقدة، مع ضمان التغطية الكاملة والدقة والتسليم الموثوق لمجموعات البيانات المهيكلة.<br> الاستفادة من الأدوات المتاحة وتدفقات العمل المخصصة لتسريع جمع البيانات والتحقق وتنفيذ المهام مع الالتزام بالمتطلبات المحددة.<br> ضمان استخلاص موثوق من مصادر ويب ديناميكية وتفاعلية، مع تكييف الأساليب حسب الحاجة لمعالجة المحتوى المعروض بجافا سكريبت وتغير سلوك الموقع.<br> فرض معايير جودة البيانات من خلال فحوصات التحقق، والضوابط التوافقية بين المصادر، والالتزام بمحددات التنسيق، والتحقق المنهجي قبل التسليم.<br> توسيع عمليات السحب لبيانات كبيرة باستخدام تجميع فعال أو توازي، رصد الإخفاقات، والحفاظ على الاستقرار أمام تغييرات بسيطة في بنية الموقع.<br> المؤهلات التعليمية: خبرة لا تقل عن 5+ سنوات ذات صلة في هندسة البيانات، استخراج الويب، الأتمتة، أو تطوير البرمجيات (مطلوب).<br> درجة البكالوريوس أو الماجستير في الهندسة، الرياضيات التطبيقية، علوم الحاسوب، أو مجالات تقنية ذات صلة تعتبر ميزة. <br> الخبرة الأكاديمية و/أو المهنية: يجب أن يكون لدى المرشحين أساس تقني قوي وخبرة عملية في الكتابة النصية، الأتمتة، وتدفقات استخراج البيانات.<br> نحن نبحث عن متخصصين يمكنهم حل مشكلات غير تقليدية، العمل بثقة مع أدوات وتكنولوجيات التطوير الحديثة، وجمع البيانات وهيكلتها والتحقق منها بشكل منهجي من مصادر متنوعة.<br> نهج منهجي ودقيق في التفاصيل والقدرة على العمل بشكل مستقل أمران أساسيان.<br> المهارات التقنية (أساسية) خبرة قوية في استخراج البيانات باستخدام بايثون على الويب (BeautifulSoup وSelenium أو ما يماثله) بما في ذلك المحتوى الديناميكي (JS، AJAX، التمرير اللانهائي) وواجهات API عبر البروكسيات قدرات استخراج البيانات من الهياكل المعقدة (التسلسلات، الصفحات المؤرشفة، HTML غير المتسق) خلفية صلبة في تنظيف البيانات، التطبيع، والتحقق، وتقديم مجموعات بيانات مهيكلة (CSV، JSON، Google Sheets) متطلبات إضافية > خبرة مثبتة في التعامل مع آليات مضادات الروبوت وبُنى المواقع الديناميكية على نطاق واسع > خبرة بالبنية التحتية السحابية (AWS أو ما يعادلها) وتعبئة الحاويات (Docker) كجزء من تدفقات العمل الواقعية > خبرة عملية مع أطر LLM (LangChain، OpenRouter، أو ما شابه) المطَبقة في مهام الأتمتة > اهتمام عالي بالتفاصيل والالتزام بسلامة البيانات > أخلاقيات العمل ذاتية التوجيه مع القدرة على استكشاف الأخطاء بشكل مستقل > وجود رابط GitHub ميزة <br> مستوى اللغة الإنجليزية: متوسط-عالي (B2) أو أعلى (مطلوب) توقعات وقت المشروع: بالنسبة لهذا المشروع، من المتوقع أن تتطلب المهام حوالي 10–20 ساعة في الأسبوع خلال المراحل النشطة، بناءً على متطلبات المشروع.<br> هذه تقديرات وليست عبء عمل مضمون، وتطبق فقط أثناء نشاط المشروع.<br> التعويض: في هذا المشروع، يمكن للمساهمين كسب حتى 37 دولارًا أمريكيًا في الساعة كمرادف، حسب مستوى مساهمتهم وسرعتهم في العمل.<br> يختلف التعويض عبر المشاريع اعتمادًا على النطاق والتعقيد والخبرة المطلوبة.<br> يُرجى ملاحظة أن مشاريع أخرى على المنصة قد تقدم مستويات كسب مختلفة بناءً على متطلباتها.<br></span> </div>
<h2 class="h5">وصف الوظيفة</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
<span>تبحث Mindrift عن متخصصين مهاريين في Vibecode للانضمام إلى مشروع Tendem (https://tendem.<br>ai/) وقيادة سير عمل استخراج البيانات المتخصص لحالات استخدام واقعية.<br> تبحث Mindrift عن مهندسين كبار في سكريبات Python لاستخراج البيانات للانضمام إلى مشروع Tendem وقيادة سير عمل استخراج البيانات المتخصص لتطبيقات واقعية.<br> في هذا الدور، ستطبق خبرتك في الكشط من الويب، واستخراج البيانات، ومعالجتها لتسليم نتائج دقيقة وموثوقة وعالية الجودة.<br> هذه الفرصة الجزئية عن بُعد مناسبة للمهنيين التقنيين ذوي الخبرة العملية في كشط البيانات، واستخراجها ومعالجتها.<br> ماذا نقوم به: تتصل منصة Mindrift بالأخصائيين بمشروعات التكنولوجيا المبتكرة.<br> مهمتنا هي المساعدة في تطوير تقنيات ذكاء اصطناعي عالية الجودة من خلال دمج الخبرة الواقعية من المحترفين حول العالم مع جهود تطوير الذكاء الاصطناعي المتقدمة.<br> حول الدور: هذا دور حُر لمشروع Tendem.<br> بصفته مهندس كبار في Python لاستخراج البيانات، ستتعامل مع مهام استخراج البيانات تتطلب دقة تقنية لاستخراج ومعالجة الويب، باستخدام أدوات مثل Apify وOpenRouter وغيرها من التقنيات، بجانب خبرتك التقنية ومناهجك الخاصة.<br> المسؤوليات الرئيسية: امتلاك سير عمل استخراج البيانات من البداية حتى النهاية عبر مواقع ويب معقدة، لضمان التغطية الشاملة، والدقة، والتسليم الموثوق لمجموعات البيانات المهيكلة.<br> الاستفادة من الأدوات المتاحة وسير العمل المخصص لتسريع جمع البيانات والتحقق منها وتنفيذ المهام مع الالتزام بالمتطلبات المحددة.<br> ضمان استخراج موثوق من مصادر ويب ديناميكية وتفاعلية، وتكييف الأساليب حسب الحاجة للتعامل مع المحتوى المعروض جافاسكريبت وتغير سلوك المواقع.<br> فرض معايير جودة البيانات من خلال فحوص التحقق، وضوابط الاتساق عبر المصادر، والالتزام بمتطلبات التنسيق والتحقق النظامي قبل التسليم.<br> توسيع عمليات الكشط لبيانات كبيرة باستخدام دفعات فعالة أو توازي، مراقبة الإخفاقات، والحفاظ على الاستقرار أمام تغييرات بسيطة في بنية المواقع.<br> المؤهلات التعليمية: خبرة لا تقل عن 5 سنوات في هندسة البيانات، كشط الويب، الأتمتة، أو تطوير البرمجيات (مطلوب).<br> درجة البكالوريوس أو الماجستير في الهندسة، الرياضيات التطبيقية، علوم الكمبيوتر، أو مجالات تقنية ذات صلة هي زائد.<br> الخبرة الأكاديمية و/أو المهنية: يجب أن يتمتع المرشحون بأساس تقني قوي وخبرة عملية في السكريبتات، الأتمتة، وسير عمل استخراج البيانات.<br> نحن نبحث عن متخصصين يمكنهم حل مشكلات غير تقليدية، والعمل بثقة مع أدوات وتكنولوجيات التطوير الحديثة، وجمع البيانات وهيكلتها والتحقق منها بشكل منهجي من مصادر متنوعة.<br> نهج منهجي ودقيق مع القدرة على العمل بشكل مستقل أمر أساسي.<br> المهارات التقنية (أساسية): خبرة قوية في كَشط Python على الويب (BeautifulSoup، Selenium أو ما شابه)، بما في ذلك المحتوى الديناميكي (JS، AJAX، التمرير اللامحدود) وواجهات برمجة التطبيقات عبر البروكسيات؛ القدرة المثبتة على استخراج البيانات من هياكل معقدة (التدرجات، الصفحات المؤرشفة، HTML غير المتسق). خلفية قوية في تنظيف البيانات، التطبيع، والتحقق، وتقديم مجموعات بيانات مهيكلة (CSV، JSON، Google Sheets). متطلبات إضافية: خبرة مثبتة في التعامل مع آليات مضاد الروبوت وبُنى المواقع الديناميكية على نطاق واسع. خبرة بالبنية التحتية السحابية (AWS أو ما يعادلها) والحاويات (Docker) كجزء من سير عمل حقيقي. خبرة عملية بإطارات LLM (LangChain، OpenRouter، أو ما شابه) تطبيقاً لمهام الأتمتة. انتباه قوي للتفاصيل والالتزام بدقة البيانات. أخلاقيات عمل ذاتي التوجيه مع القدرة على استكشاف الأخطاء بشكل مستقل. وجود رابط GitHub يعتبر ميزة. الكفاءة الإنجليزية: مستوى فوق المتوسط (B2) أو أعلى (مطلوب). توقعات زمن المشروع: لهذا المشروع، من المتوقع أن تتطلب المهام حوالي 10–20 ساعة في الأسبوع خلال فترات النشاط، بناءً على متطلبات المشروع.<br> هذه تقديرات وليست عبء عمل مضمون، وتنطبق فقط أثناء نشاط المشروع.<br> التعويض: في هذا المشروع، يمكن للمساهمين كسب حتى 37 دولاراً في الساعة مكافئ، وفقاً لمستوى المساهمة وإيقاعها.<br> يتفاوت التعويض عبر المشاريع اعتماداً على النطاق والتعقيد والخبرة المطلوبة.<br> يرجى ملاحظة أن المشاريع الأخرى على المنصة قد تقدم مستويات كسب مختلفة بناءً على متطلباتها.<br></span> </div>
<h2 class="h5">وصف العمل</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
<span>تبحث Mindrift عن مهندسين كبار في استخراج البيانات باستخدام بايثون مع خبرة عالية للانضمام إلى مشروع Tendem وقيادة سير عمل استخراج البيانات المتخصصة ضمن نظامنا الهجين الذي يجمع بين الذكاء الاصطناعي والبشري.<br> في هذه الدور، كملاح AI – هذا هو المصطلح الذي نستخدمه لهذا الدور في Mindrift – ستت collaboration مع عملاء Tendem الذين يتولون المهام المتكررة، بينما توفر التفكير التحليلي والخبرة الميدانية ورقابة الجودة لتقديم نتائج دقيقة وقابلة للتنفيذ.<br> هذه الفرصة بدوام جزئي عن بُعد مثالية للمهنيين الفنيين ذوي الخبرة العملية في تقنيات استخراج الويب، واستخراج البيانات ومعالجتها.<br> ما نفعله منصة Mindrift تربط المتخصصين بمشاريع الذكاء الاصطناعي من كبار مبتكري التكنولوجيا.<br> مهمتنا هي فتح إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال الاستفادة من خبرات العالم الواقعي من مختلف أنحاء العالم.<br> هذا دور مستقل لمشروع Tendem.<br> كـمطور بيانات بايثون كبير لاستخراج البيانات، ستتعامل مع مهام استخراج البيانات التي تتطلب دقة فنية في استخراج البيانات من الويب ومعالجتها، باستخدام أدوات متنوعة مثل Apify وOpenRouter المقدمة بجانب أساليبك الموثوقة الخاصة.<br> المسؤوليات الرئيسية: امتلاك سير عمل استخراج البيانات من البداية إلى النهاية عبر مواقع ويب معقدة، لضمان التغطية الكاملة والدقة وتسليم مجموعات بيانات مُهيكلة تشغيلياً وموثوقة.<br> الاستفادة من الأدوات الداخلية (Apify, OpenRouter) بجانب سير عمل مخصص لتسريع جمع البيانات والتحقق من صحتها وتنفيذ المهام مع الالتزام بالمتطلبات المحددة.<br> ضمان استخراج موثوق من مصادر ويب ديناميكية وتفاعلية، وتكييف الأساليب وفق الحاجة للتعامل مع المحتوى المعروض بجافا سكريبت وسلوك الموقع المتغير.<br> فرض معايير جودة البيانات من خلال فحوصات التحقق والضوابط التوافقية عبر المصادر المختلفة والالتزام بمواصفات التنسيق والتحقق المنهجي قبل التسليم.<br> توسيع عمليات الاستخراج لبيانات كبيرة باستخدام تجميع فعال أو توازي، مراقبة الإخفاقات، والحفاظ على الاستقرار أمام تغييرات بسيطة في بنية الموقع.<br> المتطلبات: خبرة عملية لا تقل عن 5 سنوات في هندسة البيانات أو استخراج البيانات من الويب أو الأتمتة أو تطوير البرمجيات (مطلوب).<br> درجة البكالوريوس أو الماجستير في الهندسة أو الرياضيات التطبيقية أو علوم الكمبيوتر أو المجالات التقنية ذات الصلة تعتبر ميزة إضافية.<br> يجب أن يكون لدى المرشحين أساس تقني قوي وخبرة عملية في البرمجة النصية، والأتمتة، وتدفقات العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي.<br> نبحث عن متخصصين يمكنهم حل مشاكل غير تافهة والعمل بثقة مع النماذج الكبيرة جدًا (LLMs)، وجمع البيانات وهيكلتها والتحقق منها من مصادر متنوعة بشكل منهجي.<br> نهج منهجي يركز على التفاصيل والقدرة على العمل بشكل مستقل أمران أساسيان.<br> خبرة قوية في استخراج الويب باستخدام بايثون (BeautifulSoup، Selenium أو ما يشابهها)، بما في ذلك المحتوى الديناميكي (JS، AJAX، التمرير غير المحدود) وواجهات برمجة التطبيقات عبر البروكسيات. إثبات القدرة على استخراج البيانات من هياكل معقدة (التسلسلات، الصفحات المؤرشفة، HTML غير المتسق) خلفية صلبة في تنظيف البيانات وتطبيعها والتحقق منها، وتوفير مجموعات بيانات مهيكلة (CSV، JSON، Google Sheets) خبرة في التعامل مع آليات مضاد الروبوت وهياكل المواقع الديناميكية على نطاق واسع الخبرة مع بنية سحابية (AWS أو ما يعادلها) وتعبئة الحاويات (Docker) كجزء من سير عمل حقيقي خبرة عملية مع أطر LLM (LangChain، OpenRouter، أو ما يشابهها) مطبقة في مهام الأتمتة اهتمام قوي بالتفاصيل والتزام بدقة البيانات العمل الذاتي مع القدرة على استكشاف المشكلات بشكل مستقل وجود رابط إلى GitHub ميزة إضافية مستوى اللغة الإنجليزية: فوق المتوسط (B2) أو أعلى (مطلوب) توقعات الوقت للمشروع بالنسبة لهذا المشروع، تُقدَّر المهام عادةً بحوالي 10–20 ساعة في الأسبوع خلال الفترات النشطة، بناء على متطلبات المشروع.<br> هذه تقديرات وليست عبء عمل مضمون، وتطبق فقط أثناء نشاط المشروع.<br> التعويض: يمكن أن يحصل المساهمون في هذا المشروع على ما يصل إلى 37 دولارًا للساعة كمعادل، اعتماداً على مستوى مساهمتهم وسرعتهم في الإسهام.<br> يتفاوت التعويض عبر المشاريع باختلاف النطاق والتعقيد والخبرة المطلوبة.<br> يرجى ملاحظة أن مشاريع أخرى على المنصة قد تقدم مستويات كسب مختلفة اعتماداً على متطلباتها.<br></span> </div>
<h2 class="h5">Job description</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
<span>Mindrift is looking for highly skilled Vibecode specialists to join the Tendem project (https://tendem.<br>ai/) and drive specialized data scraping workflows for real-world use cases.<br> Mindrift is looking for highly skilled Senior Python Data Scraping Engineers to join the Tendem project and drive specialized data scraping workflows for real-world applications.<br> In this role, you'll apply your expertise in web scraping, data extraction, and data processing to deliver accurate, reliable, and high-quality results.<br> This part-time remote opportunity is ideal for technical professionals with hands-on experience in web scraping, data extraction and processing.<br> What We Do The Mindrift platform connects specialists with innovative technology projects.<br> Our mission is to help develop high-quality AI technologies by combining real-world expertise from professionals across the globe with advanced AI development efforts.<br> About the Role This is a freelance role for a Tendem project.<br> As a Senior Python Data Scraping Engineer , you'll handle data scraping tasks requiring technical precision for web extraction and processing, utilizing tools such as Apify, OpenRouter, and other technologies, alongside your own technical expertise and approaches.<br> Key Responsibilities Own end-to-end data extraction workflows across complex websites, ensuring complete coverage, accuracy, and reliable delivery of structured datasets.<br> Leverage available tools and custom workflows to accelerate data collection, validation, and task execution while meeting defined requirement.<br> Ensure reliable extraction from dynamic and interactive web sources, adapting approaches as needed to handle JavaScript-rendered content and changing site behavior.<br> Enforce data quality standards through validation checks, cross-source consistency controls, adherence to formatting specifications, and systematic verification prior to delivery.<br> Scale scraping operations for large datasets using efficient batching or parallelization, monitor failures, and maintain stability against minor site structure changes.<br> Educational qualifications At least 5+ years of relevant experience in data engineering, web scraping, automation, or software development (required).<br> Bachelor’s or Master’s Degree in Engineering, Applied Mathematics, Computer Science, or related technical fields is a plus.<br> Academic and/or Professional Experience Candidates should have a strong technical foundation and practical experience with scripting, automation, and data extraction workflows.<br> We are looking for specialists who can solve non-trivial problems, work confidently with modern development tools and technologies, and systematically collect, structure, and validate data from diverse sources.<br> A methodical, detail-oriented approach and the ability to work independently are essential.<br> Technical Skills (Essential) Strong experience in Python web scraping (BeautifulSoup, Selenium or similar), including dynamic content (JS, AJAX, infinite scroll) and APIs via proxies Proven ability to extract data from complex structures (hierarchies, archived pages, inconsistent HTML) Solid background in data cleaning, normalization, and validation, delivering structured datasets (CSV, JSON, Google Sheets) Additional requirements Demonstrated experience handling anti-bot mechanisms and dynamic site structures at scale Experience with cloud infrastructure (AWS or equivalent) and containerization (Docker) as part of real workflows Hands-on experience with LLM frameworks (LangChain, OpenRouter, or similar) applied to automation tasks Strong attention to detail and commitment to data accuracy Self-directed work ethic with ability to troubleshoot independently A link to GitHub is a plus English proficiency: Upper-intermediate (B2) or above (required) Project time expectations For this project, tasks are estimated to require around 10–20 hours per week during active phases, based on project requirements.<br> This is an estimate, not a guaranteed workload, and applies only while the project is active.<br> Compensation On this project, contributors can earn up to $37 per hour equivalent , depending on their level and pace of contribution.<br> Compensation varies across projects depending on scope, complexity, and required expertise.<br> Please note that other projects on the platform may offer different earning levels based on their requirements.<br></span> </div>
<p>مقدمة إلى GGGI المعهد العالمي للنمو الأخضر (GGGI) هو منظمة دولية متعددة الأطراف قائمة على المعاهدة وتعمل على دعم وتعزيز نمو اقتصادي قوي وشامل ومستدام في الدول النامية والاقتصادات الناشئة. لمعرفة المزيد، يرجى زيارة صفحة GGGI على الويب. في سلطنة عمان، تعاونت GGGI مع الحكومة من خلال قيادة هيئة البيئة (EA) لتطوير برنامج "تسريع المرونة والابتكار لإدارة النُظم الإيكولوجية المستدامة" (ARISE). برنامج ARISE هو مبادرة بقيمة 100 مليون دولار أمريكي تمتد على ست سنوات، مصممة لتنفيذ العمل المناخي، واستعادة النظم الإيكولوجية، والنمو الاقتصادي من خلال الحلول القائمة على الطبيعة (NbS) المدمجة في الاقتصاد الحيوي ومناطق الاقتصاد الخاص المستدامة (SSEZs). يستهدف البرنامج في نهاية المطاف استعادة 30,000 هكتار من الأرض، وتخفيضات انبعاثات غازات الدفيئة بنحو 750,000 طن من مكافئ ثاني أكسيد الكربون سنوياً، وتوفير أكثر من 1,000 وظيفة خضراء. يتم تنظيم تنفيذ برنامج ARISE على مرحلتين. ستغطي المرحلة 1 سنتين، وستكون المرحلة 2 على مدى 4 سنوات. تم اعتماد التمويل للمرحلة 1.</p><p>ملخص المنصب: مقره في صلالة، محافظة ظفار في عمان، يلعب موظف MEL وبيانات دوراً رئيسياً كنقطة اتصال MEL لبرنامج ARISE في عمان. بالإبلاغ المباشر إلى قائد برنامج ARISE، يدعم هذا المنصب التنفيذ الميداني لإطار نتائج البرنامج المتعدد السنوات. سيعمل الموظف بالتعاون الوثيق مع مسؤول MEL الإقليمي لمنطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا (MENA) لتنفيذ إطار MEL المؤسسي على مستوى البرنامج. يتضمن الدور تنسيق تنفيذ MEL، وجمع البيانات، والتحليل، والتصور، والتعلم والتقرير وفقاً للخطة الشاملة لـ MEL لبرنامج ARISE، بما في ذلك دعم التقييمات الأساسية مثل مسوحات المعرفة والميل والممارسات (KAP) وتتبع البيانات البيئية. بالإضافة إلى ذلك، سيتعاون الموظف مع وحدة تنفيذ البرنامج (PIU) لإنشاء أدوات MEL مخصصة، وتقديم المساعدة في التقارير الداخلية والخارجية، والمساهمة في تعزيز قدرات الشركاء المحليين وأصحاب المصلحة الحكوميين.</p><p>الغرض • تنسيق تنفيذ ومراجعة دورية لإطار MEL وخطة MEL خصيصاً لبرنامج عمان ARISE، بما يضمن التوافق مع أهداف البرنامج العامة ومعايير MEL العالمية لـ GGGI. • دعم تحديثات نظرية التغيير (TOC) وخطة التنفيذ التفصيلية (DIP) بناءً على التحقق الميداني وجمع البيانات. • تنسيق وتنفيذ تقييمات أساسية رسمية بما في ذلك دمج بيانات GIS المكانية، وتتبع انبعاثات غازات الدفيئة، والبيانات الاجتماعية-الاقتصادية خلال الأشهر الأول من مرحلة البدء. • التعاون مع قائد البرنامج والخبراء الفنيين لتصميم أدوات جمع بيانات متنقلة ولوحات معلومات مخصصة تراقب وتقيِّم مخرجات البرنامج ونتائجه بفعالية. • تجميع الدروس المستفادة وأفضل الممارسات لصقل استراتيجيات الإدارة التكيفية للبرنامج.</p><p>التفاعل • التعاون مع أعضاء فريق البرنامج لتصميم واختبار وتنفيذ أدوات MEL وجمع البيانات المخصصة التي تراقب وتقيِّم أنشطة المشروع على مستوى المجتمع المحلي بشكل فعال. • الحفاظ على اتصالات وثيقة مع RO-MENA والتعاون مع مسؤول MEL الإقليمي (MENA) لضمان الالتزام والمساهمة في إرشادات إدارة دورة المشروع/البرنامج (PCM) ومنهجيات MEL لـ GGGI. • المشاركة بنشاط مع أصحاب المصلحة الحكوميين العمانيين الرئيسيين، بما في ذلك هيئة البيئة، والمركز الوطني للإحصاء والمعلومات (NCSI)، ومركز عمان خفض الكربون، لتوافق منهجيات MRV للبرنامج مع أنظمة التتبع الوطنية وNDCS. • الشراكة مع المؤسسات الأكاديمية المحلية، وبشكل رئيسي مركز أبحاث التنوع الحيوي بجامعة ظفار، لتنفيذ مسوحات ميدانية عشوائية، ومناقشات مجموعات التركيز، وتثليث البيانات الإيكولوجية.</p><p>التسليم • تنسيق ودعم تقييمات الأساس المختلطة بما في ذلك مسوحات KAP واسعة النطاق التي تستهدف مجتمعات ظفار، مع ضمان جمع بيانات عالي الجودة وفق أطر انتخاب عشوائية ذات صدقية إحصائية. • تجميع وتحليل البيانات الثانوية باستخدام سجلات حكومية تاريخية، ومنصات مسح GIS، وعوامل تعويض الانبعاثات محلية لإرساء خطوط أساسية صفرية دقيقة لتدهور الأراضي والرعي وانبعاثات الغازات الدفيئة. • تنظيف ومعالجة وتحليل مجموعات بيانات كمية ونوعية معقدة، واستخدام تصور البيانات لإنتاج تقارير تحديثية مناسبة لأصحاب المصلحة بشكل منتظم تدعم اتخاذ القرار القائم على الأدلة للجنة توجيه البرنامج و اللجنة الإدارية للبرنامج. • وضع خطة MEL للبرنامج ARISE الرسمية وآليات جمع البيانات لمراقبة وقياس تقدم البرنامج مقابل مؤشرات الأداء البيئي والاجتماعي-الاقتصادي والتأكد من جمع جميع بيانات البرنامج في الوقت المحدد على GGGI Online. • الحفاظ على تقارير المشروع الداخلية، بما فيها متابعة خفض الانبعاثات بمقدار 750,000 tCO2e/سنة واستعادة 30,000 هكتار عبر GO (GGGI Online). • تطوير ونشر أدوات جمع البيانات المتنقلة (Open Data Kit، MS Forms، Google Survey، Kobo Toolbox، Ona) باستخدام إنشاء نماذج XLS. • إعداد تقارير نهاية السنة السنوية (EOYR)، ودراسات حالة الأثر، وتقارير تقدم المانحين بشكل فوري وبمهنية عالية. • التأكد من إعداد تقارير المتابعة بدقة وتقديمها في الوقت المحدد.</p><p>ظروف العمل موظف MEL وبيانات هو من مستوى الدرجة G8NAT في سلم راتب GGGI الوطني، يمكن العثور على تفاصيله في قواعد موظفي GGGI على موقع GGGI. بالإضافة إلى ذلك، يوفر GGGI 27 يوماً من الإجازة السنوية، وترتيبات عمل مرنة ومساهمة نحو تأمين صحي خاص يغطي الأسنان والرؤية. يلتزم GGGI بتوفير بيئة عمل مرنة كفاية لاستيعاب تحديات دورة الحياة المتنوعة ومساعدة الموظفين في تحقيق توازن أفضل بين الالتزامات المهنية والالتزامات الشخصية والعائلية، مما يضمن أداءً عاليًا وإنتاجية طويلة الأجل ورفاهية الموظفين. لمعلومات إضافية عن شروط وأحكام GGGI (بدلات، رعاية صحية، تعليم، إلخ) يرجى الاطلاع على قواعد وأنظمة GGGI التي يمكن العثور عليها هنا: https://gggi.org/policy-documents/. حماية الطفل تعهد GGGI بحماية الطفل، بغض النظر عما إذا كان أي مجال عمل محدد يتضمن اتصالاً مباشراً بالأطفال. سياسة حماية الطفل في GGGI مكتوبة وفقاً لاتفاقية حقوق الطفل.</p><p><strong>المرشح المثالي</strong></p><ul><li>درجة ماجستير أو ما يعادلها في الاقتصاد أو الإحصاء أو علوم البيانات أو العلوم البيئية أو دراسات التنمية أو مجال ذي صلة.</li><li>خبرة مهنية لا تقل عن 5 سنوات في الرصد والتقييم، تحليل البيانات، وتطوير البرامج لمشروعات التنمية الدولية واسعة النطاق أو تمويل المناخ.</li><li>خبرة مثبتة في استخدام برامج تحليل البيانات الكمية والنوعية (مثل R، بايثون، MAXQDA) وتطوير Excel المتقدم (VBA).</li><li>خبرة مثبتة في استخدام منصات جمع البيانات عبر الهاتف المحمول (Kobo Toolbox، Ona، وغيرها) وتطوير نماذج استبيان رقمية سهلة الاستخدام.</li><li>مهارات تحليلية، كتابية وعرضية استثنائية باللغة الإنجليزية مطلوبة.</li><li>إجادة اللغة العربية ميزة لهذا الدور ومفضلة بشدة.</li></ul><p><strong>الكفاءات الوظيفية</strong></p><ul><li>مهارات تواصل كتابية وشفوية قوية باللغة الإنجليزية؛ القدرة على صياغة أطر MEL عالية الجودة، تقارير التقييم، والوثائق الفنية.</li><li>مهارات إدارة المشاريع والتنسيق القوية، بما في ذلك الخبرة في العمل مع الحكومات (مثلاً هيئة البيئة)، وشركاء التنمية، والخبراء الفنيين.</li><li>القدرة على تفسير نتائج التحليل الفني، وتخطيط GIS، ونمذجة GHG وترجمتها إلى رؤى MEL قابلة للتطبيق وتقارير على مستوى السياسة.</li><li>خلفية قوية في تطوير مناطر منطقية معقدة وآليات تتبع الأثر، خاصة لتغير المناخ أو الزراعة أو الحلول القائمة على الطبيعة (NbS).</li><li> ability to coordinate consultants, enumerators, and data collection activities across multiple stakeholders without direct line management authority.</li><li>مهارات تنظيمية قوية واهتمام بالتفاصيل، مع القدرة على إدارة أولويات متنافسة والالتزام بالمواعيد في بيئة سريعة الحساسية للوقت.</li><li>نهج يحل المشاكل ويتعاون في بيئة متعددة الأطراف.</li></ul><p><strong>الشروط المؤسسية</strong></p><ul><li>فهم ودعم نشط لمهمة GGGI ورؤيتها وقيمها.</li><li>تعزيز ثقافة تنظيمية قائمة على الثقة والشفافية والاحترام والشراكة.</li><li>تفوّق في حل المشكلات، طرح الأسئلة وطلب الدعم عند الحاجة، مشاركة المعلومات والمعرفة بسهولة مع الآخرين داخلياً وخارجياً.</li><li>إدارة العواطف والضغط بشكل إيجابي، بناء التواصل وحل النزاعات بسهولة.</li><li>قدرة قوية على العمل بشكل مستقل و/أو عن بُعد، مع الحفاظ على الإنتاجية.</li></ul>
<p>المعهد العالمي للنمو الأخضر (GGGI) هو منظمة دولية متعددة الأطراف مبنية على معاهدة، مكرسة لدعم وتعزيز النمو الاقتصادي القوي والشامل والمستدام في الدول النامية والاقتصادات الناشئة. لمعرفة المزيد، يرجى زيارة صفحة الويب الخاصة بـ GGGI. في سلطنة عمان، تعاونت GGGI مع الحكومة من خلال قيادة هيئة البيئة (EA) لتطوير برنامج "تسريع المرونة والابتكار لإدارة النظم الإيكولوجية المستدامة" (ARISE). ونفذ ARISE كمبادرة بقيمة 100 مليون دولار أمريكي على مدى ست سنوات، مصممة لتنفيذ العمل المناخي، واستعادة النظم الإيكولوجية، وتحقيق النمو الاقتصادي من خلال الحلول المعتمدة على الطبيعة (NbS) المدمجة في الاقتصاد الحيوي ومناطق التنمية الاقتصادية الخاصة المستدامة (SSEZs). تستهدف البرنامج في النهاية استعادة 30,000 هكتار من الأرض، وتخفيضاً في انبعاثات غازات الدفيئة بمقدار نحو 750,000 طن من مكافئ ثاني أكسيد الكربون سنوياً، وتوفير أكثر من 1,000 وظيفة خضراء. يتم تنظيم تنفيذ برنامج ARISE على مرحلتين. تغطي المرحلة 1 سنتين، وتستمر المرحلة 2 لأربعة أعوام. تم اعتماد التمويل للمرحلة 1. ملخص المنصب: مقره في صلالة، محافظة ظفار، عمان، يلعب موظف الرصد والتقييم والبيانات (MEL & Data) دوراً رئيسياً كنقطة اتصال MEL لبرنامج عمان ARISE. التقارير مباشرة إلى قائد برنامج ARISE، يدعم هذا المنصب تنفيذ إطار النتائج للبرنامج متعدد السنوات على الأرض. سيعمل الموظف بتعاون وثيق مع موظف MEL الإقليمي الكبير في منطقة الشرق الأوسط وشمال إفريقيا (MENA) لتنفيذ إطار MEL المؤسسي لدى مستوى البرنامج. يشتمل الدور على تنسيق تنفيذ MEL، جمع البيانات، التحليل، والتصور، التعلم والتقارير وفق خطة MEL الشاملة لـ ARISE، بما في ذلك دعم تقييمات الأساس الأول مثل استبانات المعرفة والكفاءات والممارسات (KAP) وتتبع البيانات الإيكولوجية. بالإضافة إلى ذلك، سيتعاون الموظف مع وحدة تنفيذ البرنامج (PIU) لإنشاء أدوات MEL مخصصة، والمساعدة في التقارير الداخلية والخارجية، والمساهمة في تعزيز قدرات الشركاء المحليين وأصحاب المصلحة الحكوميين. الغرض • تنسيق تنفيذ إطار MEL وخطة MEL والمراجعة الدورية المخصصة لبرنامج عمان ARISE، مع التأكد من الاتساق مع أهداف البرنامج بشكل عام ومع معايير MEL العالمية لـ GGGI. • دعم تحديثات نظرية التغيير (TOC) وخطة التنفيذ التفصيلية (DIP) بناءً على التحقق الميداني وجمع البيانات. • تنسيق وتنفيذ تقييمات أساسية رسمية بما فيها دمج بيانات GIS المكانية، وتتبع انبعاثات GHG، والبيانات الاجتماعية والاقتصادية خلال الأشهر الأولى من مرحلة التكوين. • التعاون مع قائد البرنامج والخبراء الفنيين لتصميم أدوات جمع بيانات ميدانية وتصورات مخصصة تراقب وتقيّم بشكل فعال مخرجات ونتائج البرنامج. • جمع الدروس المستفادة وأفضل الممارسات لصقل استراتيجيات الإدارة التكيفية للبرنامج. المشاركة • التعاون مع أعضاء فريق البرنامج لإعداد واختبار وتنفيذ أدوات MEL وجمع البيانات المصممة خصيصاً لمراقبة وتقييم أنشطة المشاريع على مستوى المجتمع. • الحفاظ على اتصال وثيق مع RO-MENA والتعاون بشكل وثيق مع موظف MEL الإقليمي الكبير (MENA) لضمان الامتثال والمساهمة في إرشادات إدارة دورة المشروع/البرنامج (PCM) ومنهجيات MEL الخاصة بـ GGGI. • المشاركة بنشاط مع أصحاب المصلحة الحكوميين العمانيين الرئيسيين، بمن فيهم هيئة البيئة، المركز الوطني للإحصاء والمعلومات (NCSI)، ومركز عمان للكربون الصفري، لمواءمة مناهج MRV الخاصة بالبرنامج مع أنظمة المتابعة الوطنية وNDCs. • الشراكة مع المؤسسات الأكاديمية المحلية، وبالأخص مركز بحوث التنوع الحيوي بجامعة ظفار، لتنفيذ مسوحات ميدانية عشوائية ومناقشات مجموعات مركزة وتثليث البيانات الإيكولوجية. التنفيذ • تنسيق ودعم تقييمات الأساس المختلطة الأساليب، بما في ذلك مسوح KAP واسعة النطاق المستهدفة لمجتمعات ظفار، مع ضمان جمع بيانات عالي الجودة وفق أطر أخذ عينات عشوائية ذات أسس إحصائية صحيحة. </p><p><strong>ملف المرشح المطلوب</strong></p><p>درجة الماجستير أو ما يعادلها في الاقتصاد، الإحصاء، علم البيانات، العلوم البيئية، دراسات التنمية، أو مجال ذي صلة.</p><p>يُشترط خبرة مهنية لا تقل عن 5 سنوات في الرصد والتقييم، تحليل البيانات، وتطوير البرامج للمشروعات التنموية الدولية واسعة النطاق أو مشاريع تمويل مناخي.</p><p>خبرة مثبتة في استخدام برامج تحليل البيانات الكمية والكيفية (مثل R، Python، MAXQDA) ومتقدم في Microsoft Excel (VBA).</p><p>خبرة مثبتة في استخدام منصات جمع البيانات المتنقلة (Kobo Toolbox، Ona، إلخ) وتطوير استبيانات رقمية سهلة الاستخدام.</p><p>مهارات تحليلية وكتابية وعرض تقديمي استثنائية باللغة الإنجليزية مطلوبة.</p><p>إجادة اللغة العربية ميزة متقدمة لهذه الوظيفة ومرغوبة بشدة.</p><p>مهارات تواصل مكتوبة وشفوية قوية باللغة الإنجليزية؛ القدرة على صياغة أطر MEL عالية الجودة، تقارير التقييم، والمستندات الفنية.</p><p>مهارات إدارة مشاريع وتنسيق قوية، بما في ذلك الخبرة في العمل مع الحكومات (مثلاً هيئة البيئة)، شركاء التنمية، والخبراء الفنيين.</p><p>القدرة على تفسير التحليلات الفنية، خرائط GIS، ومخرجات نمذجة GHG وترجمتها إلى رؤى MEL قابلة للتنفيذ وتقارير على مستوى السياسات.</p><p>خلفية قوية في تطوير مناطر منطقية معقدة وآليات تتبّع التأثير، خاصةً في التغير المناخي، الزراعة، أو الحلول المستندة إلى الطبيعة (NbS).</p><p>القدرة على تنسيق المستشارين والمنحدرين وجداول جمع البيانات عبر عدة أصحاب مصلحة دون سلطة إدارة خطية مباشرة.</p><p>مهارات تنظيمية قوية واهتمام بالتفاصيل، مع القدرة على إدارة أولويات متنافِسة والالتزام بالمواعيد في بيئة ذات ضغط زمني.</p><p>نهج موجه نحو الحلول وتعاوني في حل المشكلات ضمن بيئة متعددة الأطراف.</p><p>فهم ودعم نشط لمهمة GGGI ورؤيتها وقيمها.</p><p>تعزيز ثقافة تنظيمية من الثقة والشفافية والاحترام والشراكة.</p><p>التفوّق في حل المشكلات، طرح الأسئلة وطلب الدعم عند الحاجة، تبادل المعلومات والمعرفة بسهولة مع الآخرين داخلياً وخارجياً.</p><p>إدارة العواطف والضغط بإيجابية، بناء علاقة جيدة وحل النزاعات بسهولة.</p><p>القدرة القوية على العمل بشكل مستقل و/أو عن بُعد، مع الحفاظ على الإنتاجية.</p>
<p>نبحث عن مسؤول قاعدة بيانات أوراكل كبير متمرس ومتواجد في الموقع لإدارة ودعم بيئة قاعدة بيانات اختبار وتطوير واسعة النطاق (أكثر من 100 قاعدة بيانات) لعميل من قطاع البنوك. المرشح المثالي هو DBA أوراكل عملي لديه خبرة قوية بـ RAC، وضبط الأداء، والنسخ الاحتياطي/الاسترداد، والتوافر العالي، ومريح في العمل ضمن بيئة بنكية منظمة ومرونة ساعات العمل بما يتوافق مع احتياجات العمل.</p><p>إدارة وتكوين وترقية برامج Oracle GI/DBMS على منصات RHEL/IBM-AIX بما يتماشى مع إجراءات التحكم في الإصدارات والتغييرات. قيادة ترحيل قواعد البيانات من بنية مستقلة إلى بنية RAC، مع تطبيق معايير الأمان ومتطلبات التكامل. مراقبة وضبط وتحسين أداء قاعدة البيانات؛ إجراء فحوصات الصحة اليومية وروتين الصيانة الاستباقية. امتلاك خطط النسخ الاحتياطي والاسترداد والتعافي من الكوارث لتلبية أهداف RPO/RTO المحددة، بما في ذلك تجارب الاسترداد الدورية. إدارة التحقيق في المشاكل، وتشخيص السبب الجذري، وحلها من خلال عملية إدارة مشاكل رسمية. توقع نمو قاعدة البيانات والبنية التحتية؛ التخطيط لتحسين التخزين، والاحتفاظ بالبيانات، والتنظيف. تصميم وتنفيذ حلول الفشل/التوافر العالي. المحافظة على الوثائق، وقاعدة المعرفة، ومخرجات عمليات QMS؛ وتقديم تقارير منتظمة للمشرف/أصحاب المصلحة من العملاء.</p><p><strong>المرشح المثالي</strong></p><p>المرشح المثالي هو DBA أوراكل عملي لديه خبرة قوية بـ RAC، وضبط الأداء، والنسخ الاحتياطي/الاسترداد، والتوافر العالي، ومريح في العمل ضمن بيئة بنكية منظمة ومرونة ساعات العمل بما يتوافق مع احتياجات العمل.</p>
<h2 class="h5">وصف العمل</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
<p>مهندس حلول البيانات وIA منسوب للمجال F/H</p><br><br><p>دوام دائم</p><br><br><p>مهندس ومشرف</p><br><br><p>دوام كامل</p><br><br><p>الانضمام إلى Safran Aircraft Engines يعني المساهمة في تشكيل مستقبل الطيران، مع محرك أكثر خضرة وأكثر توفيراً وأكثر استدامة.<br>ضمن قسم عمليات العملاء، نقود علاقة الدعم والخدمة مع جميع عملائنا، مثل الفوترة، والضمانات، والعقود، والتأجير، إلخ.. البيانات في قلب الأداء والتحول الرقمي!<br>لقد حددنا محاور نمو رئيسية مرتبطة باستغلال بياناتنا. لتحويل هذه الفرص إلى أدوات إنتاج/عمليات موثوقة ومربحة، ننشئ هذا المنصب كمهندس ذكاء اصطناعي موجه للمجال. ستكون جسرًا لا غنى عنه بين التعقيد الخوارزمي واحتياجات مستخدمينا النهائيين الواقعية كمعمِّـــــــــد حلول ملموسة!<br>سيكون دورك تصميم ونشر وصيانة حلول ذكاء اصطناعي تلبي تحديات أعمال واقعية. ستصبح لاعباً حقيقياً في نضج بيانات Safran Aircraft Engines وشريكاً مفضلاً لفرق جميع خدماتنا التي تدير الدعم والخدمات، بكل نموذج أعمال وممارسات خاصة بها. <br>مهامك: تحويل البيانات إلى قيمة استخدام<br>• تحليل احتياج الأعمال: التعاون مع الإدارات التشغيلية لترجمة قضاياهم إلى مواصفات تقنية<br>• التصميم والتطوير: اختيار الهندسات الملائمة (الاعتماد على ذكاء اصطناعي داخلي آمن Secured ChatGPT، Copilot / Copilot Premium – LLM، تعلم آلي تقليدي أو تعلم عميق حسب الحالة) وتطوير النماذج مع تفضيل المتانة والشرح<br>• التصنيع: ضمان الانتقال من النموذج الأولي (PoC) إلى الإنتاج، مع مراعاة القابلية للتوسع ومراقبة الأداء<br>• التبسيط والمرافقة: عرض النتائج للأطراف غير التقنية ومرافقة التغيير لضمان اعتماد الأدوات المُنشأة<br>• اليقظة التكنولوجية: تحديد الاتجاهات الجديدة في الذكاء الاصطناعي القابلة للتطبيق مباشرة في قطاعنا للحفاظ على ميزتنا التنافسية<br>• متابعة مؤشرات الأداء وتقديم خطط التحسين المستمر، خاصة فيما يتعلق بمتابعة ترقيات الإصدارات للذكاء الاصطناعي</p><br><br><p>لماذا الانضمام إلينا؟<br>• ستساهم مباشرة في التحول الرقمي والتجاري لجهة عريضة في مجال الطيران<br>• ستكون في قلب مشروع استراتيجي: استخدام بيانات موثوقة ومفيدة ومولدة للقيمة<br>• ستعمل في بيئة تعاونية، حيث يتم تشجيع الفضول والإبداع<br>• ستطوير مهارة مزدوجة في IA/البيانات ودعم وخدمات الأعمال، ثمينة لمسيرتك المهنية القادمة</p><br><br><p>التكوين :<br>• بكالوريوس +5 (مدرسة هندسة، كلية علوم الأعمال أو جامعة) مع تخصص في IA أو مجال ذي صلة<br>• خبرة 3 سنوات على الأقل في منصب مماثل، ويفضل في بيئة يتم فيها دمج IA بمنتج أو خدمة نهائية<br>المهارات التقنية<br>- إجادة بنية بيانات: بايثون (خالٍ من التفاوت)، SQL، ومكتبات قياسية (Pandas، Scikit-learn أو PyTorch (TensorFlow مفضل<br>- LLMs: خبرة في تطبيق حلول من نوع RAG، fine-tuning أو استخدام APIs — إجادة LangChain أو LlamaIndex<br>- تصميم الأسئلة وهندسة النتائج LLM<br>- MLOps والسحابة: MLflow أو ما يعادله، Docker (يفضل Kubernetes)، وAWS (SageMaker مفضل)<br>- راحة في التعامل مع بيانات متعددة المصادر (CRM، ERP، ملفات مستوية، إلخ)<br>بيئة وأدوات متاحة<br>ستعمل في بيئة حيث التحول الرقمي قد بدأ بالفعل: ChatGPT Secured مُنفذ داخلياً، Microsoft Copilot / Copilot Premium مدمج في أدوات التعاون، وبنية سحابية AWS موجودة.<br>المهارات السلوكية: توازن بين الدقة التقنية والرؤية المهنية<br>• حس المنتج: لا تطوّر فقط لجمال الخوارزمية، بل لحل مشكلة/تحسين عملية<br>• تواصل ممتاز: القدرة على شرح مفاهيم معقدة بشكل بسيط للقرارات والمتعاملين النهائيين<br>• الاستقلالية والروح النقدية: قُل بصرامة “لا” لحل ذكاء اصطناعي إذا كانت قاعدة عمل بسيطة أكثر فاعلية.<br>• روح الفريق والتعاون<br>• روح تحليلية، دقة وتفاصيل<br>• pédagogie وعِلية لرفع ثقافة البيانات من حولك<br>• فضول، روح الابتكار وتحدي قوي<br>• اقتراح قوي في التحسين المستمر<br>• اللغات: الفرنسية والإنجليزية المهنية</p><br><br><br> </div>
<h2 class="h5">وصف الوظيفة</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
<p>مهندس/ة حلول البيانات والذكاء الاصطناعي - مهنة F/H</p><br><br><p>التوظيف بدوام دائم</p><br><br><p>مهندس & إطار</p><br><br><p>دوام كامل</p><br><br><p>الانضمام إلى Safran Aircraft Engines يعني المساهمة في تشكيل مستقبل الطيران، بمحرك أكثر خضرة وأكثر اقتصادًا وأكثر ديمومة.<br>ضمن إدارة عمليات العملاء، نقود علاقة الدعم والخدمة مع جميع عملائنا، مثل الفوترة، الضمانات، العقود، الإيجار، إلخ.. البيانات هي قلب الأداء والتحول الرقمي!<br>لقد حددنا محاور نمو رئيسية مرتبطة باستغلال بياناتنا. لتحويل هذه الفرص إلى أدوات إنتاج/عمليات موثوقة ومربحة، نُنشئ هذا المنصب لمهندس ذكاء اصطناعي يټجه للمهنة. ستكون الجسر الضروري بين التعقيد الخوارزمي واحتياجات مستخدمينا النهائيين الواقعية كمهندس حلول ملموسة!<br>سيكون دورك تصميم ونشر وصيانة حلول الذكاء الاصطناعي التي تلبّي قضايا عمل حقيقية. ستكون لاعباً حقيقياً في نضج البيانات في Safran Aircraft Engines وشريكاً مفضلاً مع فرق جميع خدماتنا التي تقود الدعم والخدمة، كل منها بنماذج أعمال وممارسات خاصة به. <br>مهمتك: تحويل البيانات إلى قيمة استخدام<br>• تحليل متطلبات العمل: التعاون مع الإدارات التشغيلية لترجمة تحدياتهم إلى مواصفات تقنية<br>• التصميم والتطوير: اختيار البنى المعمارية المناسبة (الاعتماد على ذكاء اصطناعي داخلي آمن مثل Secured ChatGPT، Copilot / Copilot Premium – LLM، ML تقليدي أو تعلم عميق حسب الحالة) وتطوير النماذج مع تفضيل القوة والشرح القابل للفهم<br>• التصنيع: ضمان الانتقال من النموذج الأولي (PoC) إلى الإنتاج، مع مراعاة القابلية للتوسع والمراقبة للأداء<br>• التبسيط والدعم: عرض النتائج على الأطراف غير الفنية ومرافقة التغيير لضمان اعتماد الأدوات المبتكرة<br>• المتابعة التكنولوجية: تحديد الاتجاهات الجديدة في الذكاء الاصطناعي القابلة للتطبيق مباشرة في قطاعنا للحفاظ على ميزتنا التنافسية<br>• متابعة KPI واقتراح خطط التحسين المستمر، خاصة فيما يتعلق بمتابعة ترقية إصدارات الذكاء الاصطناعي</p><br><br><p>لماذا تنضم إلينا؟<br>• ستساهم مباشرة في التحول الرقمي والتجاري لجهة رائدة في مجال الطيران<br>• ستكون في قلب مشروع استراتيجي: استخدام بيانات موثوقة ومفيدة وتخلق قيمة<br>• ستعمل في بيئة تعاونية، حيث الفضول والإبداع تشجعان<br>• ستطور مهارة مزدوجة في الذكاء الاصطناعي/البيانات وخدمات الدعم والخدمة، قيمة لمسيرتك المهنية المستقبلية</p><br><br><p>التدريب:<br>• بكالوريوس زائد 5 سنوات (مدرسة هندسية، كلية إدارة أعمال أو جامعة) مع تخصص في الذكاء الاصطناعي أو مجال ذي صلة<br>• 3 سنوات خبرة حد أدنى في منصب مشابه، ويفضل في بيئة يتم فيها دمج الذكاء الاصطناعي في منتج أو خدمة نهائية<br>المهارات التقنية<br>- إجادة تكديس البيانات: بايثون (خبير)، SQL، والمكاتب القياسية (Pandas، Scikit-learn أو PyTorch (يفضل TensorFlow))<br>- أنظمة كبيرة اللغة: خبرة في تنفيذ حلول من نوع RAG، ضبط دقيق أو استخدام APIs — إجادة LangChain أو LlamaIndex<br>- هندسة الموجهات وتقييم مخرجات LLM<br>- MLOps والسحابة: MLflow أو ما يعادله، Docker (يوصى بـ Kubernetes)، وAWS (SageMaker مفضل)<br>- الطلاقة في تعامل مع بيانات متعددة المصادر (CRM، ERP، ملفات مسطحة، إلخ)<br>البيئة والأدوات المتاحة<br>ستعمل في بيئة حيث التحول الرقمي قد بدأ: ChatGPT Secured مُنفذ داخلياً، Microsoft Copilot / Copilot Premium مدمجان في أدوات التعاون، وبنية تحتية سحابية AWS موجودة.<br>المهارات السلوكية: توازن بين الدقة التقنية ورؤية العمل<br>• إحساس بـ"المنتج": لا تطوّر فقط من أجل جمال الخوارزمية، بل لحل مشكلة/تحسين عملية<br>• تواصل ممتاز: القدرة على شرح مفاهيم معقدة بشكل بسيط لصانعي القرار والمستخدمين النهائيين<br>• الاستقلالية وروح النقد: معرفة قول "لا" لحل ذكاء اصطناعي إذا كانت قاعدة عمل بسيطة أكثر فاعلية.<br>• روح الفريق والتعاون<br>• روح تحليلية، دقة وتفصيل<br>• pédagogie وتطوير ثقافة البيانات من حولك<br>• فضول، روح الابتكار وتحدي التحديات<br>• اقتراح تحسين مستمر<br>• اللغات: الفرنسية والإنجليزية المهنية</p><br><br><br> </div>
<h2 class="h5">الوصف الوظيفي</h2><div class="t-break" data-jb-field="description"><p>تدريب في تطوير برمجيات الحصول على البيانات والعرض (ذكر/أنثى)</p><br><br><p>تدريب عملي</p><br><br><p>4 أشهر</p><br><br><p>طالب</p><br><br><p>دوام كامل</p><br><br><p>انضم إلى فرقنا المبتكرة وساهم في تصميم برنامج للحصول على البيانات، في قلب الأنظمة العطالية ووحدات القياس العطالي (UMI) التي تطورها إدارة هندسة الملاحة.<br>مهامك خلال هذا التدريب:<br>- تحليل النظام الفيزيائي لفهم البيانات المراد الحصول عليها.<br>- تصميم وتنفيذ بنية برمجية قوية وقابلة للتطوير استجابةً للمتطلبات، باستخدام لغة Python الموجهة للكائنات.<br>- تطوير برنامج للحصول على البيانات يتضمن حفظ البيانات ومعالجتها وعرضها بيانياً بشكل بديهي.<br>- التحقق من موثوقية البرمجية من خلال الاختبارات المعملية..<br>- توثيق عملك (البنية البرمجية، دليل المستخدم، تقارير الاختبارات) لضمان التكامل الأمثل.</p><br><br><p>تأثير ملموس: ستساهم تطويراتك في المنتجات المدمجة الحيوية للملاحة (الطيران، الفضاء، الدفاع).<br>بيئة محفزة: الوصول إلى أحدث التقنيات والحصول على التوجيه من قبل الخبراء.</p><br><br><p>طالب/طالبة في كلية الهندسة، متخصص/متخصصة في الإلكترونيات، أو المعلوماتية الصناعية، أو الأنظمة المدمجة.<br>على دراية جيدة بلغة Python (الموجهة للكائنات، ويفضل مع مكتبات مثل PyQt).<br>متحمس/متحمسة للتحديات التقنية وبيئات المختبرات (الاختبار، التحقق، تصحيح الأخطاء).<br>دقيق/دقيقة، مستقل/مستقلة وتتمتع بروح تحليلية لاقتراح حلول محسنة.</p><br><br><br></div>
<h2 class="h5">وصف الوظيفة</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
<p>Apprenti-e Data & AI Product Builder – دعم وخدمات الماركة F/H</p><br><br><p>التدريب المهني</p><br><br><p>12 إلى 24 شهراً</p><br><br><p>طالب</p><br><br><p>دوام كامل</p><br><br><p>Safran هي مجموعة دولية عالية التقنية تعمل في مجالات الطيران (الوقود، المعدات والديكورات)، والفضاء والدفاع. Safran Aircraft Engines هي شركة من مجموعة Safran. مدعومة بأكثر من 27,000 موظف موزعين على 31 موقعاً في 9 بلدان، تعد Safran Aircraft Engines (SAE) محركاً لطيران منذ أكثر من 110 سنوات. نحن نصمّم ونطوّر وننتج ونسوّق، بشكل منفرد أو بالتعاون، محركات للطائرات المدنية أو العسكرية، وكذلك الأقمار الصناعية.<br>ضمن قسم الدعم والخدمات، مهمة علامة الدعم والخدمات هي قيادة وتنسيق الوظائف المختلفة لما بعد البيع لبرامج محركات الطائرات المدنية، إدارة خطط إجراءات الأسطول المزود بمحركاتنا، تنفيذ خطة خفض تكاليف الصيانة، وجمع ومشاركة افتراضات التخطيط الشامل لأنشطة الدعم والخدمات.<br>كطالب متدرّب، ستشارك في تطوير منتجات الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تعزيز قوة الذكاء الاصطناعي داخل قسمنا.<br>في هذا السياق، ستتدخل أساساً في المهام التالية:<br>• المشاركة في تحديد وتوثيق وتحليل احتياجات المستخدمين، من خلال لقاء فرق الأعمال (“vis ma vie”) لفهم روتينهم اليومي، وتحديد المهام التي تستغرق وقتاً طويلاً أو تثير الإزعاج، وتخيل أساليب جديدة للعمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي،<br>• المشاركة في التصميم والتطوير ونشر وكلاء ومنتجات تستغل تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحويل احتياجات المستخدمين إلى حلول ملموسة ذات قيمة مضافة كبيرة،<br>• المشاركة في الحفاظ على جاهزية الأدوات المطورة بالتعاون مع فرق Data Services Factory والقطاعات،<br>• تدريب المستخدمين، تنظيم عروض توضيحية، والتواصل حول الأدوات المطورة.</p><br><br><p>• تحب التفاعل مع المستخدمين بقدر ما تحب تطوير حلول تقنية. فضولي ومبدع، تحب فهم كيفية عمل الفرق يومياً من أجل تحديد فرص تحسين ملموسة.<br>• أنت مرتاح في الذهاب إلى الميدان، ملاحظة الأنشطة، تحفيز النقاش وتحويل الاحتياجات غالباً ما تكون غير واضحة إلى حلول بسيطة ومفيدة.</p><br><br><p>ملفك الشخصي:<br>• أنت شغوف بمجال الطيران وأنت طالب في كلية هندسة أو في ماجستير متخصص في علم البيانات أو الذكاء الاصطناعي.<br>• لديك معرفة بالبرمجة، والهندسة المعمارية وتحليل البيانات. تريد تطوير مهاراتك في علم البيانات والذكاء الاصطناعي.<br>• لديك فهم جيد لكيفية عمل حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية، مثل M365 Copilot أو ChatGPT، ومعرفة جيدة بمفهوم تصميم العبارات (prompt engineering). <br>• تبدي حساً جيداً بالعميل، والالتزام بالمواعيد والالتزامات.<br>• لديك مرونة وفضول وقدرة على الابتكار.</p><br><br><br> </div>