Technologie InformacyjneDane i AI

Head of Data Science and Artificial Intelligence

Kierownik ds. Nauk o danych i sztucznej inteligencji sformułuje i wdraża strategie danych i sztucznej inteligencji (AI) w celu optymalizacji wartości biznesowej pochodzącej z zasobów danych. Prowadzi kierunek badań AI, aby stworzyć nowe algorytmy i modele oraz dokonuje przeglądu wykonalności przekładania wyników badań i rozwoju na dane i rozwiązania AI. Nadzoruje rozwój danych i rozwiązań AI dla firmy w celu poinformowania strategii i planowania, podejmowania decyzji i zwiększania wydajności. Identyfikuje potencjalne możliwości komercjalizacji własności intelektualnej dla rozwiązań i/lub modeli AI oraz nadzoruje przygotowanie i zastosowanie praw własności intelektualnej. Zarządza zespołem i jest biegły w zakresie statystyk, skryptów i języków programowania wymaganych przez organizację. Znany również z odpowiednimi platformami oprogramowania, na których rozwiązanie jest wdrażane. Kierownik ds. Nauki i sztucznej inteligencji jest wysoce skutecznym komunikatorem, wyrażając potencjalną wartość i wpływ danych i rozwiązania AI na biznes oraz wpływa na kluczowych interesariuszy biznesowych. Jest proaktywną i innowacyjną osobą, która ma silny dążenie do sukcesu w ewoluującym środowisku biznesowym. Opracowuje dane techniczne i przywódcze zespołu AI oraz zapewnia zgodność z polityką prywatności danych organizacji, ramami etyki i zarządzania oraz przepisami dotyczącymi własności intelektualnej.

Co robi Head of Data Science and Artificial Intelligence?

Kluczowe obowiązki i zadania

Wdraża strategię danych i sztucznej inteligencji (AI)

  • Formułuje i wdraża strategię identyfikacji, pozyskiwania i wykorzystywania odpowiednich danych i modeli AI
  • Przewodnik AI Kierunek badań w oparciu o obecne i przyszłe potrzeby organizacji
  • Napędza wdrażanie nowych technologii zarządzania danymi
  • Napędza strategię badań i rozwoju AI i skupiaj się
  • Komunikuje się i zapewnić zgodność z polityką prywatności danych organizacji oraz ramami etyki i zarządzania
  • Inicjatywy bezpośrednie zaangażowanie w celu przekazania potencjału i wartości danych i sztucznej inteligencji w całej organizacji
  • Przegląda wyniki badań i rozwoju, aby zapewnić dostosowanie się do wizji, misji i wartości organizacji oraz strategii danych i AI
  • Ustanawia wewnętrzne zasady i procesy w celu wykonywania regularnego strojenia modeli w celu zaspokojenia zmian w zachowaniu klientów w czasie

Formułuje cele i wymagania z perspektywy biznesowej

  • Opracowuje plany analizy wykonalności dla AI i projektów naukowych na podstawie wymagań biznesowych i oczekiwanych wyników
  • Synteza spostrzeżeń z badań na temat nowych trendów, rozwoju rynku i skanów środowiskowych w celu wsparcia analizy wykonalności
  • Zatwierdź proponowane rozwiązanie AI dla rozwoju w oparciu o ocenę analizy kosztów-korzyści, konkurencyjnej i wykonalności
  • Komunikuje spostrzeżenia analizy wykonalności i odpowiednich strategii sukcesu z kluczowymi interesariuszami biznesowymi w celu podejmowania decyzji
  • Buduje partnerstwa z kluczowymi partnerami serwisowymi i klientami w branżach i między innymi w celu przyspieszenia przyjęcia inicjatyw na temat danych i AI

Zarządza strategiami, procesami i procedurami własności intelektualnej (IP)

  • Identyfikuje potencjalne możliwości komercjalizacji IP dla rozwiązań i/lub modeli AI
  • Współpracuje z zewnętrznymi dostawcami w sprawie przygotowania i finalizacji aplikacji IP
  • Zapewnia zgodność z przepisami IP i wytycznymi

Przedstawia wartość biznesową modeli data science/AI opartą na danych

  • Przedstawiają dane dotyczące tworzenia danych i AI dla kluczowych interesariuszy
  • Tworzy najważniejsze zasoby, w tym podręczniki, przewodniki, posty na blogu, filmy, aby zwiększyć dane i sztuczną inteligencję w organizacji i dla użytkowników końcowych
  • Obecne informacje o danych i modelu AI dla kluczowych interesariuszy
  • Wyraża potencjalną wartość biznesową i wpływ komercyjny pochodzący z danych i rozwiązań AI

Zarządza ludźmi i organizacją

  • Przegląda strategie operacyjne, zasady i cele w różnych zespołach i projektach
  • Opracowuje strategie planowania i wykorzystania zasobów
  • Przegląda wykorzystanie zasobów
  • Nadzoruje rozwój map drogowych dla zespołów i funkcji
  • Ustanawia wskaźniki wydajności, aby porównywać skuteczność programów uczenia się i rozwoju w stosunku do najlepszych praktyk
  • Wdraża inicjatywy planowania sukcesji dla kluczowych stanowisk zarządzania

Czy masz umiejętności do tej roli?

Head of Data Science and Artificial Intelligence wymaga 5 kluczowych kompetencji. Oto, co jest wymagane i na jakim poziomie.

Kluczowe umiejętności (zaawansowane)

Rozwiązywanie problemów

Zaawansowany

Myślenie krytyczne

Komunikacja

Zaawansowany

Interakcja z innymi

Rozwój ludzi

Zaawansowany

Interakcja z innymi

Współpraca

Zaawansowany

Interakcja z innymi

Myślenie transdyscyplinarne

Zaawansowany

Myślenie krytyczne

Poziomy umiejętności SkillsFuture

3 poziomy
1

Podstawowy

Rozpoznawanie i rozumienie podstawowych koncepcji. Stosowanie umiejętności w rutynowych sytuacjach pod kierunkiem.

2

Średniozaawansowany

Samodzielne stosowanie umiejętności w różnych sytuacjach. Analizowanie problemów i dostosowywanie podejścia.

3

Zaawansowany

Prowadzenie i innowacja w złożonych sytuacjach. Ocena strategii, kierowanie zespołami i wprowadzanie usprawnień.

Poziomy kompetencji technicznych (TSC)

6 poziomów
1

Wykonywanie

Realizacja rutynowych zadań pod ścisłym nadzorem. Stosowanie ustalonych procedur i wytycznych.

2

Wspieranie

Wykonywanie zadań z pewną samodzielnością. Pomoc w niestandardowych sytuacjach i stosowanie ustalonych technik.

3

Stosowanie

Samodzielne stosowanie umiejętności i wiedzy w różnych sytuacjach. Analizowanie problemów i dostosowywanie podejścia.

4

Analizowanie

Analiza złożonych sytuacji i opracowywanie rozwiązań. Kierowanie i mentorowanie młodszych kolegów.

5

Strategia

Wyznaczanie kierunku strategicznego i napędzanie innowacji. Ocena kompromisów i podejmowanie decyzji o dużym wpływie.

6

Transformacja

Prowadzenie transformacji branży. Ustanawianie standardów, kształtowanie polityki i doradztwo eksperckie.

Umiejętności techniczne i kompetencje

Head of Data Science and Artificial Intelligence wymaga 33 umiejętności technicznych na określonych poziomach biegłości.

Innowacje biznesowe

Poziom 6

Zarządzanie biznesem i projektami

Inspiruj kulturę innowacji biznesowych i cyfrowych w organizacji i poza

Zarządzanie wydajnością biznesową

Poziom 6

Zarządzanie ogólne

Ustanowić wytyczne organizacyjne dotyczące systemów wydajności według misji organizacyjnej i celów

Nauka i rozwój

Poziom 6

Rozwój pracowników

Następcy mentorów, wspierają uczenie się organizacyjne oraz rozwijaj i angażuj pracowników w opracowanie silnej bazy organizacyjnej

Zarządzanie projektem

Poziom 6

Zarządzanie biznesem i projektami

Kieruj zarządzaniem i upoważniaj własność wielu dużych, złożonych programów i projektów, zapewniając dostosowanie się do strategicznych priorytetów biznesowych

Budżetowanie

Poziom 5

Finanse biznesowe

Opracuj długoterminowe plany finansowe i wymagania budżetowe

Sprawność Biznesowa

Poziom 5

Zarządzanie biznesem i projektami

Dostosuj ogólne procesy i stwórz środowisko pracy w zakresie zwinności biznesowej

Ciągłości działania

Poziom 5

Zarządzanie biznesem i projektami

Opracuj plany ciągłości biznesowej oraz bezpośrednie zasoby w celu ustanowienia i utrzymania procesów ciągłości biznesowej

Analiza potrzeb biznesowych

Poziom 5

Zarządzanie biznesem i projektami

Prowadzi kompleksową analizę, aby zrozumieć podstawowe kierowców i przedstawić przekonujący uzasadnienie biznesowe dla proponowanych rozwiązań informatycznych

Zarządzanie ryzykiem biznesowym

Poziom 5

Zarządzanie biznesem i projektami

Krytycznie oceniaj, przeglądaj i napędzaj inicjatywy ograniczające ryzyko i zarządzanie organizacjami

Zarządzanie zmianami

Poziom 5

Zarządzanie biznesem i projektami

Opracuj plan gotowości biznesowej oraz bezpośrednie działalność biznesową, procesy i zasoby w celu ułatwienia zmian i przejść oraz planowanie procedur kontroli zmian dla inicjatyw IT

Technologia wizji komputerowej

Poziom 5

Rozwój i wdrażanie

Zbuduj systemy wykrywania przestrzennego i rozumowania przestrzennego

Projektowanie danych

Poziom 5

Projektowanie i architektura

Ustanowić strategię tworzenia dużych modeli i struktur danych na dużą skalę oraz kieruj wdrażaniem technologii bazy danych, architektur, oprogramowania i obiektów

Inżynieria danych

Poziom 5

Rozwój i wdrażanie

Prowadzić tworzenie procedur zarządzania danymi i nadzoruj integrację danych, zapewniając optymalizację rurociągu danych organizacji

Etyka danych

Poziom 5

Zarządzanie i zgodność

Sformułować kod etyki, systemów i procesów organizacji, aby zapewnić przestrzeganie wymagań zawodowych, prawnych i etycznych w zakresie użytkowania danych

Zarządzanie danymi

Poziom 5

Zarządzanie i zgodność

Opracuj praktyki organizacji i standardy obsługi danych w całym cyklu życia, rozwiązywanie naruszeń i nadzoruj przesyłanie danych między organizacjami

Strategia danych

Poziom 5

Planowanie i wdrażanie strategii

Ustanowienie strategii zarządzania danymi w celu wyodrębnienia maksymalnej wartości z aktywów informacyjnych oraz wspierania procesów decyzyjnych i procesów biznesowych

Pojawiająca się synteza technologii

Poziom 5

Zarządzanie biznesem i projektami

Ustanowienie wewnętrznych struktur i procesów, aby kierować badaniem, integracją i oceną nowych technologii

Inteligentne rozumowanie

Poziom 5

Rozwój i wdrażanie

Oceń, projektuj i buduj inteligentne systemy oprogramowania

Planowanie siły roboczej

Poziom 5

Zarządzanie biznesem i projektami

Sformułuj organizacyjną siłę roboczą plany wypełnienia luk między popytem siły roboczej i podaży w oparciu o obecne i przewidywane potrzeby organizacji

Networking

Poziom 5

Rozwój biznesu

Wdrażanie strategii w celu wykorzystania nowych możliwości biznesowych

Analiza organizacyjna

Poziom 5

Planowanie i wdrażanie strategii

Prowadzić prowadzenie analizy funkcjonalnej i zalecanie obszarów w celu poprawy operacji funkcjonalnych

Systemy rozpoznawania wzorów

Poziom 5

Rozwój i wdrażanie

Opracuj inteligentne systemy za pomocą technik uczenia maszynowego

Ludzie i zarządzanie wydajnością

Poziom 5

Rozwój pracowników

Ustanowienie strategii zarządzania wydajnością w całej organizacji

Zarządzanie wydajnością

Poziom 5

Obsługa i wsparcie użytkowników

Oceń i zintegruj nowe mechanizmy i technologie oraz wykorzystaj analizy w celu optymalizacji danych dotyczących wydajności i określania zgłoszonych implikacji poziomów wydajności

Standardy jakości

Poziom 5

Zarządzanie i zgodność

Ustanowienie i kontrolowanie oczekiwań jakości zgodnie z kierunkami organizacji i wybranymi testami porównawczymi

Badania

Poziom 5

Rozwój i wdrażanie

Nadzorować i przejrzyj skuteczne wdrożenie projektu badawczego w ramach znanych ograniczeń zasobów

Projektowanie Oprogramowania

Poziom 5

Projektowanie i architektura

Przetłumacz złożone pomysły i koncepcje oprogramowania na projekt projektowy i ustal kluczowe zasady i metodologie projektowe

Architektura rozwiązania

Poziom 5

Projektowanie i architektura

Ustal ramy i określ odpowiednie narzędzia i techniki, aby kierować rozwiązaniami IT programistyczni

Zarządzanie interesariuszami

Poziom 5

Zarządzanie interesariuszami i umowami

Zdefiniuj strategiczną mapę drogową zarządzania interesariuszami oraz prowadzą krytyczne dyskusje i negocjacje, zajmując się eskalowanymi problemami lub problemami napotkanymi

Planowanie strategii

Poziom 5

Zarządzanie biznesem i projektami

Sformułować strategie i zasady, które wyglądają na przyszłość i koncentruje się na wynikach wyników

Zarządzanie zrównoważonym rozwojem

Poziom 5

Zarządzanie biznesem i projektami

Zdefiniuj plany działania, rozwiązania i technologie w celu rozwiązania problemów z efektywnością energetyczną i wdrażania praktyk zrównoważonego rozwoju, które zachęcają do zaangażowania organizacyjnego

Analityka tekstu i przetwarzanie

Poziom 5

Rozwój i wdrażanie

Wdrożyć zaawansowane techniki uczenia maszynowego w budowaniu modeli przetwarzania języka naturalnego (NLP) do wykonywania wspólnych zadań przetwarzania tekstu

Wdrożenie strategii

Poziom 4

Planowanie i wdrażanie strategii

Oceń strategie krytycznych funkcji biznesowych, aby zapewnić realistyczne plany i odzwierciedlać zdrowie biznesu

Europejskie ramy umiejętności

ESCO

Umiejętności i obszary wiedzy wymagane dla tego zawodu na podstawie europejskiej klasyfikacji.

Ścieżki kariery od Head of Data Science and Artificial Intelligence

Odkryj powiązane role w sektorze Technologie Informacyjne, które wymagają podobnych umiejętności.

Czy AI Zagrozi Twojej Pracy?

57
Niskie ryzykoWysokie RyzykoWysokie ryzyko

Najbardziej zagrożone

udzielać informacji na temat programów nauczaniasporządzać sprawozdania na temat wykonywanych pracprocedury stosowane na uniwersytetach

Najbardziej odporne

sprawować opiekę nad uczniami w trakcie wycieczkinadzorować zajęcia pozalekcyjnepośredniczyć w kontaktach z pracownikami pomocniczymi sektora oświaty
Zobacz pełną analizę zagrożenia AI →

Informacje w skrócie

ŚcieżkaDane i AI
Kluczowe umiejętności5
Umiejętności techniczne33
Kluczowe zadania26

Czy Head of Data Science and Artificial Intelligence jest dla Ciebie?

Zrób darmowy, 10-minutowy Portret Kariery i sprawdź, jaki kierunek kariery pasuje do Twoich motywacji i mocnych stron.

Więcej w Technologie Informacyjne

Odkryj wszystkie ścieżki kariery w sektorze Technologie Informacyjne.

Zobacz wszystkie role w Technologie Informacyjne
Sprawdź swoją gotowość