هندسة البيانات، ذكاء الأعمال، علم البيانات والذكاء الاصطناعي وظائف البيانات والذكاء الاصطناعي في المغرب
هندسة البيانات، ذكاء الأعمال، علم البيانات أو الذكاء الاصطناعي التوليدي: ضع سيرتك الذاتية. تُؤخذ أدواتك ومنصاتك ومشاريعك مهمةً بمهمة، والشركات هي التي تأتي إليك.
تبقى معلومات الاتصال الخاصة بك مخفية إلى أن تتواصل معك شركة موثَّقة.
- مجاني، دائمًا
- بدون حساب ولا كلمة مرور
- لا يراك مشغّلك الحالي
المهارات المعترف بها
ما يتعرّف عليه تحليلنا في سيرة ذاتية في البيانات أو الذكاء الاصطناعي
عدد مداخل مرجع المهارات لهذه المهنة: 105، يُتعرّف عليها بأسمائها الشائعة واختصاراتها. لا يُضاف شيء غير موجود في سيرتك الذاتية، وما تضيفه بنفسك يُعلَّم بأنه «مُصرَّح به».
البيانات وذكاء الأعمال والذكاء الاصطناعي105 مهارات
- Apache Kafka
- هندسة البيانات
- البيانات الضخمة
- ETL
- مستودعات البيانات
- بحيرة البيانات
- نمذجة البيانات
- حوكمة البيانات
- جودة البيانات
- إدارة البيانات الرئيسية
- Apache Spark
- Apache Flink
- Apache Airflow
- dbt
- Talend
- Informatica PowerCenter
- IBM DataStage
- Oracle Data Integrator
- Fivetran
- Airbyte
- Apache NiFi
- Apache Hadoop
- Trino
- Apache Iceberg
- Snowflake
- Databricks
- Microsoft Fabric
- ذكاء الأعمال
- Power BI
- Tableau
- Qlik Sense
- MicroStrategy
- IBM Cognos
- Oracle Analytics (OBIEE)
- Apache Superset
- Metabase
- OLAP
- تحليل البيانات
- تصوير البيانات
- علم البيانات
- الإحصاء
- SAS
- IBM SPSS
- Alteryx
- Dataiku
- KNIME
- استخراج بيانات الويب
- الذكاء الاصطناعي
- تعلم الآلة
- التعلم العميق
- الذكاء الاصطناعي التوليدي
- النماذج اللغوية الكبيرة
- معالجة اللغة الطبيعية
- الرؤية الحاسوبية
- تحليل السلاسل الزمنية
- تطوير روبوتات المحادثة
- TensorFlow
- Keras
- XGBoost
- LangChain
- LlamaIndex
- Hugging Face
- OpenAI API
- Ollama
- MLflow
- MLOps
- Whisper
و38 مهارة أدق (خدمات، إصدارات، أطر فرعية)
- PySpark
- SSIS
- SSRS
- SSAS
- Oracle GoldenGate
- Apache Hive
- Apache Impala
- Apache HBase
- Cloudera
- Delta Lake
- DAX
- Power Query
- Looker
- Looker Studio
- Pandas
- NumPy
- Matplotlib
- الضبط الدقيق للنماذج اللغوية
- التوليد المعزز بالاسترجاع
- هندسة الأوامر
- وكلاء الذكاء الاصطناعي
- Model Context Protocol
- OCR
- التعلم المعزز
- أنظمة التوصية
- PyTorch
- scikit-learn
- LangGraph
- Kubeflow
- OpenCV
- YOLO
- spaCy
- NLTK
- SAP BusinessObjects
- SAP Data Services
- SAP Analytics Cloud
- Unity Catalog
- تقييم النماذج اللغوية
مُثبَتة أم مُصرَّح بها
المهارة المُثبَتة أقوى من كلمة مفتاحية.
تكون المهارة «مُثبَتة» عندما تُظهر تجربة مؤرَّخة في سيرتك الذاتية أنك استعملتها، و«مُصرَّحًا بها» في غير ذلك. يرى المُوظِّف الفرق، مع الجملة من سيرتك التي تُعدّ إثباتًا.
- أرّخ كل مهمةشهر وسنة البداية والنهاية: تُحتسب مدة كل مهارة انطلاقًا من تواريخك.
- اذكر الأدوات داخل المهمةالأداة المذكورة في تجربة مؤرَّخة تكون مُثبَتة. أما في قائمة بسيطة آخر السيرة، فتبقى مُصرَّحًا بها.
- في شركات الخدمات الرقمية، سمِّ العميل النهائييُقرأ المشغّل والعميل النهائي كلٌّ على حدة: يرى المُوظِّف لمن عملت فعلًا.
مثال — بيانات وهمية
مهندس بيانات — ناشر برمجيات بالدار البيضاء لفائدة مشغّل اتصالات · 01/2022 → 12/2024
خطوط معالجة بـ Apache Airflow وApache Spark على Databricks، نموذج بيانات بـ dbt، لوحات قيادة Power BI للإدارة التجارية.
ما أُخذ من هذا السطر، وهو ما يُثبته:
Apache Airflow · Apache Spark · Databricks · dbt · Power BI
المطابقة
كيف يُطابَق ملفك مع عرض عمل
لكل عرض، يحصل ملفك على تقييم من 100، مبني على ستة معايير. كل نقطة مكتسبة أو مفقودة تُشرح للمُوظِّف، وهو من يقرّر: لا رفض تلقائي.
مهنتك، والمهن المجاورة
تُقارَن مهنتك الأساسية بمهنة المنصب. التجربة في مهنة مجاورة تُحتسب جزئيًا، وفي مهنة قريبة بدرجة أقل.
- هندسة البياناتذكاء الأعمالمجاورة
- هندسة البياناتعلم البيانات والتعلم الآليمجاورة
- تطوير الواجهات الخلفيةهندسة البياناتقريبة
- هندسة البياناتالهندسة المعمارية للأنظمةقريبة
- الحوسبة السحابيةهندسة البياناتقريبة
- ذكاء الأعمالعلم البيانات والتعلم الآليقريبة
أدوات متكافئة، لا كلمات مفتاحية حرفية
إذا طلب العرض أداة لا تملكها لكنك تتقن ما يكافئها، فإن تجربتك تُحتسب جزئيًا رغم ذلك. والمهارة الأدق تُحتسب أيضًا لعائلتها، والعكس صحيح. والتطابق التام يُحتسب أكثر.
- أدوات ETLمجاورةTalend, Informatica PowerCenter, SSIS, IBM DataStage, Oracle Data Integrator, SAP Data Services
- تنسيق خطوط معالجة البياناتمتكافئةApache Airflow, Cloud Composer
- معالجة البيانات الضخمةمجاورةApache Spark, Apache Flink, Apache Hadoop, Dataflow
- منصات LakehouseمجاورةDatabricks, Snowflake, Microsoft Fabric
- أدوات ذكاء الأعمال (BI)مجاورةPower BI, Tableau, Qlik Sense, Looker, MicroStrategy, IBM Cognos, Oracle Analytics (OBIEE), SAP BusinessObjects, SAP Analytics Cloud, Amazon QuickSight
- أطر التعلم العميقمتكافئةPyTorch, TensorFlow, Keras
- التعلم الآلي الكلاسيكيمجاورةscikit-learn, XGBoost
- أطر النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)متكافئةLangChain, LlamaIndex
متطلب واسع، تُثبته أدواتك
عندما يطلب العرض مجالًا بدل أداة، تُثبته الأدوات المحددة الواردة في سيرتك الذاتية:
- هندسة البياناتApache Spark, Apache Airflow, Databricks, dbt, Apache Kafka, Talend, Informatica PowerCenter, Azure Data Factory وغيرها
- البيانات الضخمةApache Spark, Apache Hadoop, Databricks, Apache Kafka, Apache Hive, Apache Flink
- تعلم الآلةPyTorch, TensorFlow, Keras, scikit-learn, XGBoost, التعلم العميق
معايير التقييم الستة
- 35%المهاراتالمهارات المطلوبة، مُثبَتة بتجاربك، مع مدتها ومدى حداثتها.
- 15%التخصصتخصصك الرئيسي مقارنةً بالمنصب: DevOps، البيانات، التطوير…
- 20%الخبرةسنوات الخبرة المناسبة لهذا المنصب — لا أقل بكثير ولا أكثر بكثير.
- 12%الراتبالراتب الصافي الذي تطلبه مقارنةً بميزانية الشركة، الصافية هي أيضًا.
- 10%المكانالمدينة، العمل عن بُعد، التنقّل: ما يناسب الطرفين.
- 8%التوفّرمتى يمكنك البدء، مع احتساب مدة الإشعار.
الترجيح الافتراضي، المنشور في صفحة «كيف يعمل».
تُحتسب المهارات الأساسية للعرض على حدة: إذا نقصت إحداها، ينخفض التقييم كله، ولا يمكن تصنيف الملف «قويًا».
في مجال البيانات، للمهنة وزن الأدوات نفسه: تُقارَن هندسة البيانات وذكاء الأعمال وعلم البيانات بمهنة المنصب، وتُحتسب المهن المجاورة جزئيًا.
طريقة احتساب التقييم بالتفصيلمسارك
ما تقوم به، ولا شيء غيره.
- 1
تضع سيرتك الذاتية
PDF أو Word أو صورة، حتى 10 ميغابايت. بدون حساب ولا كلمة مرور. تُطلب موافقتك قبل أي تحليل.
- 2
يمتلئ ملفك
التجارب، المهارات، الشهادات، اللغات، مباشرةً. تحذف ما قُرئ خطأً، وتضيف ما ينقص.
- 3
خمسة أسئلة، ثم مراجعة أخيرة
المكان، التوفّر، الأجر الصافي شهريًا أو الأجر اليومي، اللغات الشفهية، الشركات الفرنسية. ثم بريدك الإلكتروني إن لم يكن في سيرتك، والشركات التي لا يجب أن تراك، وملخّص أخير.
- 4
الشركات تأتي إليك
يظهر ملفك، دون اسمك ولا معلومات الاتصال بك، في ترتيب العروض التي تناسبك. وتتواصل معك الشركة المهتمة عبر البريد الإلكتروني.
بياناتك تحت سيطرتك
- مجاني للمترشحين، دائمًا.
- مشغّلك الحالي، كما يرد في سيرتك الذاتية، محجوب افتراضيًا.
- لا تظهر معلومات الاتصال بك إلا لشركة موثَّقة تقرّر التواصل معك، ويُسجَّل هذا الولوج.
- يمكنك حذف كل شيء من «ملفي» فورًا. وإلا، يُحذف كل شيء بعد 24 شهرًا من آخر نشاط لك.
من جهة الشركات
وماذا عن المُوظِّفين؟
يوثّق فريقنا الشركات قبل أن تصل إلى الملفات. تلصق الشركة عرضها، فتستقبل ملفات مرتّبة ومشروحة، مع الجملة من السيرة الذاتية التي تُثبت كل مهارة. الاسم، الصورة، السن، الجنس، المدرسة: لا شيء من ذلك يدخل في التقييم.
أسئلة متكررة
لا شك أنك تتساءل…
أنا محلل بيانات في ذكاء الأعمال. هل أظهر في عروض هندسة البيانات؟
نعم، جزئيًا: ذكاء الأعمال وهندسة البيانات مهنتان مجاورتان، مثل هندسة البيانات وعلم البيانات. والتجربة في المهنة نفسها التي يطلبها العرض تُحتسب أكثر.
يطلب العرض «تعلّم الآلة»، وسيرتي تذكر PyTorch وscikit-learn. هل يكفي ذلك؟
نعم: المتطلب الواسع مثل تعلّم الآلة تُثبته الأدوات المحددة في سيرتك، مثل PyTorch وTensorFlow وKeras وscikit-learn وXGBoost.
مشاريعي في الذكاء الاصطناعي التوليدي حديثة. هل تؤخذ بعين الاعتبار؟
نعم، إن وردت في سيرتك الذاتية: النماذج اللغوية الكبيرة وRAG وLangChain ووكلاء الذكاء الاصطناعي من المهارات المعترف بها. والحداثة تُحتسب أيضًا: يُحدَّد آخر استعمال لكل مهارة انطلاقًا من تجاربك.
هل يُطلب الراتب الإجمالي؟
لا، الصافي دائمًا: تذكر راتبًا شهريًا صافيًا بالدرهم، أو أجرًا يوميًا إن كنت تعمل لحسابك الخاص. والشركات تذكر ميزانيتها بالصافي أيضًا.