وظائف مطورين بايثون في مصر

<p><h4>انضم إلينا</h4> <p>في فودافون، لسنا فقط نُشكّل مستقبل الاتصال لعملائنا – بل نُشكّل المستقبل للجميع من ينضمون إلى فريقنا. عندما تعمل معنا، تكون جزءاً من مهمة عالمية لربط الناس وحل التحديات المعقدة وخلق عالم أكثر استدامة وشمولاً. إذا كنت ترغب في تطوير مسيرتك المهنية مع إيجاد التوازن المثالي بين العمل والحياة، فإن فودافون توفر الفرص التي تساعدك على الانتماء وتحقيق تأثير حقيقي.</p> <h4>ملف الدور</h4> <p>يركز الدور بشكل أساسي (100%) على تقديم حلول تطوير شاملة لمهام جودة البيانات في BI والبيانات الكبرى، بما في ذلك خطوط الأنابيب، اتجاهات البيانات ولوحات المعلومات بالإضافة إلى إدارة تحسين النظام، ورصد أداء سير العمل، وإدارة تطبيقات DWH ومجموعات البيانات الكبيرة، وإدارة اتصالات البائعين، والتعامل مع ترقية النظام.</p> <h4>إدارة جودة البيانات</h4> <ul> <li>تصميم وتطوير وتنفيذ حلول لمراقبة والتحقق من دقة البيانات واتساقها واكتمالها وتحسينها.</li> </ul> <h4>تطوير وتحسين خطوط الأنابيب</h4> <ul> <li>بناء أبواب جودة البيانات لضمان وصيانة خطوط أنابيب بيانات قابلة للتوسع لمعالجة البيانات الكبيرة والتحقق منها بكفاءة.</li> </ul> <h4>ETL وتكامل البيانات</h4> <ul> <li>تطوير وتحسين عمليات ETL لضمان حركة البيانات بسلاسة عبر الأنظمة مع الحفاظ على لوحات جودة البيانات من البداية إلى النهاية.</li> </ul> <h4>حوكمة البيانات والامتثال</h4> <ul> <li>ضمان الامتثال بسياسات حوكمة البيانات والمعايير التنظيمية وأفضل ممارسات إدارة البيانات.</li> </ul> <h4>تحليل الأسباب الجذرية وحل المشكلات</h4> <ul> <li>التحقيق في الشذوذات البياناتية وتحديد الأسباب الجذرية وتنفيذ إجراءات تصحيحية بشكل استباقي.</li> </ul> <h4>أتمتة ورصد</h4> <ul> <li>تطوير نصوص أتمتة وأطر رصد لتبسيط فحوص جودة البيانات والتنبيه عند الشذوذات.</li> </ul> <h4>تحسين الأداء</h4> <ul> <li>تحسين أداء الاستعلامات وفهرسة قواعد البيانات وتكوينات النظام لتعزيز الكفاءة.</li> </ul> <h4>التواصل مع أصحاب المصلحة</h4> <ul> <li>التعاون الوثيق مع محللي البيانات والمهندسين وفرق الأعمال والبائعين لضمان تحقيق أهداف جودة البيانات.</li> </ul> <h4>الكفاءات والمؤهلات</h4> <p>فهم الدور الحاسم في ضمان جودة الأداء وموثوقية حلول البيانات. ينبغي أن تشمل المسؤوليات وعقلية العمل:</p> <ul> <li><strong>الالتزام بجودة البيانات العالية</strong><br> شغف بتطوير كود مُحسن لضمان جودة البيانات للمستخدم النهائي وتطوير لوحات التحليل وتحسين الأداء وتطبيق نهج علمي في الضبط والتحليل.</li> <li><strong>خبرة في مجتمع Agile</strong><br> العمل ضمن فرق Agile لضمان تقديم بوابات الجودة اللازمة واتخاذ إجراءات استباقية.</li> <li><strong>نهج يركز على العميل</strong><br> فهم عميق لاحتياجات العميل، مع ضمان أن كل ميزة وحل مطور يُحسن تجربة المستخدم النهائية مع تحديد القضايا المحتملة ومعالجتها قبل حدوثها. ملتزم بتقديم حلول تعزز تجربة العميل ورضاه.</li> </ul> <h4>المؤهلات التقنية / المهنية المطلوبة</h4> <ul> <li>درجة البكالوريوس في علوم الحاسب أو مجالات ذات صلة.</li> <li>0 إلى 1 سنة في الهندسة، وبشكل خاص في بناء بوابات الجودة لخطوط أنابيب البيانات، وضمان دقة البيانات، وإدارة الأنظمة الموزعة.</li> <li>خبرة في أنظمة وتقنيات البيانات الكبيرة مثل Java وPython وNoSQL وNode.js وAngular وKafka وYarn وHBase وZookeeper وفهم الأنظمة الموزعة مثل Hadoop (HDFS).</li> <li>معرفة بأطر معالجة البيانات، مثل Apache Hadoop (MapReduce) وApache Spark وApache Kafka.</li> <li>فهم مفاهيم وتكنولوجيات تخزين البيانات.</li> <li>إلمام بأدوات وعمليات ETL لنقل البيانات وتحويلها بكفاءة.</li> </ul> <h4>غير مناسب تماماً لك؟</h4> <p>هل تقلق من أنك لا تستوفي جميع المعايير المرغوبة بدقة؟ في فودافون نحن متحمسون لتمكين الناس وخلق مكان عمل يمكن للجميع فيه الازدهار، بغض النظر عن خلفياتهم الشخصية أو المهنية. إذا كنت متحمساً لهذا الدور لكن خبرتك لا تتطابق تماماً مع كل جزء من الوصف الوظيفي، فسنشجعك على التقديم لأنك قد تكون المرشح المناسب لهذا الدور أو لفرصة أخرى.</p> <h4>من نحن</h4> <p>نحن شركة الاتصالات الدولية الرائدة، نخدم ملايين العملاء. في فودافون، نؤمن بأن الاتصالات قوة للخير. إذا استخدمناها في الأشياء التي تهم حقاً، يمكنها تحسين حياة الناس والعالم من حولهم. من خلال تقنيتنا نُمكّن الناس، نربط الجميع بغض النظر عن هويتهم أو مكان إقامتهم ونحمي الكوكب، بينما نساعد عملاءنا على القيام بالمثل.</p> <p>الانتماء في فودافون ليس مفهومًا؛ إنه ممارس حي، نتنفسه وننقشه من خلال كل ما نفعله. ستكون جزءاً من مجتمع عالمي ومتعدد الثقافات، مع عقول مختلفة، قدرات، خلفيات وثقافات متنوعة. نحن ملتزمون بزيادة التنوع، وضمان تمثيل متساوٍ، وجعل فودافون مكاناً يشعر فيه الجميع بالأمان والتقدير والشمول.</p> <h4>الوصول والإتاحة</h4> <p>إذا كنت تحتاج أي ترتيب معقول أو لديك طلب وصول كجزء من مسار توظيفك، على سبيل المثال، وقت إضافي أو فترات راحة بين الاختبارات عبر الإنترنت، يرجى الرجوع إلى الإرشادات ذات الصلة المقدمة من فودافون.</p> <p>معاً نستطيع.</p>

<h2 class="h5">وصف الوظيفة</h2> <div class="t-break" data-jb-field="description"> <b>ملخص المنصب</b><br>الموقع <br> <br> مركز مصر للتسليم <br><strong> اتصل بمسارك المهني في Deloitte. </strong><br><strong> Deloitte </strong>، تأسست عالميًا في 1845، هي أكبر شركة خدمات مهنية رائدة في العالم، وتقدم خدمات التدقيق والضمان، والضرائب، والاستشارات، والاستشارات المالية، وخدمات مخاطر للأطراف العامة والخاصة عبر صناعات متعددة. نحن موجودون في أكثر من 150 دولة، وباعتبارنا أكبر أعمال استشارات الإدارة في العالم، تميز Deloitte بقدرتها على مساعدة العملاء في حل أكثر مشاكلهم تعقيدًا، من الإستراتيجية إلى التنفيذ. <br> حاضنة ابتكار Deloitte (DIH) مبادرة/أولوية استراتيجية تدعم طموحنا بأن نصبح الشريك الأفضل للتحول التجاري لعملائنا وأن نوسع ونعبئ بصمتنا في التوصيل عبر منطقة أوروبا، الشرق الأوسط، وأفريقيا. مع إمكانية الوصول إلى قوة عمل مُقيَّمة ومتنوعـة وعالية المهارة ومتحفِّزة ومندمجة، تقود DIH حلولاً تقنية معقدة لمشاكل الأعمال الأكثر تعقيدًا للعملاء عبر محفظات تتضمن 'الاستراتيجية والمعاملات'، و'العميل'، و'الهندسة، والذكاء الاصطناعي والبيانات'، و'المؤسسي، والتكنولوجيا والأداء' و'الأمن السيبراني'. تهدف DIH إلى أن تصبح وجهة لأفضل المواهب في مصر لمسيرة مهنية طويلة ومثيرة. <br> نستثمر في أشخاص مميزين من مواهب وخلفيات متنوعة ونمكنهم من تحقيق أكثر مما يمكنهم في أماكن أخرى. عملنا يجمع بين النصيحة مع العمل والنزاهة. نؤمن بأنه عندما تكون عملائنا والمجتمع أقوى، نكون نحن كذلك أقوى. نمت مؤسستنا وتنوعت على مستوى الإقليم مع الحفاظ على ثقافتنا المشتركة. نهدف إلى مساعدة العملاء على تحقيق طموحاتهم، وإحداث فرق إيجابي في المجتمع، وتحقيق أقصى قدر من النجاح لموظفينا. هذا الدافع يعزز الالتزام والإنسانية التي تتسرب من خلال كل عمل نقوم به. <br><strong> اتصل بفرصتك. </strong><br> هل أنت مستعد لإطلاق مسيرتك المهنية عند تقاطع التصنيع الدوائي والتقنية المتقدمة؟ تبحث Deloitte عن محلل أعمال للانضمام إلى قسم سلسلة الإمداد

<p>&nbsp;نحن نبحث عن محلل منتج كبير يمكنه المساهمة في جعل البيانات جزءًا حقيقيًا من طريقة تشغيل المنتج. ليست هذه وظيفة تنتظر خلالها من مدير المنتج طلب لوحة معلومات أو سحب تقرير بعد اتخاذ قرار. من المتوقع أن تقترب من المنتج، وتفهم كيف يستخدمه العملاء فعليًا، وتلتقط الأنماط التي قد يغفل عنها الآخرون، وتقدِّم رؤى قبل أن يطلبها أحد. ستعمل على مستويين. على مستوى المنتج والميزة، ستساعد الفرق على فهم ما إذا كان العملاء يكتشفون، ويقبلون، ويتفاعلون، ويستفيدون من ما نقوم ببناءه. ستحدد الاحتكاك، وتحقق في سلوك غير متوقع، وتقيم التجارب، وتساعد الفرق في اتخاذ قرار حول ما يجب تحسنيه، وتوسيعه، وإعادة موضعه، أو إيقافه. وعلى مستوى القيادة، ستربط تلك الإشارات الفردية للمنتج بالصورة الأكبر - مما يساعد القيادة على فهم أداء المنتج، والفرص الناشئة، والمخاطر، وأين يجب أن نستثمر بعد ذلك. أقوى شخص في هذه الوظيفة سيكون قادراً على التنقل بسهولة بين استعلام SQL، ومحادثة مع مدير المنتج، وعرض تقديمي قيادي - وترجمة البيانات نفسها إلى شيء ذو معنى لكل جمهور. ماذا ستفعل؟ حول بيانات المنتج إلى قرارات. ستتجاوز الإبلاغ عما حدث لفهم لماذا حدث، وماذا يعني، وما الذي ينبغي أن يفعله المنتج بشكل مختلف نتيجة لذلك. ساعد الفرق في تعريف ما يعنيه النجاح فعلياً. ستعمل مع مديري المنتجات وأصحاب المصلحة الآخرين على وضع مؤشرات أداء رئيسية ذات مغزى، وقياسات النجاح، وخطط القياس قبل إطلاق الميزات والمبادرات. افهم كيف يستخدم العملاء منتجاتنا. ستحلل الرحلات، والقنوات، والتجارب، والتبني، والمشاركة، والاحتفاظ، والتسرب، وأنماط السلوك لتحديد أين ينجح العملاء وأين يواجهون صعوبات. قيِّم ما إذا كانت منتجاتنا تقدم قيمة. ستقيِّم أداء الميزات وتساعد الفرق في اتخاذ قرارات مبنية على الأدلة حول ما إذا كان يجب تحسينها، وتوسيعها، وإعادة موضعها، أو إيقاف المبادرات. احضر رؤى إلى اكتشاف المنتج. ستستخدم أدلة كمية إلى جانب سياق العميل والمنتج والسوق لمساعدة الفرق في فهم المشاكل التي تستحق الحل وأين توجد أكبر الفرص. تحدّى الافتراضات بالأدلة. عندما يؤمن فريق بأن ميزة ما تعمل، والتبني قوي، أو أن العملاء يتصرفون بطريقة معينة، ستشعر بالراحة في سؤال: ماذا تخبرنا البيانات بالفعل؟ بشكل بنّاء وبدون إحداث احتكاك. حدد الفرص قبل أن يُطلب منك ذلك. لن تنتظر من صاحب مصلحة طلب تقرير. ستقوم بالتحري بشكل استباقي عن الشواذ والاتجاهات الناشئة والمناطق ذات الأداء الضعيف والتغيرات في سلوك العملاء وتقدم ما يهم. ادعم التجارب. ستساعد الفرق في تعريف فرضيات، ومعايير النجاح، وطرق القياس، ثم تحلل التجارب واختبارات A/B لتحديد ما تقوله الأدلة. اجعل التحليلات المعقدة سهلة الفهم. ستحوِّل مجموعات البيانات الكبيرة والتحليلات المعقدة إلى قصص واضحة وتصورات وتوصيات وقرارات مفهومة لكل من الجماهير التقنية وغير التقنية. امنح القيادة رؤية واضحة لأداء المنتج. ستنشئ تقارير تربط أداء المنتج والميزة بالتخطيط العام للأعمال، مع إبراز التقدم، ومحركاته، والمخاطر، والإجراءات الموصى بها بدلاً من عرض الأرقام فقط. اعِد المنتج ليكون أكثر اعتماداً على البيانات ذاتياً. ستبني أطر تحليلية قابلة لإعادة الاستخدام ولوحات معلومات ووثائق وموارد خدمة ذاتية حتى لا تحتاج الفرق للعودة إليك في كل سؤال. رفع مستوى محو الأمية البيانات عبر المنتج. ستدرب مديري المنتجات على القياسات والتحليلات والتفسير، وتستخدم ورش العمل وساعات المكتب والتعاون اليومي لجعل البيانات جزءاً من طريقة عمل الفريق. بناء الثقة عبر الفرق. ستعمل عن كثب مع المنتج والتصميم والهندسة وأصحاب المصلحة في الأعمال وتؤثر في القرارات دون الاعتماد على سلطة رسمية. كيف نحدد النجاح؟ في أول 3-6 أشهر لك، ستبني الثقة. تعرف فرق المنتج أنك شخص يفهم المنتج، يطرح الأسئلة الصحيحة، ويحمل رؤى مفيدة بدلاً من إنتاج تقارير فقط. مع تثبيت مكانك ستبدأ في تغيير كيفية اتخاذ القرارات. مديرو المنتجات يحددون مقاييس نجاح ذات مغزى في وقت مبكر، الفرق تستخدم الأدلة لتقييم قراراتها، وأنت تبادر في كشف الفرص والمخاطر بدلاً من الاستجابة لطلبات الإبلاغ. في النهاية، يعني النجاح أن يصبح المنتج أكثر ذكاءً. لدى القيادة رؤية واضحة لما drives أداء المنتج، الفرق تفهم لماذا يتصرف العملاء كما يفعلون، وتتزايد قرارات الأولويات والاستثمار بناءً على الأدلة بدلاً من الافتراضات. التحول الذي نريده بسيط: من ماذا حدث؟ لماذا حدث؟ ماذا يجب علينا فعله حيال ذلك؟ من أنت؟ أنت فضولي بطبيعتك. عندما ترى رقمًا غير متوقع، لا تضيفه إلى تقرير فحسب، بل تريد معرفة ما وراءه. تفكر بشكل تجاري، لا تحلل فحسب. تفهم أن الرؤية المثيرة للاهتمام ليست بالضرورة مفيدة. يمكنك ربط سلوك المنتج بقيمة العميل، وأداء الأعمال، وقرارات الاستثمار. لا تحتاج إلى أن يُعطى لك السؤال. أنت مريح في البدء بمشكلة غامضة، وتحديد ما يجب فهمه، وتحديد التحليل الذي سيساعد في الإجابة عليها. يمكنك التكبير والتصغير. يمكنك قضاء وقت في التحقيق لماذا تبني اعتماد ميزة معينة انخفض مع فهم كيف ترتبط هذه النتيجة باستراتيجية المنتج الأوسع. أنت مستعد لتحدّي الناس. لا تقوم فقط باعتماد ما يعتقده أصحاب المصلحة مسبقًا. أنت مرتاح في تقديم أدلة تتعارض مع افتراض، مع القيام بذلك بطريقة تبني الثقة بدلاً من الدفاعية. أنت تعرف أن كونك على حق ليس كافيًا.</p><p><strong>الملف التعريفي المرغوب فيه للمرشح</strong></p><p>أنت فضولي بطبيعتك. عندما ترى رقمًا غير متوقع، لا تضيفه إلى تقرير فحسب، بل تريد معرفة ما وراءه. تفكر بشكل تجاري، لا تحلل فحسب. تفهم أن الرؤية المثيرة للاهتمام ليست بالضرورة مفيدة. يمكنك ربط سلوك المنتج بقيمة العميل، وأداء الأعمال، وقرارات الاستثمار. لا تحتاج إلى أن يُعطى لك السؤال. أنت مريح في البدء بمشكلة غامضة، وتحديد ما يجب فهمه، وتحديد التحليل الذي سيساعد في الإجابة عليها. يمكنك التكبير والتصغير. يمكنك قضاء وقت في التحقيق لماذا تبني اعتماد ميزة معينة انخفض مع فهم كيف ترتبط هذه النتيجة باستراتيجية المنتج الأوسع. أنت مستعد لتحدّي الناس. لا تقوم فقط باعتماد ما يعتقده أصحاب المصلحة مسبقًا. أنت مرتاح في تقديم أدلة تتعارض مع افتراض، مع القيام بذلك بطريقة تبني الثقة بدلاً من الدفاعية. أنت تعرف أن كونك على حق ليس كافيًا. تحليلك لا يخلق قيمة إلا إذا فهمه الناس واتخذوا إجراءً بناءً عليه. يمكنك تحويل النتائج المعقدة إلى قصة بسيطة وتوصية واضحة. أنت متواصل قوي. يمكنك شرح نتيجة تحليلية لمدير المنتج، والعمل من خلال التفاصيل التقنية مع مهندس، وتقديم الدلالة على الجانب التجاري للقيادة. أنت مبادر وتتصرف بإرشاد ذاتي. لا تنتظر ظهور تذكرة في صفك. تلاحظ شيئًا worth التحقيق وتتولى مسؤولية معرفة ما يعنيه. أنت مرتاح مع الغموض وبيئة سريعة التغير. ليس كل سؤال سيكون لديه مجموعة بيانات نظيفة أو إجابة واضحة. تعرف كيف تعمل مع معلومات غير مكتملة مع الشفافية حول حدودها. لديك أكثر من 4 سنوات خبرة في تحليلات المنتج، التحليلات الرقمية، معلومات الأعمال، أو مجال ذو صلة، مع خبرة في العمل مباشرة مع فرق المنتج الرقمي. أنت قوي تقنيًا. يمكنك استخدام SQL بشكل مستقل لاستكشاف وتحليل مجموعات بيانات كبيرة وتكون مرتاحًا للعمل مع منصات تحليلات المنتج أو ذكاء الأعمال مثل ميكس بانل، هيب، بندو، ميتابيس، أمپلتيود، لوكر، تابلو، Power BI، أو أدوات مشابهة. تفهم مقاييس المنتج بعمق، بما في ذلك القوائم، الرحلات، التبني، الاحتفاظ، المشاركة، التسرب، وسلوك العملاء. يمكنك تحويل أسئلة الأعمال الغامضة إلى تحليل منظم وتفهم الفرق بين العثور على ارتباط وفهم ما يعنيه فعلاً. أنت مرتاح للعمل عن بُعد وتستطيع التواصل بفعالية عبر الفرق دون الاعتماد على التواجد في الغرفة نفسها. لديك إجادة عملية باللغة الإنجليزية. من المحبذ وجود خبرة في تصميم أو تقييم اختبارات A/B وتجارب. خبرة في التحليل الإحصائي. Familiarity مع أكوام البيانات الحديثة، مخازن البيانات، أدوات التحويل، تتبع الأحداث، instrumentation التحليلي، أو حوكمة البيانات. خبرة في بناء أو تحسين وظيفة تحليلات المنتج أو ثقافة البيانات. خبرة في تقديم توصيات منتج إلى القيادة العليا. معرفة عملية بلغة بايثون أو R. خبرة في العمل مع B2B SaaS، منتجات المؤسسات، منتجات الذكاء الاصطناعي، أو منصات بيانات معقدة.

<h2 class="h5">وصف الوظيفة</h2> <div class="t-break" data-jb-field="description"> <span>عن ليكسيديا Lucidya هي منصة أصلها ذكاء اصطناعي للذكاء الاصطناعي في تجربة العملاء (CX) وتساعد المؤسسات على فهم عملائها واتخاذ الإجراءات عبر كامل دورة العميل. <br> تجمع منصتنا منتجات بما في ذلك الاستماع الاجتماعي، وخدمة OmniServe، والاستبيان، ووكيل الذكاء الاصطناعي، مما يساعد المؤسسات عبر المنطقة في تحويل بيانات العملاء إلى تجارب أفضل ونتائج أعمال قابلة للقياس. <br> مع استمرارنا في توسيع منتجاتنا وعملائنا وقدرات الذكاء الاصطناعي، أصبحت كمية البيانات التي نولدها تتزايد بسرعة. <br> الفرصة لم تعد تقتصر على الإبلاغ عما حدث فحسب - بل فهم سبب حدوثه وما يعنيه وما الذي يجب أن نفعله بعد ذلك. <br> لماذا يهم هذا الدور؟ نبحث عن محلل منتج رفيع يمكنه المساعدة في جعل البيانات جزءاً حقيقياً من كيفية تشغيل المنتج. <br> ليست هذه وظيفة ستنتظر فيها مدير المنتج لطلب لوحة معلومات أو سحب تقرير بعد اتخاذ القرار بالفعل. <br> من المتوقع أن تقرب نفسك من المنتج وتفهم كيف يستخدمة العملاء فعلياً وتلاحظ الأنماط التي قد يغفلها الآخرون وتقدم الرؤى قبل أن يطلبها أحد. <br> ستعمل على مستويين. <br> على مستوى المنتج والميزة، ستساعد الفرق في فهم ما إذا كان العملاء يكتشفون و يتبنون ويتفاعلون ويستفيدون من ما نقوم ببنائه. <br> ستحدد الاحتكاك وتفتش عن سلوك غير متوقع، وتقييم التجارب، وتساعد الفرق في اتخاذ قرارات ما يجب تحسينه، وتوسيعه، وإعادة وضعه، أو إيقافه. <br> على مستوى القيادة، ستربط تلك الإشارات الفردية للمنتج بالصورة الأكبر - لمساعدة القيادة على فهم أداء المنتج والفرص الناشئة والمخاطر وأين يجب علينا الاستثمار التالي. <br> أقوى شخص في هذا الدور سيكون قادراً على التنقل برشاقة بين استعلام SQL، ومحادثة مع مدير المنتج، وتقديم عرض قيادة - وترجمة نفس البيانات إلى شيء ذي معنى لكل جمهور. <br> ما ستفعله حولل البيانات المنتج إلى قرارات. <br> ستتجاوز مجرد الإبلاغ عما حدث لفهم سبب حدوثه وما يعنيه وما الذي يجب أن يفعله المنتج بشكل مختلف نتيجة لذلك. <br> ساعد الفرق في تحديد معنى النجاح فعلياً. <br> ستعمل مع مديري المنتجات وأصحاب المصلحة الآخرين لتحديد مؤشرات الأداء الرئيسية ذات مغزى وقياسات النجاح وخطط القياس قبل إطلاق الميزات والمبادرات. <br> فهم كيفية استخدام العملاء لمنتجاتنا. <br> ستحلل الرحلات والمسارات، والحقائب، والتبنّي، والتفاعل، والاحتفاظ، والتقلبات، ونماذج السلوك لتحديد أماكن نجاح العملاء وأين يواجهون صعوبات. <br> تقييم ما إذا كانت منتجاتنا تقدم قيمة. <br> ستقيم أداء الميزات وتساعد الفرق في اتخاذ قرارات مدعومة بالأدلة حول ما إذا كان يجب تحسينها أو توسيعها أو إعادة وضعها أو وقف المبادرات. <br> جلب الرؤى لاكتشاف المنتج. <br> ستستخدم أدلة كمية إلى جانب سياق العملاء والمنتج والسوق لمساعدة الفرق على فهم ما هي المشاكل التي تستحق الحل وأين توجد أكبر الفرص. <br> تحدي الافتراضات بالأدلة. <br> عندما يعتقد الفريق أن ميزة ما تعمل وأن التبني قوي وأن العملاء يتصرفون بطريقة معينة، ستشعر بالارتياح لطرح السؤال: “ماذا تقول البيانات فعلياً؟” — بشكل بنّاء ودون خلق احتكاك. <br> حدد الفرص قبل أن يُطلب منك ذلك. <br> لن تنتظر حتى يطلب منك صاحب المصلحة تقريراً. <br> ستقوم بمسح الأنomalies والاتجاهات الناشئة والمناطق التي الأداء فيها دون المستوى والتغيرات في سلوك العملاء وتقدِّم ما يهم. <br> دعم التجارب. <br> ستساعد الفرق في تحديد الافتراضات ومعايير النجاح وطرق القياس، ثم تحلل التجارب واختبارات A/B لتحديد ماذا تقول الأدلة لنا. <br> اجعل التحليل المعقد سهلاً للفهم. <br> ستحوِّل مجموعات البيانات الكبيرة والتحليلات المعقدة إلى قصص واضحة، ورؤى، وتوصيات، وقرارات مفهومة لكل من الجمهورين التقني وغير التقني. <br> امنح القيادة رؤية واضحة لأداء المنتج. <br> ستنشئ تقارير تربط أداء المنتج والميزة بالتوجهات والأهداف التجارية الأوسع، مع إبراز التقدم والدوافع والمخاطر والإجراءات الموصى بها بدلاً من مجرد تقديم الأرقام. <br> اجعل المنتج أكثر استقلالية بالبيانات. <br> ستبني أطر تحليلية قابلة لإعادة الاستخدام، ولوحات تحكم، ووثائق، وموارد ذاتية الخدمة حتى لا تحتاج الفرق إلى اللجوء إليك بكل سؤال. <br> رفع مستوى معرفة البيانات عبر المنتج. <br> ستدرّب مديري المنتجات على المقاييس والتحليل والتفسير، وتستخدم ورش العمل وساعات المكتب والتعاون اليومي لجعل استخدام البيانات جزءاً من طريقة عمل الفريق. <br> بناء الثقة عبر الفرق. <br> ستعمل عن كثب مع المنتج والتصميم والهندسة وأصحاب المصلحة في الأعمال وتؤثر في القرارات دون الاعتماد على السلطة الرسمية. <br> ما النجاح الذي looks like؟ في أول 3-6 أشهر لك، ستبني الثقة. <br> تعرف فرق المنتج أنك شخص يفهم المنتج، يطرح الأسئلة الصحيحة، ويقدم رؤى مفيدة بدلاً من مجرد إنتاج تقارير. <br> أثناء تثبيت نفسك، ستبدأ في تغيير كيفية اتخاذ القرارات. <br> مديرو المنتجات يحددون مقاييس نجاح ذات مغزى في وقت مبكر، الفرق تستخدم الأدلة لتقييم قراراتها، وأنت تكشف عن الفرص والمخاطر بشكل استباقي بدلاً من الاستجابة لطلبات التقارير. <br> في نهاية المطاف، يعني النجاح أن يصبح المنتج أكثر ذكاء. <br> لدى القيادة رؤية واضحة لما يحفز أداء المنتج، تفهم الفرق لماذا يتصرف العملاء كما يتصرفون، وتصبح قرارات الأولويات والاستثمار قائمة على الأدلة بدلاً من الافتراضات. <br> التغيير الذي نبحث عنه بسيط: من “ماذا حدث؟” → “لماذا حدث؟” → “ما الذي يجب أن نفعله حيال ذلك؟” <br> من أنت؟ أنت بطبعك فضولي. <br> عندما ترى رقمًا غير متوقع، لا تضيفه إلى تقرير فحسب — بل ترغب في معرفة ما وراءه. <br> تفكر بشكل تجاري، وليس تحليليًا فحسب. <br> تدرك أن رؤية مثيرة للاهتمام ليست بالضرورة مفيدة. <br> يمكنك ربط سلوك المنتج بقيمة العملاء، وأداء الأعمال، وقرارات الاستثمار. <br> لا تحتاج أن تعطى السؤال. <br> أنت مرتاح لبدء مع مشكلة غامضة، وتحديد ما يحتاج إلى فهم، وتحديد أي تحليل سيساعد فعلياً في الإجابة عليه. <br> يمكنك التكبير والتصغير. <br> يمكنك قضاء وقت في التحقيق في سبب انخفاض تبني ميزة معينة مع فهم كيف ترتبط تلك النتيجة باستراتيجية المنتج الأوسع. <br> أنت مستعد لتحدي الناس. <br> لا تقوم فقط بالتحقق من صحة ما يؤمن به صاحب المصلحة بالفعل. <br> أنت مرتاح لتقديم أدلة تتعارض مع افتراض، مع القيام بذلك بطريقة تبني الثقة بدلاً من الدفاعية. <br> أنت تعلم أن كونك على صواب ليس كافياً. <br> تحليلك يولِّد قيمة فقط إذا فهمه الناس وتصرفوا بناءً عليه. <br> يمكنك تحويل النتائج المعقدة إلى قصة بسيطة وتوصية واضحة. <br> أنت متواصل قوي. <br> يمكنك شرح نتيجة تحليل لمدير منتج، والعمل من خلال التفاصيل التقنية مع مهندس، وتقديم التأثير التجاري للقيادة. <br> أنت مبادر وتتحمل المسئولية بنفسك. <br> لا تنتظر تذكرة لتظهر في قائمة عملك. <br> تلاحظ شيئاً يستحق التحقيق وتتولى معرفة ما يعنيه. <br> أنت مرتاح للغموض وتغير البيئة. <br> ليست كل الأسئلة لها مجموعة بيانات نظيفة أو إجابة واضحة. <br> تعرف كيف تعمل مع معلومات غير كاملة مع الشفافية حول قيودها. <br> لديك أكثر من 4 سنوات خبرة في تحليلات المنتج، التحليلات الرقمية، ذكاء الأعمال، أو مجال ذي صلة، مع خبرة مباشرة في العمل مع فرق المنتج الرقمية. <br> أنت قوي تقنياً. <br> يمكنك استخدام SQL بشكل مستقل لاستكشاف وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة وتكون مرتاحاً للعمل مع منصات تحليل المنتج أو ذكاء الأعمال مثل Mixpanel وHeap وPendo وMetabase وAmplitude وLooker وTableau وPower BI أو أدوات مماثلة. <br> تفهم مقاييس المنتج بعمق، بما في ذلك القنوات والرحلات والدفعات والتبني والاحتفاظ والتقلبات وسلوك العملاء. <br> يمكنك تحويل أسئلة العمل الغامضة إلى تحليل منظم وفهم الفرق بين العثور على ارتباط وفهم المعنى الفعلي. <br> أنت مرتاح للعمل عن بُعد ويمكنك التواصل بشكل فعال عبر الفرق دون الاعتماد على وجودك في الغرفة نفسها. <br> لديك إجادة عملية في اللغة الإنجليزية. <br> من الجميل وجود خبرة في تصميم أو تقييم اختبارات A/B وتجارب. <br> خبرة في التحليل الإحصائي. <br> الإلمام بمجموعات البيانات الحديثة، مستودعات البيانات، أدوات التحويل، تتبع الأحداث، instrumentation التحليلي، أو حوكمة البيانات. <br> خبرة في بناء أو تحسين وظيفة تحليل المنتج أو ثقافة البيانات. <br> خبرة في تقديم توصيات المنتج إلى قيادة عليا. <br> معرفة عملية بلغة Python أو R. <br> خبرة في العمل مع SaaS B2B، منتجات الشركات، منتجات AI، أو منصات بيانات معقدة. <br> كيف سيبدو عملية التوظيف؟ فحص من قبل المجند — محاورة مبدئية حول خبرتك ودوافعك وما تبحث عنه بعد ذلك. <br> مقابلة التحليلات — مناقشة أعمق حول خبرتك في تحليلات المنتج، قدرتك التقنية، وكيف تتعامل مع المشكلات التحليلية الغامضة. <br> دراسة حالة / تمرين تحليلي — ستتم إعطاؤك مشكلة منتج أو أعمال وتُطلب تحليل المعلومات المتاحة، وتحديد الرؤى الأساسية، وشرح ما ستوصي به. <br> مقابلة العرض — ستلتقي بأصحاب المصلحة في المنتج و/أو الأعمال لاستكشاف كيف تواصل الرؤى وت challenge الافتراضات وتؤثر القرارات استناداً إلى دراسة الحالة. <br> مقابلة القيادة / الثقافة — محادثة أخيرة تركز على كيفية عملك وتعاونك والتعامل مع الغموض والمساهمة في فريق عالي الأداء.<br></span> </div>

<p><h4>مركز ديلويت للابتكار | مُهندس حلول ذكاء القرار، القاهرة، مصر</h4> <p>اتصل بمسيرتك المهنية مع ديلويت. تأسست ديلويت عالمياً في عام 1845، وهي أكبر شركة خدمات مهنية رائدة في العالم، تقدم خدمات التدقيق والضمان والضرائب والاستشارات والحوكمة المالية وخدمات استشارات المخاطر لعملاء عامين وعامّين في صناعات متعددة. نحن متواجدون في أكثر من 150 دولة، وبصفتنا أكبر شركة استشارات إدارية في العالم، تبرز ديلويت بقدرتها على مساعدة العملاء في حل أكثر مشاكلهم تعقيداً، من الإستراتيجية إلى التنفيذ.</p> <p>مركز ديلويت للابتكار (DIH) هو مبادرة استراتيجية وأولوية أنشئت من قبل ديلويت شمال وجنوب أوروبا (NSE) لدعم طموحنا في أن نصبح الشريك الرائد في تحويل الأعمال المفضل لعملائنا وتوسيع ونطاق وجودنا في أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا. بفضل الوصول إلى قوة عاملة واسعة ومتنوعة وذات مهارات عالية ودافعها التحفيز والمشاركة، يقوم DIH بتقديم حلول تقنية معقدة لمشاكل أعمال العملاء الأكثر تعقيداً، عبر محافظ تشمل: 'الاستراتيجية والمعاملات'، 'العميل'، 'الهندسة والذكاء الاصطناعي والبيانات'، و'المؤسسة والتكنولوجيا والأداء' و'الأمن السيبراني'.</p> <p>يهدف DIH إلى أن يصبح وجهة لأفضل المواهب في مصر لمهنة طويلة ومثيرة. نستثمر في أشخاص متميزين من مواهب وخلفيات متنوعة ونُمكّنهم من تحقيق أكثر مما could elsewhere. عملنا يجمع بين النصيحة والعمل والنزاهة. نؤمن بأن عندما يكون عملاؤنا والمجتمع أقوى، نحن كذلك أقوى. نمو منظمتنا زاد في الحجم والتنوع، مقدّماً خدمات عبر المنطقة، مع بقاء ثقافتنا المشتركة كما هي. نهدف إلى مساعدة العملاء في تحقيق طموحاتهم، وإيجاد فرق إيجابي في المجتمع، وتحقيق أقصى نجاح لأفرادنا. هذا الدافع يغذي الالتزام والإنسانية التي تسري عميقاً في كل إجراء من إجراءاتنا.</p> <p>اتصل بفرصتك. أثبتت السنوات القليلة الماضية أن سلاسل التوريد اليوم تخضع لتقلبات متزايدة بشكل أُسّي (VUCA) بشكل كبير، مما يؤدي إلى بعض الانقطاعات الكبيرة وكثير من الانقطاعات الثانوية حول العالم. وعلى الجانب الآخر، أظهرت التطورات التكنولوجية في مجالات البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي (بما في ذلك تعلم الآلة) والسحابة والمزيد إمكانات كبيرة لزيادة قدرات الشركة على مواجهة هذه العواصف، خاصة في مجالي سلسلة التوريد وعمليات الشبكة.</p> <p>هنا في ديلويت، نجمع هذين الاتجاهين الأسيين معاً ضمن ممارسة تحليل وسك معلومات سلسلة التوريد لدينا، لتزويد عملائنا بالأدوات الصحيحة للحصول على سلاسل توريد مرنة وفعالة وذات كفاءة عالية. نحن نصمّم وننفّذ مراكز قيادة معرفية (Cognitive Command Centres)، مدعومة برؤية شاملة من خلال الدمج البيانات ولوحات العرض والتنبيهات من جهة، والذكاء القرار من جهة أخرى عبر تعلم الآلة وأتمتة العمليات. في رحلتنا نحو شبكة توريد رقمية تتولى القيادة بذاتها، نتعاون عن كثب مع Aera Technology، رائدة في مجال أنظمة التشغيل المعرفية.</p> <p>في هذا السياق، نحن نبحث عن مهندسي حلول ونماذج مهارة لديهم خبرة عميقة في مجال عمليات سلسلة التوريد، مع وجود اتجاه قوي نحو البيانات والتحليل، حريصين على التخصص في مجال مراكز القيادة المعرفية المدعومة بالذكاء القرار.</p> <h4>كمهندس حلول أنت:</h4> <ul> <li>تدفعك أحلام سلسلة توريد تقود نفسها، حيث يتم تعزيز وأتمتة أنواع مختلفة من القرارات اليومية إلى الاستراتيجية من خلال أنواع مختلفة من التحليلات وقدرات الذكاء الاصطناعي.</li> <li>تزدهر عند تقاطع المتطلبات الوظيفية والتمكين الفني بهدف تحديد وتصميم وتنفيذ وتشغيل منتجات رقمية في شكل حالات استخدام ذكاء القرار.</li> <li>تلتزم باستغلال معرفتك الوظيفية بسلسلة التوريد لترجمة تحديات العميل الرئيسية إلى تصاميم حلول ذات قيمة مدعومة بذكاء القرار.</li> <li>تلتزم باستغلال معرفتك الفنية (التحليلات والذكاء الاصطناعي) لترجمة متطلبات الحل الوظيفي إلى بنى معمارية فعالة ومستدامة وقابلة للتوسع تدعم الحل.</li> <li>مصمم على فهم عميق لحلول ذكاء القرار (مثل Aera Technology)، ويرغب في توجيه تركيزه نحو مشاريع تنفيذ ذكاء القرار لتنمية ممارستنا.</li> <li>سينفذون تنفيذ حلول ذكاء القرار عبر مراحل المشروع المختلفة (خارطة الطريق الاستراتيجية، تصميم الحل، التنفيذ، التشغيل)، من خلال القيام بأنشطة إدارة تنفيذ عملية كجزء من فريق تنفيذ أكبر.</li> </ul> <h4>الأنشطة النموذجية تشمل:</h4> <ul> <li>تطوير خرائط طريق ذكاء القرار، حيث تتخيل وتحسن رحلة العميل من منصة الاحتراق اليوم إلى حالة تنظيمية شاملة لسلسلة التوريد والتنسيق والمرونة الممكنة من خلال ذكاء القرار.</li> <li>قيادة تصميم حلول ذكاء القرار من خلال التفكير الإبداعي وترجمة احتياجات العمل إلى متطلبات وظيفية وتصميم UI/UX وتفاصيل تقنية، ثم تحويلها إلى حل عملي.</li> <li>قيادة تنفيذ حلول ذكاء القرار باستخدام accelerators مشاريع منظمة مثل رحلات المستخدم وخطط السبرينت وقوائم الخلفية للحلول، والمزيد.</li> <li>تنسيق فرق صغيرة (مثلاً 3 إلى 5 أشخاص) من خبراء الأدوار (مثل بناء المهارات، منشئي واجهات المستخدم، خبراء ذكاء القرار الوظيفيين) مقيمين في مناطق جغرافية مختلفة.</li> <li>تطبيق أفضل ممارسات تحليل البيانات عبر مراحل وأنشطة المشروع المختلفة مع تركيز قوي على البساطة والقدرة على التوسع والكفاءة والشفافية.</li> <li>توجيه أعضاء الفريق الآخرين خلال مسار تعلمهم للمساعدة في توسيع ممارستنا وتحقيق تأثير حقيقي ذو معنى.</li> </ul> <h4>اتصل بمهاراتك وخبرتك المهنية.</h4> <p>أنت تحتاج إلى:</p> <ul> <li>يفضّل درجة ماجستير مع تخصص في إدارة سلسلة التوريد، بحوث العمليات، علوم الكمبيوتر، تقنيات التحسين، إدارة الإنتاج، اللوجستيات، أو ما يعادلها.</li> <li>من 7 إلى 12 عاماً من الخبرة المهنية في سلسلة التوريد مع سياق البيانات والتحليلات، تجمع بين المهارات الوظيفية والفنية.</li> <li>أي خبرة سابقة في ذكاء القرار تعتبر ميزة، سواء كمستخدم نهائي، مستشار تنفيذ، أو أخصائي منتج. إن لم يتوفر، فقد تعرضت لحلول مثل Aera Technology وAnaplan وc3.ai وSnowflake وAlteryx وغيرها.</li> </ul> <h4>المهارات المفضلة:</h4> <ul> <li>مهارات قوية جداً في إدارة البيانات: إلمام جيد بـ ETL وقواعد البيانات العلائقية؛ إجادة SQL وDBA؛ وجود خبرة في Java يعد ميزة.</li> <li>خبرة موثقة في تصور البيانات: تصميم تجربة المستخدم، تصميم لوحات التحكم، نمذجة العمليات، نمذجة قواعد العمل.</li> <li>خبرة نظرية أو عملية في سلسلة التوريد، أبراج التحكم، وذكاء القرار (بما في ذلك علم البيانات) كأصل مهم (يشار إليه عادة بـ S&OE).</li> <li>لاعب فريق لديه فضول فكري ودافع للتعلم المستمر. سجل مثبت في قيادة فرق صغيرة من 3 إلى 5 أشخاص.</li> <li>مهارات تواصل قوية وطلاقة في الإنجليزية. معرفة جيدة بلغة إضافية تعتبر ميزة.</li> </ul> <h4>المهارات البرمجية المطلوبة:</h4> <ul> <li>MS Office (Excel, PowerPoint, Word, Visio, Outlook)</li> <li>إدارة قواعد البيانات العلائقية - SQL</li> <li>Python ميزة</li> <li>Java ميزة</li> </ul> <h4>اتصل بخط خدماتك – التكنولوجيا والتحول.</h4> <p>التفكير المميز، خبرة عميقة، والعمل التعاوني. هذا ما يربطنا. هذا ما يجعلنا ديلويت. إذا كنت ترغب في المساعدة في حل بعض أكبر التحديات، انضم إلينا. معاً، سنُحدث تأثيراً ذا معنى.</p> <h4>اتصل بصناعتك.</h4> <p>"ما جذبني إلى ديلويت كان الفرص اللامتناهية والتجربة الجماعية لأشخاص متشابهين في التفكير. عملاء ديلويت يتضمنون العديد من أكبر المؤسسات في العالم؛ أردت أن أكون جزءاً من فريق يصنع فرقاً أفتخر به." – دان، T&T</p> <h4>التزامنا تجاهك</h4> <p>إحداث تأثير ليس مجرد ما نفعله: إنه السبب في وجودنا هنا. لذا نعمل بجد لخلق بيئة يمكنك فيها أن تجد هدفاً تؤمن به، والحرية لتكون أنت، والقدرة على المضي قدماً كما لم تفعل من قبل. نحن نريدك. أنت الحقيقي. صفاتك وقيمك وشخصيتك. لذا نخلق ثقافة حيث ينتمي الجميع، ويشعرون بالدعم والسمع، ويمتلكون القدرة على تقديم مساهمة شخصية ذات قيمة.</p> <p>يمكنك التأكد من أننا سنأخذ رفاهيتك على محمل الجد أيضاً. لأنه فقط عندما تكون مرتاحاً وفي أفضل حالاتك يمكنك إحداث النوع من التأثير الذي نعيشه ونطمح له.</p> <p>خبرتك هي قدراتنا، لذا سنتأكد من أنها لا تتوقف عن النمو. سواء كان ذلك من العمل المعقد الذي تقوم به، أو من الأشخاص الذين تتعاون معهم، ستتعلم كل يوم. من خلال التطوير على مستوى عالمي، ستكتسب مهارات تقنية وشخصية لا تقدر بثمن. بغض النظر عن مستواك، ستتعلم كيف تقود.</p> <h4>اتصل بخطوتك التالية</h4> <p>المسار المهني في ديلويت فرصة للتطور في أي اتجاه تختاره. انضم إلينا وستختبر هدفاً يمكنك الإيمان به وتأثيراً يمكنك رؤيته. ستتاح لك الحرية لإحضار ذاتك الحقيقية إلى العمل كل يوم. ولن تتوقف عن النمو، بغض النظر عن مستواك.</p></p><p></p>

About Lucidya<br><br>Lucidya is an AI-native platform for customer experience (CX) intelligence that helps organizations understand their customers and take action across the entire customer lifecycle.<br><br>Our platform brings together products including Social Listening, Omni Serve, Survey, and AI Agent, helping enterprise organizations across the region turn customer data into better experiences and measurable business outcomes.<br><br>As we continue to scale our products, customers, and AI capabilities, the amount of data we generate is growing rapidly. The opportunity is no longer simply to report on what happened - it's to understand why it happened, what it means, and what we should do next.<br><br>Why this role matters<br><br>We're looking for a Senior Product Analyst who can help make data a genuine part of how Product operates.<br><br>This isn't a role where you'll wait for a Product Manager to ask for a dashboard or pull a report after a decision has already been made. You'll be expected to get close to the product, understand how customers actually use it, spot patterns others may have missed, and bring insights to the table before someone asks for them.<br><br>You'll operate at two levels.<br><br>At the product and feature level, you'll help teams understand whether customers are discovering, adopting, engaging with, and getting value from what we're building. You'll identify friction, investigate unexpected behaviour, evaluate experiments, and help teams decide what to improve, scale, reposition, or stop.<br><br>At the leadership level, you'll connect those individual product signals to the bigger picture - helping leadership understand product performance, emerging opportunities, risks, and where we should invest next.<br><br>The strongest person in this role will be able to move comfortably between a SQL query, a conversation with a Product Manager, and a leadership presentation - and translate the same data into something meaningful for each audience.<br><br>What You'll Do<br><br> Turn product data into decisions. You'll go beyond reporting what happened to understand why it happened, what it means, and what Product should do differently as a result. Help teams define what success actually means. You'll work with Product Managers and other stakeholders to establish meaningful KPIs, success metrics, and measurement plans before features and initiatives are launched. Understand how customers use our products. You'll analyse journeys, funnels, cohorts, adoption, engagement, retention, churn, and behavioural patterns to identify where customers are succeeding and where they're getting stuck. Evaluate whether our products are delivering value. You'll assess feature performance and help teams make evidence-based decisions about whether to improve, scale, reposition, or discontinue initiatives. Bring insights into product discovery. You'll use quantitative evidence alongside customer, product, and market context to help teams understand which problems are worth solving and where the biggest opportunities exist. Challenge assumptions with evidence. When a team believes a feature is working, adoption is strong, or customers are behaving a certain way, you'll be comfortable asking, "What does the data actually tell us?" — constructively and without creating friction. Identify opportunities before you're asked. You won't wait for a stakeholder to request a report. You'll proactively investigate anomalies, emerging trends, underperforming areas, and changes in customer behaviour and bring forward the ones that matter. Support experimentation. You'll help teams define hypotheses, success criteria, and measurement approaches, then analyse experiments and A/B tests to determine what the evidence tells us. Make complex analysis easy to understand. You'll turn large datasets and complicated analysis into clear stories, visualisations, recommendations, and decisions that make sense to both technical and non-technical audiences. Give leadership a clear view of product performance. You'll create reporting that connects detailed product and feature performance to broader business objectives, highlighting progress, drivers, risks, and recommended actions rather than simply presenting numbers. Help Product become more self-sufficient with data. You'll build repeatable analytical frameworks, dashboards, documentation, and self-service resources so teams don't need to come to you for every question. Raise data literacy across Product. You'll coach Product Managers on metrics, analysis, and interpretation, and use workshops, office hours, and day-to-day collaboration to make better use of data part of how the team works. Build trust across teams. You'll work closely with Product, Design, Engineering, and business stakeholders and influence decisions without relying on formal authority<br><br>What Success Looks Like<br><br>In your first 3-6 months, you'll be building trust. Product teams know you as someone who understands the product, asks the right questions, and brings useful insights rather than simply producing reports.<br><br>As you establish yourself, you'll start changing how decisions are made. Product Managers are defining meaningful success metrics earlier, teams are using evidence to evaluate their decisions, and you're proactively surfacing opportunities and risks rather than responding to reporting requests.<br><br>Ultimately, success means Product becomes more intelligent. Leadership has a clear view of what's driving product performance, teams understand why customers behave the way they do, and decisions about priorities and investment are increasingly based on evidence rather than assumptions.<br><br>The shift we're looking for is simple:<br><br>From "What happened?" → "Why did it happen?" → "What should we do about it?"<br><br>Requirements<br><br>Who You Are<br><br> You're naturally curious. When you see an unexpected number, you don't just add it to a report — you want to know what's behind it. You think commercially, not just analytically. You understand that an interesting insight isn't necessarily a useful one. You can connect product behaviour to customer value, business performance, and investment decisions. You don't need to be given the question. You're comfortable starting with an ambiguous problem, figuring out what needs to be understood, and determining what analysis will actually help answer it. You can zoom in and out. You can spend time investigating why a particular feature's adoption dropped while still understanding how that finding connects to the wider product strategy. You're willing to challenge people. You don't simply validate what a stakeholder already believes. You're comfortable presenting evidence that contradicts an assumption, while doing so in a way that builds trust rather than defensiveness. You know that being right isn't enough. Your analysis only creates value if people understand it and act on it. You can turn complex findings into a simple story and a clear recommendation. You're a strong communicator. You can explain an analytical finding to a Product Manager, work through the technical detail with an Engineer, and present the business implication to leadership. You're proactive and self-directed. You don't wait for a ticket to appear in your queue. You notice something worth investigating and take ownership of finding out what it means. You're comfortable with ambiguity and a changing environment. Not every question will have a clean dataset or obvious answer. You know how to work with imperfect information while being transparent about its limitations. You have 4+ years of experience in product analytics, digital analytics, business intelligence, or a closely related field, with experience working directly with digital Product teams. You're technically strong. You can independently use SQL to explore and analyse large datasets and are comfortable working with product analytics or business intelligence platforms such as Mixpanel, Heap, Pendo, Metabase, Amplitude, Looker, Tableau, Power BI, or similar tools. You understand product metrics deeply, including funnels, journeys, cohorts, retention, engagement, adoption, churn, and customer behaviour. You can translate ambiguous business questions into structured analysis and understand the difference between finding a correlation and understanding what it actually means. You're comfortable working remotely and can communicate effectively across teams without relying on being in the same room. You have professional working proficiency in English. <br><br>Nice to Have<br><br> Experience designing or evaluating A/B tests and experiments. Experience with statistical analysis. Familiarity with modern data stacks, data warehouses, transformation tools, event tracking, analytics instrumentation, or data governance. Experience building or improving a product analytics function or data culture. Experience presenting product recommendations to senior leadership. Working knowledge of Python or R. Experience working with B2B Saa S, enterprise products, AI products, or complex data-driven platforms. <br><br>What the hiring process will look like<br><br> Recruiter screening — An initial conversation about your experience, motivations, and what you're looking for next. Analytics interview — A deeper discussion around your product analytics experience, technical capability, and how you approach ambiguous analytical problems. Case study / analytical exercise — You'll be given a product or business problem and asked to analyse the available information, identify the key insights, and explain what you would recommend. Presentation Interview — You'll meet Product and/or business stakeholders to explore how you communicate insights, challenge assumptions, and influence decisions based on the case study. Leadership / culture interview — A final conversation focused on how you operate, collaborate, handle ambiguity, and contribute to a high-performing team

<p style=\"text-align:left\"><b>مكان العمل</b></p>مكتب القاهرة للأعمال<p style=\"text-align:inherit\"></p><p style=\"text-align:left\"><b>وصف الوظيفة</b></p><p><b>افتح قوة البيانات – انضم إلى فريق المعرفة بالمستهلك والسوق لدينا!</b></p><p></p><p>هل أنت موهبة تحليلية ناشئة تتوق إلى الغوص في عالم رؤى المستهلكين وتشكيل مستقبل العلامات التجارية المحبوبة؟ هل تتحول البيانات إلى استراتيجيات قابلة للتنفيذ تحدث تأثيراً على الواقع؟ إذاً، نود أن نسمع منك!</p><p></p><p>نبحث عن <b>محلل بيانات مبتدئ</b> متحمس وفضولي لينضم إلى فريق المعرفة بالمستهلك والسوق (CMK) الديناميكي لدينا. هذا لا يتعلق فقط بمعالجة الأرقام؛ بل بفهم الناس، ودفع النمو، ومساعدة P&G على البقاء في طليعة ابتكار المستهلك. يمنحك هذا الدور فرصة فريدة لبدء مسيرتك المهنية، مع خبرة عملية وتوجيه مباشر أثناء مساهمتك في مشاريع تؤثر مباشرة في استراتيجيات العلامة وتفيذها في الأسواق.</p><p></p><p>كـ محلل بيانات مبتدئ ضمن فريق CMK، ستلعب دوراً داعماً حيوياً في تنفيذ الاستراتيجيات والمشاركة في تطوير وتنفيذ أفكار جديدة وتقنيات وإجراءات. ستركز على أهداف محددة بوضوح، ومساعدة في ترجمة البيانات المعقدة إلى رؤى قابلة للتنفيذ تغذي أعمالنا.</p><p></p><p><b>في هذا الدور، ستقوم بـ:</b></p><ul><li><p><b>تشكيل استراتيجيات النمو:</b> دعم تحديد رؤى التجار والمتسوقين التي تدفع النمو لعلاماتنا التجارية وخطط الأعمال المشتركة.</p></li><li><p><b>تفعيل الرؤى:</b> المساعدة في ترجمة دروس عبر الفئات إلى تفعيلات عملية في المتجر، CRM/SBD، والإعلام.</p></li><li><p><b>بناء الشراكات:</b> الإسهام في القيادة الفكرية المعتمدة على البيانات، ومساعدة P&G في أن تصبح شريكاً مفضلاً لدى العملاء وتجار التجزئة.</p></li><li><p><b>اكتشاف الفرص:</b> تقديم رؤى على مستوى السوق لبناء فهم المستهلك وتمكين تفعيل خطط العلامة عبر الأسواق والمناطق والعالمياً.</p></li><li><p><b>دفع التنفيذ:</b></p><ul><li><p>المساعدة في تشكيل خطط العلامة المتكاملة وخيارات التنفيذ لعملاء/قنوات رئيسية، مع ضمان التوافق مع متطلبات السوق المحددة.</p></li><li><p>دعم تحسين محركات العمل الأساسية، وتتبع الابتكار في السوق، والمساهمة في أعمال الأسس الاستهلاكية.</p></li><li><p>تلخيص رؤى المستهلك/المتسوق المحلي ومساعدة في رصد وتحسين التنفيذ داخل المتجر باستخدام أدوات الشركة واستراتيجيات المنطقة.</p></li></ul></li><li><p><b>تنشيط الابتكار:</b></p><ul><li><p>دمج التحليلات وفهم المستهلك لتحديد المحركات الرئيسية للأعمال والاحتياجات غير الملباة.</p></li><li><p>دعم تطوير وتنفيذ خطط تعلم الابتكار الفئوي، وتحويل الرؤى إلى مفاهيم ابتكار علوية.</p></li></ul></li></ul><p>تنفيذ خطط تعلم للأسواق الرئيسية وتقديم رؤى تُسهم في خطط العلامة المدمجة وتركيز الابتكار لدينا.</p><p style=\"text-align:inherit\"></p><p style=\"text-align:left\"><b>المؤهلات الوظيفية</b></p><p>للتفوق في هذا الدور، ستجلب:</p><ul><li><p><b>التعليم:</b> درجة البكالوريوس في الأعمال التجارية، التسويق، الاقتصاد، الإحصاء، علوم البيانات، أو مجال تحليلي ذي صلة.</p></li><li><p><b>الخبرة:</b> 2-3 سنوات كحد أقصى من الخبرة السابقة في أبحاث السوق، رؤى المستهلك، تحليل البيانات، أو دور تحليلي ذي صلة مطلوبة.</p></li><li><p><b>القدرات التحليلية:</b> مهارات تحليلية قوية مع قدرة مثبتة على جمع وتنظيم وتحليل كميات كبيرة من المعلومات والبيانات مع دقة وتفصيل استثنائيين.</p></li><li><p><b>المهارات التقنية:</b> الكفاءة في أدوات تحليل البيانات والبرمجيات مثل <b>SQL</b>، <b>Power BI، نمذجة البيانات، تعلم الآلة، وPython</b> ميزة.</p></li><li><p><b>الاتصال والتعاون:</b> مهارات تواصل ممتازة باللغة الإنجليزية (كتابة وشفهية) وقدرة مثبتة على العمل بشكل فعال وتعاوني ضمن فريق.</p></li><li><p><b>المرونة في التعلم:</b> القدرة على العمل بفعالية تحت إشراف مباشر، اتباع سوابق وسياسات محددة، وإظهار رغبة استباقية في تطوير معرفة ومهارات جديدة لتلبية متطلبات الوظيفة الحالية والمستقبلية.</p></li><li><p><b>الفضول:</b> شغف حقيقي بفهم سلوك المستهلك واتجاهات السوق</p><p><b>ما نقدمه:</b></p></li><li><p><b>التعلم المتسارع:</b> دور مبتدئ ديناميكي مع فرص كبيرة للحصول على خبرة عملية وتطوير مهني.</p></li><li><p><b>الأثر الحقيقي:</b> المساهمة في مشاريع تشكل استراتيجيات ونجاح علامات عالمية المعروفة.</p></li><li><p><b>التعرض المتنوع:</b> اكتساب خبرة عبر مجموعة واسعة من بيانات المستهلك، والتقنيات التحليلية، والفئات السوقية.</p></li><li><p><b>بيئة تعاونية:</b> العمل ضمن فريق داعم ومبتكر يقيّم وجهات نظر جديدة.</p></li><li><p><b>الإرشاد والنمو:</b> الاستفادة من التوجيه والإرشاد من محترفين ذوي خبرة في مجال CMK، لتأسيس أساس قوي لمسيرتك المهنية.</p></li></ul><p></p><p><b>حولنا</b></p><p>نُنتِج علامات تجارية معترف بها عالمياً وننمي أفضل قادة الأعمال في الصناعة. مع محفظة من العلامات التجارية الموثوقة والمتنوعة مثل Always®، Ariel®، Gillette®، Head & Shoulders®، Herbal Essences®، Oral-B®، Pampers®، Pantene®، Tampax® وغير ذلك. مجتمعنا يشمل عمليات في نحو 70 دولة حول العالم. زر <a href=\"http://www.pg.com/\" target=\"_blank\">http://www.pg.com</a> لمعرفة المزيد.</p><p></p><p>عملاؤنا متنوعون ومواهبنا داخلياً تعكس هذا التنوع لخدمته على أفضل وجه. لهذا السبب نلتزم ببناء ثقافة فائزة قائمة على الشمول، والمرشح المثالي متحمس لنفس المبدأ: ستنضم إلى عملنا اليومي للبقاء على تواصل، لنصوغ العلامات والمنتجات التي تُحسن حياة مستهلكي العالم الآن وفي المستقبل. نريدك أن تلهمنا بأفكارك الفريدة.</p><p>نلتزم بتوفير فرص متساوية في التوظيف. لا نميّز ضد الأفراد على أساس العرق، اللون، الجنس، العمر، الأصل الوطني، الديانة، التوجه الجنسي، الهوية أو التعبير الجنسي، الحالة الزواجية، الجنسية، الإعاقة، حالة المحاربين القدامى، أو أي حالة أخرى قانونياً.</p><p></p><p style=\"text-align:inherit\"></p><p style=\"text-align:left\"><b>جدول العمل</b></p>دوام كامل<p style=\"text-align:inherit\"></p><p style=\"text-align:left\"><b>رقم الوظيفة</b></p>R000155224<p style=\"text-align:inherit\"></p><p style=\"text-align:left\"><b>تصنيف الوظيفة</b></p>مستوى الدخول

AI Team Lead — Predictive Complications (Maternal & Fetal Health) Gravi Log is rebuilding pregnancy care through AI-powered risk prediction, EMR integration, and personalized nutrition. Our mission: catch avoidable complications before they become emergencies, for mothers and babies worldwide. ❤️<br>We're looking for an AI Team Lead to own the models that turn gathered symptoms into real-time risk predictions — the core of what makes Gravi Log work. This is a remote, flexible, part-time role (currently unpaid, with a path to paid upon traction and investment), leading a small team of developers and working directly alongside our clinical advisors.<br>What you'll own:Predictive models for maternal/fetal risk from patient-reported symptoms and health data Model validation — false-negative vs. false-positive tradeoffs matter here in a way they don't in most ML work; a missed complication is not an acceptable error Working directly with our OB/GYN advisor and clinical dietitian to sanity-check model outputs against real clinical judgment Guiding and reviewing the work of contributing developers.<br>We strongly prefer:A medical background (MD, medical data science, clinical research) or several years working AI/ML specifically in a healthcare or clinical-risk context — not general ML leadership Experience with health data standards (FHIR, HL7, or equivalent) and the realities of working with regulated patient data A track record of shipping models into production, not just research.<br>Toolkit:Python (ML/LLMs), cloud deployment (GCP/Vertex AI a plus) Experience validating models for high-stakes/regulated predictions Linux/Unix environments a plus.<br>Why join us:Shape the AI core of a maternal health product with real traction (350K+ downloads, 100+ countries, Mass Challenge Boston winner) Be part of international teams- from different countires and different cultures. Flexible, remote, part-time — currently unpaid, with upside as we close funding & have traction Be part of a team solving a problem that costs lives when done wrong<br>???? If you've built or validated risk models where getting it wrong has real consequences — this is your seat. Apply, DM or comment, and tag anyone who fits.<br>#AI #Healthcare AI #Maternal Health #Health Tech #Machine Learning #Pregnancy Care

Senior Agentic Developer (Remote – 1-Year Renewable Contract) Role Summary We are seeking a highly skilled Senior Agentic Developer to design, develop, and productionize autonomous, reactive, and proactive AI agents capable of reasoning, planning, memory management, collaboration, tool execution, and secure enterprise operations. This is a fully remote position offered on a 1-year renewable contract. Key Responsibilities Design, develop, and deploy reactive and proactive multi-agent systems. Build advanced agent capabilities including reasoning, planning, memory, reflection, delegation, self-recovery, and autonomous execution. Design and implement long-running, event-driven, scheduled, and goal-oriented agent workflows. Develop enterprise integrations through APIs, messaging systems, workflow platforms, and real-time communication channels. Implement governance, authorization, auditability, security controls, monitoring, and observability. Establish technical standards, ensure code quality, and provide architectural leadership and mentorship to development teams. Required Experience & Skills7+ years of software engineering experience.3+ years of experience building production-grade AI systems. Proven experience building proactive AI agents in production environments (mandatory). Proven experience designing and deploying multi-agent systems (mandatory). Expert-level proficiency in:Python Type Script Asynchronous programming Distributed systems APIsEvent-driven architectures Agent Frameworks Hands-on experience with one or more of the following:Lang Graph Llama Indexn8n Temporal LLM Platforms Strong experience with:Open AIAnthropic Meta Llama Equivalent enterprise-grade LLM platforms Memory & Knowledge Systems Deep experience designing and implementing:Retrieval-Augmented Generation (RAG) Vector Search Graph Search Semantic Retrieval Databases & Data Platforms Hands-on experience with:Pinecone Mongo DBNeo4j Postgre SQLInfrastructure & Messaging Strong production experience with:Docker Kubernetes Apache Kafka Redis Security & Governance Experience implementing:Role-Based Access Control (RBAC) Policy Enforcement Prompt Injection Defense Tool Security Auditability Observability Enterprise Integrations Experience integrating AI solutions with enterprise platforms such as:Microsoft Ecosystem Oracle SAPPreferred Qualifications Experience with on-premises and air-gapped deployments. Experience building stateful, fault-tolerant autonomous systems at enterprise scale. Strong understanding of enterprise security, compliance, and governance requirements. Experience leading technical design and architecture decisions for AI-driven platforms.

We're hiring a Generative AI Engineer in Damietta. Here's what you'd actually be building. At Car Pass.ai we run AI agents that talk to real car buyers — over voice, Whats App, web chat, SMS and email — on behalf of automotive retailers. Not a chatbot bolted onto a website. Agents that pick up a lead the moment it goes cold, search live dealership stock, send the customer cars that actually match, and book them in. In one recent pilot, a single campaign took a list of leads the dealer had written off and turned eight of them back into active buyers. In a few hours. For around £10 in running costs. That's the job: making those conversations good enough that the customer forgets they're talking to AI — and building the systems that keep them reliable when they're running unsupervised, at scale, in multiple languages. What you'd work on:Voice agents built on Gemini Live — latency, interruption handling, making them sound genuinely human Multi-agent orchestration: routing, tool use, live inventory search, handoff to human sales teams Evaluation and guardrails, because these agents run in production against real customers Deployment into customer environments, including fully sovereign setups where no data leaves their cloud What we're looking for: strong Nodejs, hands-on LLM and agent experience (RAG, tool calling, fine-tuning), and the instinct to ship and measure rather than theories. Speech, voice or telephony experience is a big plus. Two things that are non-negotiable: you write excellent prompts — structured, testable, and iterated against real evaluation data, not guesswork — and your written and spoken English is strong, because every word our agents say to a customer pass through you. Full-time, Remote, Egypt. The stack you'd be working in:Python (Fast API) and Nest JS on the backend React + Vite and Next.js for the dashboard and web widget Postgre SQL, Redis and a vector store powering RAGGemini Live for real-time voice, plus the Whats App Business Cloud API, SMS, email and web chat MCP for tool integration, with custom tools and scrapers wired into live dealer inventory Docker, Coolify and Google Cloud#Generative AI #AIEngineer #Hiring #Automotive Tech #Egypt

Head of Engineering<br><br>About Aggarly<br>Aggarly is building the operating system for short-term rental management in the MENA region. Our platform brings property management, reservations, channel management, guest operations, staff operations, service providers, payments and automation into one connected ecosystem. We are approaching launch and are now hiring our first full-time engineering leader. This is not a traditional engineering management position. We are looking for someone who wants to take technical ownership of a startup, work directly with the founders, remain deeply hands-on, and build the engineering team around them.<br>The Role<br>As Head of Engineering, you will become the internal technical owner of Aggarly. You will inherit an existing production-stage platform and work closely with the founding team to understand, strengthen and evolve the architecture as we launch and scale. You will be expected to write code, make architecture decisions, improve engineering standards, own deployments and infrastructure, mentor engineers, and gradually build and lead the engineering organization. For the right person, this role is intended to develop into CTO as Aggarly grows.<br>What You’ll Own<br>Technical architecture and engineering direction Backend, frontend and mobile architecture Production reliability and performance AWS infrastructure and deployment practices CI/CD and engineering workflows Security and access-control practices Code quality, testing and technical debt Technical documentation Engineering hiring and mentorship Technical evaluation of new features and integrations Incident response and production troubleshooting Working directly with the CEO on product and technical priorities You will initially be highly hands-on. We are not looking for someone who only wants to manage engineers.<br>Current Technology<br>Our platform currently includes technologies such as:Python / Django React / Next.js React Native Postgre SQLRedis AWSDocker Terraform Git Hub / CI/CDExact stack matching is less important than strong engineering fundamentals and the ability to take ownership of a complex existing product.<br>Who We’re Looking For<br>We are looking for an experienced engineer or technical leader who has:Strong full-stack software engineering experience Deep backend and systems understanding Experience shipping and operating real production software Strong knowledge of databases, APIs and distributed systems Experience with cloud infrastructure Strong understanding of software architecture and security Experience reviewing and improving existing codebases Experience mentoring or leading engineers Strong debugging and problem-solving ability Good product judgment and business understanding Experience working in fast-moving startup environments Experience with Saa S, marketplaces, fintech/payments, travel technology or property technology is a strong advantage.<br>What Matters Most<br>We care less about titles and more about ownership. We want someone who takes responsibility when something breaks, challenges weak technical decisions, communicates clearly, and is capable of building systems rather than simply completing tickets. You should be comfortable moving between architecture discussions and writing production code. This is a full-time leadership position and Aggarly must be your primary professional commitment.<br>Why Join Aggarly<br>This is an opportunity to join at a defining stage of the company. You will:Join the core founding team Have significant influence over the product and technology Work directly with the CEOBuild the engineering organization around you Help define engineering culture from the beginning Receive competitive compensation Participate in long-term equity upside Have a clear path toward becoming Aggarly’s CTO based on performance and leadership<br>Application<br>Please apply with your Linked In profile or CV. Rather than a traditional cover letter, we’d also like you to briefly tell us:What is the most technically difficult production system you have personally owned? What specifically were you responsible for? Why does joining an early-stage company at this level interest you? We are deliberately keeping the hiring process selective. This is a core leadership hire, not simply another engineering position.