وظائف مشغل ماكينة
١٧٥٥ وظائف شاغرة
<h2 class="h5">Job description</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
<span>Requirements</span><ul><li><span>Minimum 3–5 years of experience as a Boom Truck Operator<br></span></li><li><span>Valid Qatar Heavy/Crane Driving License<br></span></li><li><span>Experience in lifting, loading & unloading activities<br></span></li><li><span>Good knowledge of safe lifting and rigging practices<br></span></li><li><span>Must be available to join immediately with a valid QID.<br></span></li></ul><br> </div>
Role Overview:<br><br>Drive advanced analytics, predictive modeling, and machine learning initiatives to support business and operational decisions.<br><br>Key Responsibilities:<br><br>Develop predictive and statistical models Identify trends, anomalies, and optimization opportunities Translate data insights into actionable strategies Support deployment of analytics solutions<br><br>Requirements:<br><br>Master’s or PhD in Data Science, AI, or related field10–13+ years in advanced analytics Strong programming (Python, AI/ML frameworks)
Role Overview:<br><br>Drive advanced analytics, predictive modeling, and machine learning initiatives to support business and operational decisions.<br><br>Key Responsibilities:<br><br>Develop predictive and statistical models Identify trends, anomalies, and optimization opportunities Translate data insights into actionable strategies Support deployment of analytics solutions<br><br>Requirements:<br><br>Master’s or PhD in Data Science, AI, or related field10–13+ years in advanced analytics Strong programming (Python, AI/ML frameworks)
Role Overview:<br><br>Drive advanced analytics, predictive modeling, and machine learning initiatives to support business and operational decisions.<br><br>Key Responsibilities:<br><br>Develop predictive and statistical models Identify trends, anomalies, and optimization opportunities Translate data insights into actionable strategies Support deployment of analytics solutions<br><br>Requirements:<br><br>Master’s or PhD in Data Science, AI, or related field10–13+ years in advanced analytics Strong programming (Python, AI/ML frameworks)
Role Overview:<br><br>Drive advanced analytics, predictive modeling, and machine learning initiatives to support business and operational decisions.<br><br>Key Responsibilities:<br><br>Develop predictive and statistical models Identify trends, anomalies, and optimization opportunities Translate data insights into actionable strategies Support deployment of analytics solutions<br><br>Requirements:<br><br>Master’s or PhD in Data Science, AI, or related field10–13+ years in advanced analytics Strong programming (Python, AI/ML frameworks)
Role Overview:<br><br>Drive advanced analytics, predictive modeling, and machine learning initiatives to support business and operational decisions.<br><br>Key Responsibilities:<br><br>Develop predictive and statistical models Identify trends, anomalies, and optimization opportunities Translate data insights into actionable strategies Support deployment of analytics solutions<br><br>Requirements:<br><br>Master’s or PhD in Data Science, AI, or related field10–13+ years in advanced analytics Strong programming (Python, AI/ML frameworks)
Role Overview:<br><br>Drive advanced analytics, predictive modeling, and machine learning initiatives to support business and operational decisions.<br><br>Key Responsibilities:<br><br>Develop predictive and statistical models Identify trends, anomalies, and optimization opportunities Translate data insights into actionable strategies Support deployment of analytics solutions<br><br>Requirements:<br><br>Master’s or PhD in Data Science, AI, or related field10–13+ years in advanced analytics Strong programming (Python, AI/ML frameworks)
<p>فريقنا المعني بالذكاء الاصطناعي والبيانات يساعد العملاء في تحويل تحديات الأعمال إلى فرص من خلال التحليلات المتقدمة والذكاء الاصطناعي واتخاذ القرار الذكي. نعمل عبر صناعات مختلفة لتصميم وتقديم حلول تحليلية عملية. العمل كـ مستشار علوم القرار الذكي، ستعمل مع العملاء على تطوير حلول تحليلية، توليد الرؤى، ودعم مبادرات التحول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. إجراء تحليل البيانات ونمذجة إحصائية بناء حلول تنبؤية وتحليلية دعم حالات استخدام التعلم الآلي ومبادرات الذكاء الاصطناعي إنشاء لوحات معلومات، تقارير وأدوات دعم القرار جمع وتوثيق متطلبات العملاء تقديم النتائج والتوصيات لأصحاب المصلحة التعاون مع فرق الاستشاريين متعددة التخصصات</p><p><strong>الملف الشخصي المرغوب للمرشح</strong></p><ul><li>درجة البكالوريوس في علوم البيانات، الإحصاء، الرياضيات، الهندسة، الاقتصاد، أو مجال ذات صلة</li><li>أكثر من 3 سنوات من الخبرة في التحليلات، الذكاء الاصطناعي، أو علوم البيانات</li><li>مهارات تحليلية قوية وحل المشكلات</li><li>خبرة مع SQL أو بايثون أو أدوات تحليلية مماثلة</li><li>اتصال وعرض تقديمي ممتاز</li><li>نقاط إضافية إذا كان لديك خبرة في مشاريع التعلم الآلي، خبرة في تصور البيانات، خبرة في الاستشارات أو بيئات التعامل مع العملاء</li></ul>
<h2 class="h5">وصف الوظيفة</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
<p>نحن نبحث عن مهندس إنتاج موهوب وذو دوافع.</p><p> </p><p>في هذا الدور، ستكون مسؤولاً عن تخطيط وتنسيق وتحسين عمليات التصنيع لضمان تحقيق أهداف الإنتاج بأمان وكفاءة وبأعلى معايير الجودة. ستعمل عن كثب مع فرق متعددة الوظائف، بما في ذلك الجودة والصيانة والهندسة، لتحسين عمليات الإنتاج، وحل التحديات التشغيلية، والالتزام ببروتوكولات السلامة، والاستخدام الفعال للموارد، وتحقيق المواعيد النهائية الصارمة.</p> </div><h2 class="h5">المهارات</h2>
<div data-jb-field="skills"><p><b>المتطلبات:</b></p><p>✔ درجة البكالوريوس في الهندسة الميكانيكية</p><p>✔ خبرة لا تقل عن 3 سنوات في بيئة الإنتاج/التصنيع</p><p>✔ معرفة قوية بتخطيط الإنتاج وتحسين العمليات ومراقبة الجودة</p><p>✔ القدرة على قيادة عمليات الورشة ودفع التحسين المستمر</p><p>✔ مهارات ممتازة في-solving المشاكل والاتصالات</p><p>✔ خبرة عملية في تشغيل آلات التفريز وآلات CNC</p><p>✔ معرفة بتصنيع الآلات</p></div>
Job Location:<br><br>Al Najada Doha Hotel By Tivoli<br><br>Overview<br><br>Minor Hotels is an international hotel owner, operator and investor, currently with a diverse portfolio of over 530 properties designed intelligently to appeal to a variety of travellers, serving new passions as well as personal needs. Through our Anantara, Avani, Elewana, Oaks, NH Hotels, NH Collection, nhow and TIVOLI properties, Minor Hotels operates in 50+ countries across Asia Pacific, the Middle East, Africa, the Indian Ocean, Europe and South America.<br><br>The Housekeeping Supervisor assists the Executive Housekeeper and Assistant Executive Housekeeper in ensuring the smooth operation of the department. The Supervisor needs to assign the team's daily duties and inspect work for adherence to prescribed standards of cleanliness. You will oversee the development of your team to ensure delivery of exceptional customer experiences.<br><br>Qualifications<br><br>Experience in a supervisory role within a Hotel and collaborating with business stakeholders Have the ability to adapt to shifting priorities and align activities to meet organizational goals Strong presentation skills and organisational skills High degree of self-awareness with demonstrated aptitude for self-improvement<br><br>Not the right fit? Set up email alerts as new job postings become available that meet your interest!
<p>عن الدور: نحن نبحث عن مهندس ذكاء اصطناعي أول ذي خبرة لتطوير أنظمة وأدوات الذكاء الاصطناعي. في هذا الدور، ستعمل على سد الفجوة بين الذكاء الاصطناعي وهندسة البرمجيات القوية من خلال بناء البنية التحتية الخلفية التي تترجم حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا إلى واقع ملموس في بيئات التشغيل الفعلية. ماذا ستفعل: تصميم وتطوير ونشر أنظمة ذكاء اصطناعي وأدوات داخلية قابلة للتوسع. هندسة وبناء وصيانة الأنظمة الخلفية اللازمة لدعم عمليات الذكاء الاصطناعي المعقدة. دمج نماذج تعلم الآلة في بيئات آمنة وجاهزة للإنتاج. ضمان الأداء والموثوقية وقابلية التوسع للتطبيقات وواجهات برمجة التطبيقات (APIs) المدعومة بالذكاء الاصطناعي. ما نبحث عنه: خبرة مثبتة في العمل كمهندس ذكاء اصطناعي أول، أو مهندس تعلم آلة، أو مهندس برمجيات خلفية. مهارات قوية في التطوير الخلفي وفهم عميق لمبادئ هندسة البرمجيات. خبرة عملية في بناء وتوسيع ونشر أدوات وأنظمة الذكاء الاصطناعي. فهم قوي لتصميم واجهات برمجة التطبيقات (API)، والبنية التحتية السحابية، وإدارة قواعد البيانات.</p>
Mandatory Requirement: This role is strictly limited to candidates from EdTech backgrounds with proven AI application experience in learning or education platforms<br>Antal is partnering with a multinational conglomerate operating across Central America and other regions to establish a national EdTech transformation division in Qatar.<br>This initiative is a large-scale, AI-enabled education modernization program designed to support the evolution of Qatar’s education ecosystem through integrated curriculum transformation, certification alignment, teacher enablement, and a unified AI-powered learning platform.<br>The program is being developed in close collaboration with:Ministry-level stakeholders Global curriculum and certification partners A founding advisory group of education and technology experts<br>Job Title - Founding Managing Director / Program COOCompensation - $12,000 to $15,000 + Benefits + Bonus<br>Role Overview We are seeking a Founding Managing Director / Program COO to lead the transformation of a national AI-enabled education initiative from concept to pilot and ultimately to large-scale deployment. This role is responsible for converting a strategic vision into a structured, executable, and scalable operating system spanning curriculum integration, teacher enablement, certification alignment, and AI-enabled learning infrastructure. This is a true builder-operator role, not a traditional program management position. The individual will act as the central execution leader across technology, curriculum, partners, governance, and institutional stakeholders.<br>Mandate The Program COO will serve as the operational backbone of the initiative, responsible for building and running the entire execution ecosystem, including partners, pilots, delivery systems, and governance structures. They will coordinate across:Chief AI / Systems Architect Curriculum and certification partners Technology and platform vendors Teacher enablement teams Government / Ministry and institutional stakeholders Pilot schools and deployment teams<br>Core Responsibilities1. End-to-End Implementation Architecture2. Partner & Ecosystem Orchestration3. Teacher Intelligence Lab Buildout4. Pilot Deployment Execution5. Platform & Technology Coordination6. Government & Institutional Readiness7. Operating Model & Team Buildout8. Governance & Execution Discipline<br>Ideal Candidate Profile The ideal candidate is a technology-driven education transformation leader with strong execution depth.<br>Must-have experience:Top-tier academic background (IIT / IIM / IISc / NIT or equivalent) preferred12–20+ years in:EdTech / digital learning platforms AI-enabled education systems Enterprise learning / corporate academies Large-scale digital transformation programs Experience working with major global technology or consulting ecosystems (e.g., Microsoft, Google, IBM, Accenture, TCS, Infosys, Wipro, Samsung or similar) Proven ability to lead multi-stream, multi-stakeholder programs at scale Strong exposure to K–12 education systems or teacher enablement platforms<br>Core capabilities:Strong understanding of AI applications in learning ecosystems Ability to translate strategy into execution systems Experience building operating models from scratch Strong stakeholder management (government, enterprise, institutional) High execution discipline (PMP / SAFe or equivalent exposure preferred) Comfortable operating in ambiguity and early-stage environments AI-fluent in day-to-day workflows<br>Leadership Traits Highly structured and execution-oriented Strong systems thinker Calm under pressure Strong communicator across technical and non-technical audiences Entrepreneurial mindset Comfortable building while operating Long-term potential to evolve into Group COO<br>Not a Fit IfPure academic with no delivery experience Theoretical AI researcher without implementation exposure Traditional school administrator without tech depth Junior program/project manager Consultant focused on documentation over execution Operator of existing systems without prior zero-to-one builds<br>First 90-Day Outcomes The candidate should be capable of delivering:End-to-end implementation roadmap Partner dependency and integration matrix Teacher Intelligence Lab operating model Pilot deployment blueprint Initial organization structure and hiring plan Technology and infrastructure coordination plan Ministry-ready execution deck Budget and resource plan for pilot phase Governance and reporting framework Risk and mitigation register
Job Description<br><br>Must Have<br><br> 6–10 years of experience in data science, analytics, or applied statistics, including a demonstrable track record of leading projects end to end. Senior technical voice on a data science team — setting modeling standards, reviewing peer work, and mentoring less-experienced data scientists. Deep command of statistics, experimental design, and a broad modeling toolkit spanning classical machine learning, time-series, and deep learning. Demonstrated ability to translate ambiguous business and policy questions into rigorous, decision-ready analysis for executive audiences. Commitment to statistical soundness, reproducibility, and continuous learning in statistical and machine-learning methods. <br><br>Nice to have<br><br> Experience in the government or large-enterprise sector, ideally in Qatar or the wider GCC. Familiarity with Oracle Cloud Infrastructure (OCI) and cloud-based analytics environments. Exposure to deploying models into production in partnership with engineering teams. Domain expertise in a relevant vertical such as public sector, finance, telecom, or healthcare. Experience with causal inference or advanced experimentation methods. Working knowledge of data visualization or business-intelligence tools for stakeholder communication. Relevant data science or cloud certifications. <br><br>Responsibilities<br><br> Lead the design and execution of advanced analytics and statistical modeling projects, from problem framing through to validated, decision-ready insight. Translate ambiguous business and policy questions into well-defined data science problems, measurable hypotheses, and analytical plans. Define and enforce modeling methodology, experimentation standards (including A/B testing and quasi-experimental designs), and model validation practices across the team. Build, evaluate, and interpret advanced predictive and statistical models using Python (pandas, scikit-learn, statsmodels) and SQL. Select appropriate techniques across regression, classification, clustering, time-series, deep learning, and causal inference, and justify trade-offs to stakeholders. Own the statistical soundness of analytical deliverables, including assumptions, uncertainty quantification, and limitations. Establish reproducible analytical workflows and promote good practice in code quality, documentation, and version control within the team. Present findings and recommendations to senior, often non-technical, stakeholders through clear narratives and visualizations that drive decisions. Review and provide technical feedback on the analytical work of data scientists, raising the overall standard of the team. Mentor and coach junior and mid-level data scientists, supporting their technical and professional growth. Partner with machine-learning and AI engineers to hand off validated models for productionization and to define monitoring and success metrics. Contribute to proposals, scoping, and effort estimation for new data science engagements. <br><br>Qualifications<br><br> Bachelor's degree in Statistics, Mathematics, Computer Science, Data Science, or a related quantitative field; Master's or PhD preferred. Deep proficiency in Python for analysis and the scientific stack (pandas, Num Py, scikit-learn, statsmodels) and strong SQL. Strong foundation in statistics and experimental design, with command of a broad range of modeling techniques. Hands-on experience applying deep learning and neural network architectures using frameworks such as Tensor Flow or PyTorch. Experience designing and interpreting experiments and translating results into business recommendations. Demonstrated ability to frame business problems and communicate analytical results to executive and non-technical audiences. Experience mentoring analysts or data scientists and setting analytical standards or methodology. Strong understanding of the end-to-end data science lifecycle, including data quality, validation, and model handoff. Ability to manage multiple workstreams and stakeholders simultaneously.
Job Description<br><br>Must Have<br><br> 6–10 years of experience in data science, analytics, or applied statistics, including a demonstrable track record of leading projects end to end. Senior technical voice on a data science team — setting modeling standards, reviewing peer work, and mentoring less-experienced data scientists. Deep command of statistics, experimental design, and a broad modeling toolkit spanning classical machine learning, time-series, and deep learning. Demonstrated ability to translate ambiguous business and policy questions into rigorous, decision-ready analysis for executive audiences. Commitment to statistical soundness, reproducibility, and continuous learning in statistical and machine-learning methods. <br><br>Nice to have<br><br> Experience in the government or large-enterprise sector, ideally in Qatar or the wider GCC. Familiarity with Oracle Cloud Infrastructure (OCI) and cloud-based analytics environments. Exposure to deploying models into production in partnership with engineering teams. Domain expertise in a relevant vertical such as public sector, finance, telecom, or healthcare. Experience with causal inference or advanced experimentation methods. Working knowledge of data visualization or business-intelligence tools for stakeholder communication. Relevant data science or cloud certifications. <br><br>Responsibilities<br><br> Lead the design and execution of advanced analytics and statistical modeling projects, from problem framing through to validated, decision-ready insight. Translate ambiguous business and policy questions into well-defined data science problems, measurable hypotheses, and analytical plans. Define and enforce modeling methodology, experimentation standards (including A/B testing and quasi-experimental designs), and model validation practices across the team. Build, evaluate, and interpret advanced predictive and statistical models using Python (pandas, scikit-learn, statsmodels) and SQL. Select appropriate techniques across regression, classification, clustering, time-series, deep learning, and causal inference, and justify trade-offs to stakeholders. Own the statistical soundness of analytical deliverables, including assumptions, uncertainty quantification, and limitations. Establish reproducible analytical workflows and promote good practice in code quality, documentation, and version control within the team. Present findings and recommendations to senior, often non-technical, stakeholders through clear narratives and visualizations that drive decisions. Review and provide technical feedback on the analytical work of data scientists, raising the overall standard of the team. Mentor and coach junior and mid-level data scientists, supporting their technical and professional growth. Partner with machine-learning and AI engineers to hand off validated models for productionization and to define monitoring and success metrics. Contribute to proposals, scoping, and effort estimation for new data science engagements. <br><br>Qualifications<br><br> Bachelor's degree in Statistics, Mathematics, Computer Science, Data Science, or a related quantitative field; Master's or PhD preferred. Deep proficiency in Python for analysis and the scientific stack (pandas, Num Py, scikit-learn, statsmodels) and strong SQL. Strong foundation in statistics and experimental design, with command of a broad range of modeling techniques. Hands-on experience applying deep learning and neural network architectures using frameworks such as Tensor Flow or PyTorch. Experience designing and interpreting experiments and translating results into business recommendations. Demonstrated ability to frame business problems and communicate analytical results to executive and non-technical audiences. Experience mentoring analysts or data scientists and setting analytical standards or methodology. Strong understanding of the end-to-end data science lifecycle, including data quality, validation, and model handoff. Ability to manage multiple workstreams and stakeholders simultaneously.
Job Description<br><br>Must Have<br><br> 6–10 years of experience in data science, analytics, or applied statistics, including a demonstrable track record of leading projects end to end. Senior technical voice on a data science team — setting modeling standards, reviewing peer work, and mentoring less-experienced data scientists. Deep command of statistics, experimental design, and a broad modeling toolkit spanning classical machine learning, time-series, and deep learning. Demonstrated ability to translate ambiguous business and policy questions into rigorous, decision-ready analysis for executive audiences. Commitment to statistical soundness, reproducibility, and continuous learning in statistical and machine-learning methods. <br><br>Nice to have<br><br> Experience in the government or large-enterprise sector, ideally in Qatar or the wider GCC. Familiarity with Oracle Cloud Infrastructure (OCI) and cloud-based analytics environments. Exposure to deploying models into production in partnership with engineering teams. Domain expertise in a relevant vertical such as public sector, finance, telecom, or healthcare. Experience with causal inference or advanced experimentation methods. Working knowledge of data visualization or business-intelligence tools for stakeholder communication. Relevant data science or cloud certifications. <br><br>Responsibilities<br><br> Lead the design and execution of advanced analytics and statistical modeling projects, from problem framing through to validated, decision-ready insight. Translate ambiguous business and policy questions into well-defined data science problems, measurable hypotheses, and analytical plans. Define and enforce modeling methodology, experimentation standards (including A/B testing and quasi-experimental designs), and model validation practices across the team. Build, evaluate, and interpret advanced predictive and statistical models using Python (pandas, scikit-learn, statsmodels) and SQL. Select appropriate techniques across regression, classification, clustering, time-series, deep learning, and causal inference, and justify trade-offs to stakeholders. Own the statistical soundness of analytical deliverables, including assumptions, uncertainty quantification, and limitations. Establish reproducible analytical workflows and promote good practice in code quality, documentation, and version control within the team. Present findings and recommendations to senior, often non-technical, stakeholders through clear narratives and visualizations that drive decisions. Review and provide technical feedback on the analytical work of data scientists, raising the overall standard of the team. Mentor and coach junior and mid-level data scientists, supporting their technical and professional growth. Partner with machine-learning and AI engineers to hand off validated models for productionization and to define monitoring and success metrics. Contribute to proposals, scoping, and effort estimation for new data science engagements. <br><br>Qualifications<br><br> Bachelor's degree in Statistics, Mathematics, Computer Science, Data Science, or a related quantitative field; Master's or PhD preferred. Deep proficiency in Python for analysis and the scientific stack (pandas, Num Py, scikit-learn, statsmodels) and strong SQL. Strong foundation in statistics and experimental design, with command of a broad range of modeling techniques. Hands-on experience applying deep learning and neural network architectures using frameworks such as Tensor Flow or PyTorch. Experience designing and interpreting experiments and translating results into business recommendations. Demonstrated ability to frame business problems and communicate analytical results to executive and non-technical audiences. Experience mentoring analysts or data scientists and setting analytical standards or methodology. Strong understanding of the end-to-end data science lifecycle, including data quality, validation, and model handoff. Ability to manage multiple workstreams and stakeholders simultaneously.
<section><p class="heading jdMain">وصف العمل</p><p class="heading">الأدوار والمسؤوليات</p><div class="paragraph"><p>قيادة مبادرات التحليلات المتقدمة، النمذجة التنبؤية، وتعلم الآلة لدعم القرارات التجارية والتشغيلية.</p></div></section><section><p class="heading">الملف المرغوب فيه للمرشح</p><p class="paragraph"></p><h2>المتطلبات</h2><ul><li>ماجستير أو دكتوراه في علوم البيانات، الذكاء الاصطناعي، أو مجال ذات صلة</li><li>10-13+ سنوات في التحليلات المتقدمة</li><li>برمجة قوية (بايثون، أطر AI/ML)</li></ul><p></p></section>
<h2 class="h5">وصف الوظيفة</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
ملخص الوظيفة <br> <p>يلعب المساعد في علم البيانات دوراً أساسياً في دعم مبادرات علم البيانات عبر البنك. تتضمن المهام العمل تحت إشراف أعضاء الفريق الأكبر سناً لبناء ونشر نماذج التعلم الآلي، إجراء تحليل استكشاري للبيانات، وتوليد رؤى مستندة إلى البيانات لحل مشاكل الأعمال. يتعاون المساعد مع وحدات العمل لفهم المتطلبات، يدعم تطوير النماذج، ويساهم في بناء أصول علم بيانات قابلة للتوسع تتماشى مع أهداف QNB الاستراتيجية.</p><br> <br> <br><br> المسؤوليات الرئيسية <br> <p>A. أصحاب المصلحة الماليون/المساهمون: - دعم تطوير وتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية لقياس أثر مبادرات علم البيانات. - المساعدة في تقديم حلول تحليلات البيانات التي تعزز كفاءة العمل ونمو الإيرادات. - المشاركة في تنفيذ استراتيجية بيانات وتحليلات QNB بشكل عام. - تعزيز وعي بتكلفة التشغيل وتحسين الكفاءة وزيادة الإنتاجية، لتقليل التكلفة، وتجنب الهدر، وتحسين الفوائد للبنك. - العمل ضمن حدود الصلاحيات المخوَّلة للمنفّذ.</p><br><p>B. العملاء (داخليون وخارجيون): - العمل مع أصحاب المصلحة الداخليين لفهم احتياجات الأعمال وتحويلها إلى مشكلات بيانات. - المساعدة في إعداد تقارير أو لوحات معلومات واضحة، موجزة وبصيرة لمستخدمي الأعمال. - دعم اختبارات النموذج وأنشطة النشر، مع ضمان توافق أصحاب المصلحة والتسليم في الوقت المحدد. - التأكد من أن الأنشطة تُجرى وفق اتفاقيات مستوى الخدمة مع الأقسام والوحدات الداخلية لتحقيق تحسينات كبيرة في أزمنة التحول. - توفير البيانات الدقيقة وفي الوقت المناسب للمراجعين الخارجيين والداخليين، وفرق الامتثال، والرقابة المالية، وإدارة المخاطر عند الحاجة. - بناء وصيانة علاقات قوية وفعالة مع الأقسام/الوحدات ذات الصلة لتحقيق أهداف المجموعة. - توفير بيانات دقيقة وفي الوقت المناسب للمراجعين الخارجيين/الداخليين، والامتثال، والرقابة المالية وإدارة المخاطر عند الحاجة.</p><br><p>C. الداخلي (العمليات، المنتجات، التنظيم): - دعم نائب رئيس القسم وغيرها من علماء البيانات الأقدمين في تطوير نماذج التعلم الآلي والإحصائية. - تجهيز وتنظيف مجموعات بيانات كبيرة للتحليل وغايات النمذجة. - المساهمة في تطبيق خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي وحلول جاهزة للإنتاج. - توثيق المنهجيات والنتائج والدروس المستفادة لإعادة الإنتاج والتوسع. - تطوير نماذج تنبؤية باستخدام مجموعة متنوعة من تقنيات التعلم الآلي المتقدمة لاستخراج رؤى ذات معنى. - البحث وتنفيذ تقنيات وأدوات حديثة في تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي لتبسيط عمليات تحليل البيانات وتحسين اتخاذ القرار. - تحديد وتنفيذ منهجيات إحصائية أو رياضية جديدة حسب الحاجة للمشروعات المدعومة بالبيانات. - بناء نماذج قائمة على البيانات وقوية لمعالجة أسئلة أعمال معقدة واستخدام تجارب وتحليلات وتصورات واسعة النطاق لتوليد رؤى فعّالة وقابلة للتكرار.</p><br><p>D. التعلم والمعرفة: - متابعة أحدث الاتجاهات في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وأدوات التحليل. - المشاركة في برامج التدريب وجلسات التعلم لبناء قدرات تحليلية متقدمة. - طلب التغذية المرتدة والإرشاد من أعضاء الفريق الأكبر سناً بشكل استباقي. - البحث عن فرص للبقاء على اطلاع بالتطورات في مجالات تحليل البيانات. - المبادرة بعقد اجتماعات منتظمة داخل قسم تطوير التطبيقات لمناقشة التقدم وحل القضايا والمعا<?="Concern"?>وض المتعلقة بمشروعات الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات.</p><br> <br> <br><br> متطلبات التعليم والخبرة <br> <p>- شهادة بكالوريوس في علوم البيانات، علوم الكمبيوتر، الرياضيات، الهندسة، أو مجال ذو صلة.</p><br><p>- الإلمام بتقنيات التعلم الآلي، وتجهيز البيانات، وممارسات تقييم النماذج.</p><br><p>- معرفة عالية المستوى بأدوات علم البيانات مثل بايثون، R ودفتر جوبيتر مرغوبة.</p><br> <br> <br> </div>
Additional Information<br><br>Job Number 26103480<br><br>Job Category Housekeeping & Laundry<br><br>Location Building No. 153 Street No. 347, Lusail, Qatar, Qatar,VIEW ON MAP<br><br>Schedule Full Time<br><br>Located Remotely? N<br><br>Position Type Non-Management<br><br>Utiliser et contrôler les machines à laver, de nettoyage à sec et les sèche-linge, faire l'appoint de produits lavant et nettoyer les filtres au besoin. Isoler les articles tachés ou endommagés et déterminer s'il convient de les réparer, de les détacher, de les relaver ou de les jeter. Contrôler la propreté des articles qui sortent des machines à laver, sèche-linge ou machines de nettoyage à sec et les placer dans les chariots de linge propre. Régler la durée et la température de séchage des sèche-linge en fonction des tissus/textiles. Retirer les peluches et autres éléments des filtres des sèche-linge et des machines de nettoyage à sec et vider les filtres après chaque chargement. Plier les articles propres à la taille indiquée, à la main ou à l'aide d'une machine. Tenir à jour la liste des articles nettoyés.<br><br>Suivre et appliquer toutes les politiques et procédures de sécurité de la chaîne; rapporter les problèmes de maintenance, les risques d’accident, les accidents ou les blessures; suivre les formations et obtenir les certifications requises en matière de sécurité. Veiller à ce que son uniforme et son apparence soient propres et professionnels. Respecter la confidentialité des renseignements exclusifs; protéger les biens de l’entreprise. Soutenir tous les collègues et les traiter avec dignité et respect. Soutenir l’équipe dans l’atteinte des objectifs communs. Se conformer aux attentes et aux normes d’assurance qualité. Déplacer, soulever, porter, pousser, tirer et placer des objets pesant jusqu’à 25 livres (11,3 kg) sans assistance. Se tenir debout, assis ou marcher pendant une période prolongée ou pour un quart de travail complet. Inspecter visuellement les outils, l’équipement et les machines (p. ex., pour identifier les défauts). Atteindre les objets au-dessus de la tête et au-dessous des genoux, y compris se plier, faire des rotations du corps, tirer et se baisser. Se déplacer dans des espaces étroits, confinés, ou élevés. Se déplacer sur des surfaces en pente, inégales ou des marches glissantes. Monter et descendre les escaliers et les rampes de service. Effectuer toutes les autres tâches demandées par les responsables et qui correspondent au poste.<br><br>Qualifications Recommandées<br><br>Niveau d’études:Aucun diplôme d’études secondaires ou équivalence de niveau secondaire<br><br>Expérience de travail connexe:Aucune expérience de travail connexe.<br><br>Expérience de supervision:Aucune expérience de supervision.<br><br>Permis ou certification:Aucune<br><br>Chez Marriott International, nous nous engageons à promouvoir l’égalité d’accès à l’emploi, à accueillir dignement chaque personne et à offrir les mêmes opportunités à tous. Nous avons instauré un environnement dans lequel les particularités de nos collaborateurs sont appréciées et célébrées. Notre plus grande force réside dans le mélange varié de cultures, de compétences et d’expériences de nos collaborateurs. Nous veillons à prévenir toute discrimination fondée sur des critères protégés, notamment le handicap, le statut de vétéran et tout autre aspect couvert par la loi en vigueur.<br><br>Le Méridien puise son inspiration dans l'époque des voyages glamour, célébrant chaque culture par le prisme d'un esprit épicurien résolument européen. Notre clientèle est curieuse et créative. Cosmopolite et avide de culture, elle apprécie les échanges et elle aime ralentir le rythme pour savourer pleinement l'endroit où elle se trouve. Nous offrons un service à la fois chic et authentique, vraiment inoubliable grâce à des expériences qui incitent à profiter des plus beaux moments de la vie. Nous recherchons des personnes curieuses et créatives pour rejoindre notre équipe. Si vous aimez nouer des liens avec des clients partageant le même état d'esprit et avez à cœur de créer des expériences inoubliables, nous vous invitons à découvrir les offres d'emploi chez Le Méridien. En rejoignant Le Méridien, vous intégrerez le portefeuille d'enseignes de Marriott International. Rejoignez une entreprise qui vous donne la possibilité de donner le meilleur de vous-même, de trouver un sens à votre vie professionnelle, de faire partie d'une équipe internationale d'exception et de devenir la meilleure version de vous-même.
نظرة عامة<br><br>تعد جامعة الدوحة للعلوم والتكنولوجيا (UDST)، التي تأسست رسمياً بموجب القرار الأميري رقم 13 لعام 2022، أول جامعة وطنية تطبيقية في دولة قطر والوجهة الأولى في البلاد للتعليم الأكاديمي والتقني والمهني. تضم الجامعة أكثر من 9000 طالب و700 موظف، وتقدم أكثر من 70 برنامجاً في البكالوريوس والماجستير والدبلوم والشهادات عبر كلياتها الخمس: إدارة الأعمال، الحوسبة وتكنولوجيا المعلومات، الهندسة والتكنولوجيا، العلوم الصحية، والتعليم العام. بالإضافة إلى ذلك، تضم الجامعة مراكز تدريب متخصصة تخدم الأفراد وقطاع الصناعة.<br><br>تشتهر جامعة الدوحة للعلوم والتكنولوجيا بنهجها التعليمي الذي يركز على الطالب، ومرافقها المتطورة، ومنهجها التطبيقي والتجريبي. يستفيد أعضاء هيئة التدريس والباحثون العالميون لدينا من تقنيات التعلم المبتكرة ويعززون الشراكات مع المؤسسات العالمية لتطوير خريجين ذوي مهارات عالية يسهمون بشكل مباشر في الاقتصاد القائم على المعرفة في قطر ويدعمون أهداف رؤية قطر الوطنية 2030. بصفتها مركزاً متنامياً للبحث والابتكار، تعد الجامعة مقراً لمشاريع متقدمة تربط بين الأكاديميا والصناعة.<br><br>يختص مركز التميز في الذكاء الاصطناعي والابتكار بجامعة الدوحة للعلوم والتكنولوجيا بتطوير أبحاث الذكاء الاصطناعي المتطورة وتقديم حلول عملية تعالج تحديات العالم الحقيقي. تتمثل مهمتنا في دفع التقدم العلمي والابتكار التكنولوجي في الأنظمة الذكية، مما يسهم في انتقال قطر نحو اقتصاد قائم على المعرفة تماشياً مع رؤية قطر الوطنية 2030.<br><br>نحن نبحث عن باحث متميز في مرحلة ما بعد الدكتوراه للانضمام إلى فريقنا في مركز التميز في الذكاء الاصطناعي والابتكار. يركز هذا الدور على إجراء أبحاث تطبيقية في تعلم الآلة، والتعلم الفيدرالي، والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) مع تطبيقات واقعية في مجالات الرعاية الصحية، والطاقة، والبنية التحتية الذكية. ستقوم بتطوير أنظمة تعلم آلي تحافظ على الخصوصية، وابتكار حلول ذكاء اصطناعي قابلة للتفسير، ونشر نماذج على منصات الحوسبة الطرفية والسحابية. هذه فرصة ممتازة لتطوير أبحاث الذكاء الاصطناعي الموثوقة مع المساهمة في أولويات الابتكار والتحول الرقمي في قطر.<br><br>المسؤوليات<br><br>المسؤوليات الرئيسية<br><br>إجراء أبحاث تطبيقية في تعلم الآلة، والتعلم الفيدرالي، والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير عبر مجالات مثل الرعاية الصحية والطاقة والبنية التحتية الذكية. تطوير أنظمة تعلم آلي تحافظ على الخصوصية وحلول ذكاء اصطناعي قابلة للتفسير تضمن الشفافية والثقة. نشر نماذج تعلم الآلة على منصات الحوسبة الطرفية والسحابية، مع ضمان المتانة والقابلية للتوسع. نشر نتائج الأبحاث في مؤتمرات ومجلات علمية مرموقة ومحكمة. قيادة والمساهمة في مشاريع بحثية عالية التأثير تتماشى مع أولويات المركز. ضمان قابلية تكرار الأبحاث وتوثيقها من خلال أفضل الممارسات في إدارة الكود والبيانات. دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لضمان تلبية حلول الذكاء الاصطناعي للمعايير الأخلاقية والمتطلبات الخاصة بالمجال. التعاون مع أصحاب المصلحة الداخليين والخارجيين في مبادرات بحثية متعددة التخصصات. المساهمة في مقترحات الأبحاث وطلبات التمويل الخارجي لدعم نمو المركز. توجيه الباحثين المبتدئين وطلاب الدراسات العليا ومساعدي الأبحاث.<br><br>المؤهلات<br><br>المؤهلات المطلوبة<br><br>درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب، الذكاء الاصطناعي، تعلم الآلة، أو مجال ذي صلة وثيقة. خبرة بحثية مثبتة في تعلم الآلة، مع التركيز على التعلم الفيدرالي، أو الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، أو تعلم الآلة الذي يحافظ على الخصوصية. سجل نشر قوي في مجلات محكمة ومؤتمرات ذكاء اصطناعي/تعلم آلي من الدرجة الأولى (مثل NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI, CVPR, KDD). خبرة في أطر التعلم العميق (PyTorch, TensorFlow, Keras) وأدوات تعلم الآلة الكلاسيكية (scikit-learn, XGBoost). خلفية قوية في تعلم الآلة، أو التعلم الفيدرالي، أو الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير. خبرة في تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي، وتصميم المعايير المرجعية، ومنهجيات التقييم. خبرة في مكتبات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (مثل SHAP, LIME, Captum) وتقنيات القابلية للتفسير. خبرة في أطر التعلم الفيدرالي (مثل Flower, TensorFlow Federated) أو تعلم الآلة الذي يحافظ على الخصوصية. قدرة مثبتة على إجراء أبحاث مستقلة والمساهمة في فرق بحثية تعاونية. مهارات تحليلية وحل مشكلات وتواصل ممتازة، بما في ذلك تقديم العروض البحثية والكتابة التقنية. إتقان أنظمة التحكم في الإصدار (Git) وممارسات الأبحاث القابلة للتكرار. خبرة في الموارد الحسابية وبيئات الحوسبة عالية الأداء. طلاقة في اللغة الإنجليزية كتابةً وتحدثاً.<br><br>المؤهلات المفضلة وكيفية التقديم<br><br>خبرة في تطبيق تعلم الآلة في مجالات الرعاية الصحية، أو الطاقة، أو البنية التحتية الذكية. الإلمام بسلامة الذكاء الاصطناعي، والمواءمة، والعدالة، والكشف عن التحيز، أو أبحاث الذكاء الاصطناعي المسؤول. خبرة في منصات النشر السحابية والطرفية (مثل AWS SageMaker, Azure ML, Docker, Kubernetes). معرفة بممارسات MLOps، وخطوط CI/CD، ونشر النماذج. خبرة في مراقبة النماذج، وكشف الانحراف، واستراتيجيات إعادة التدريب. خبرة في أدوات هندسة البيانات والمعالجة المسبقة (مثل Spark, Airflow, إصدار البيانات). فهم التفاعل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي والتصميم الذي يتمحور حول المستخدم في الذكاء الاصطناعي. الإلمام بأدوات خاصة بالمجالات (مثل MONAI للتصوير الطبي، FHIR لبيانات الرعاية الصحية). سجل حافل بتأثير الأبحاث (الاقتباسات، مؤشر h-index، الجوائز). خبرة في الأبحاث متعددة التخصصات أو التعاون الصناعي. خبرة سابقة في أبحاث ما بعد الدكتوراه أو الأبحاث الصناعية. خبرة في كتابة المنح وطلبات تمويل الأبحاث. مساهمات في مشاريع أو أطر عمل مفتوحة المصدر للذكاء الاصطناعي. مهارات اللغة العربية. ما نقدمه: راتب تنافسي وحزمة مزايا شاملة. فرصة لإجراء أبحاث تطبيقية في تعلم الآلة، والتعلم الفيدرالي، والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير مع تأثير واقعي في الرعاية الصحية والطاقة. بيئة عمل تعاونية وديناميكية مع تقنيات متطورة. الوصول إلى أحدث المرافق والموارد الحسابية من خلال شراكات استراتيجية. فرص التطوير المهني، والتعاون الدولي، والمشاركة في المؤتمرات.<br><br>يجب على المرشحين المهتمين تقديم الوثائق التالية<br><br>سيرة ذاتية محدثة. رسالة تغطية توضح الخبرة البحثية والاهتمامات والدوافع. قائمة المنشورات والبيان البحثي (مطلوب). معلومات الاتصال لاثنين من المراجع المهنية.<br><br>الموعد النهائي للتقديم: 31 مارس 2026<br><br>جامعة الدوحة للعلوم والتكنولوجيا هي جهة عمل تكافؤ الفرص وتلتزم ببناء قوة عاملة متنوعة وشاملة. نرحب بطلبات جميع المرشحين المؤهلين بغض النظر عن العرق، أو اللون، أو الدين، أو الجنس، أو الأصل القومي، أو الإعاقة، أو حالة المحارب القديم.
نظرة عامة<br><br>تُعد جامعة الدوحة للعلوم والتكنولوجيا (UDST)، التي أُنشئت رسمياً بموجب القرار الأميري رقم 13 لسنة 2022، أول جامعة وطنية تطبيقية في دولة قطر والوجهة الأولى في البلاد للتعليم الأكاديمي والتقني والمهني. تضم الجامعة أكثر من 9000 طالب و700 موظف، وتقدم أكثر من 70 برنامجاً في مجالات البكالوريوس والماجستير والدبلوم والشهادات المهنية من خلال كلياتها الخمس: إدارة الأعمال، وتكنولوجيا المعلومات والحوسبة، والهندسة والتكنولوجيا، والعلوم الصحية، والتعليم العام. بالإضافة إلى ذلك، تضم الجامعة مراكز تدريب متخصصة تخدم الأفراد وقطاعات الصناعة.<br><br>تشتهر جامعة الدوحة للعلوم والتكنولوجيا بنهجها التعليمي الذي يركز على الطالب، ومرافقها المتطورة، ومنهجيتها التطبيقية والتجريبية. يستفيد أعضاء هيئة التدريس والباحثون لدينا ذوو المستوى العالمي من تقنيات التعلم المبتكرة ويعززون الشراكات مع المؤسسات العالمية لتطوير خريجين يتمتعون بمهارات عالية يسهمون بشكل مباشر في الاقتصاد القائم على المعرفة في قطر ويدعمون أهداف رؤية قطر الوطنية 2030. بصفتها مركزاً متنامياً للبحث والابتكار، تحتضن الجامعة مشاريع متقدمة تربط بين الأوساط الأكاديمية وقطاع الصناعة.<br><br>يهدف مركز التميز للذكاء الاصطناعي والابتكار بجامعة الدوحة للعلوم والتكنولوجيا إلى دفع عجلة أبحاث الذكاء الاصطناعي المتطورة وتطوير حلول عملية تعالج تحديات العالم الحقيقي. تتمثل مهمتنا في دفع التقدم العلمي والابتكار التكنولوجي في الأنظمة الذكية، مما يسهم في انتقال قطر نحو اقتصاد قائم على المعرفة تماشياً مع رؤية قطر الوطنية 2030.<br><br>نحن نبحث عن باحث متميز لما بعد الدكتوراه للانضمام إلى فريقنا في مركز التميز للذكاء الاصطناعي والابتكار. يركز هذا الدور على إجراء أبحاث تطبيقية في تعلم الآلة، والتعلم الاتحادي، والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) مع تطبيقات واقعية في مجالات الرعاية الصحية، والطاقة، والبنية التحتية الذكية. ستقوم بتطوير أنظمة تعلم آلي تحافظ على الخصوصية، وإنشاء حلول ذكاء اصطناعي قابلة للتفسير، ونشر النماذج على منصات الحافة والسحابة. هذه فرصة ممتازة لتعزيز أبحاث الذكاء الاصطناعي الموثوقة مع المساهمة في أولويات الابتكار والتحول الرقمي في قطر.<br><br>المسؤوليات<br><br>المسؤوليات الرئيسية<br><br>إجراء أبحاث تطبيقية في تعلم الآلة، والتعلم الاتحادي، والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير عبر مجالات مثل الرعاية الصحية، والطاقة، والبنية التحتية الذكية. تطوير أنظمة تعلم آلي تحافظ على الخصوصية وحلول ذكاء اصطناعي قابلة للتفسير تضمن الشفافية والثقة. نشر نماذج تعلم الآلة على منصات الحافة والسحابة، مع ضمان المتانة والقابلية للتوسع. نشر نتائج الأبحاث في المؤتمرات والمجلات العلمية المرموقة التي تخضع لمراجعة الأقران. قيادة والمساهمة في مشاريع بحثية ذات تأثير عالٍ تتماشى مع أولويات المركز. ضمان إمكانية تكرار الأبحاث وتوثيقها من خلال أفضل الممارسات في إدارة الكود والبيانات. دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لضمان تلبية حلول الذكاء الاصطناعي للمعايير الأخلاقية والمتطلبات الخاصة بالمجال. التعاون مع أصحاب المصلحة الداخليين والخارجيين في مبادرات بحثية متعددة التخصصات. المساهمة في المقترحات البحثية وطلبات التمويل الخارجي لدعم نمو المركز. الإشراف على الباحثين المبتدئين وطلاب الدراسات العليا ومساعدي الأبحاث.<br><br>المؤهلات<br><br>المؤهلات المطلوبة<br><br>درجة الدكتوراه في علوم الحاسوب، أو الذكاء الاصطناعي، أو تعلم الآلة، أو مجال ذي صلة وثيقة. خبرة بحثية مثبتة في تعلم الآلة، مع التركيز على التعلم الاتحادي، أو الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، أو تعلم الآلة الذي يحافظ على الخصوصية. سجل نشر قوي في المجلات التي تخضع لمراجعة الأقران ومؤتمرات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة المرموقة (مثل NeurIPS، وICML، وICLR، وAAAI، وCVPR، وKDD). خبرة في أطر التعلم العميق (PyTorch, TensorFlow, Keras) وأدوات تعلم الآلة الكلاسيكية (scikit-learn, XGBoost). خلفية قوية في تعلم الآلة أو التعلم الاتحادي أو الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير. خبرة في تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي وتصميم المعايير ومنهجيات التقييم. خبرة في مكتبات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (مثل SHAP, LIME, Captum) وتقنيات القابلية للتفسير. خبرة في أطر التعلم الاتحادي (مثل Flower, TensorFlow Federated) أو تعلم الآلة الذي يحافظ على الخصوصية. قدرة مثبتة على إجراء أبحاث مستقلة والمساهمة في فرق بحثية تعاونية. مهارات تحليلية وحل مشكلات وتواصل ممتازة، بما في ذلك تقديم العروض البحثية والكتابة التقنية. الكفاءة في أنظمة التحكم في الإصدار (Git) وممارسات الأبحاث القابلة للتكرار. خبرة في الموارد الحسابية وبيئات الحوسبة عالية الأداء. إجادة اللغة الإنجليزية كتابةً وتحدثاً.<br><br>المؤهلات المفضلة وكيفية التقديم<br><br>خبرة في تطبيق تعلم الآلة على مجالات الرعاية الصحية، أو الطاقة، أو البنية التحتية الذكية. الإلمام بأمان الذكاء الاصطناعي، والمواءمة، والعدالة، والكشف عن التحيز، أو أبحاث الذكاء الاصطناعي المسؤول. خبرة في منصات النشر السحابية والحافة (مثل AWS SageMaker, Azure ML, Docker, Kubernetes). معرفة بممارسات عمليات تعلم الآلة (MLOps)، وخطوط أنابيب CI/CD، ونشر النماذج. خبرة في مراقبة النماذج، واكتشاف الانحراف، واستراتيجيات إعادة التدريب. خبرة في أدوات هندسة ومعالجة البيانات (مثل Spark, Airflow، وإصدار البيانات). فهم التفاعل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي وتصميم الذكاء الاصطناعي الذي يركز على المستخدم. الإلمام بأدوات خاصة بالمجال (مثل MONAI للتصوير الطبي، وFHIR لبيانات الرعاية الصحية). سجل حافل بتأثير الأبحاث (الاستشهادات، مؤشر h، الجوائز). خبرة في الأبحاث متعددة التخصصات أو التعاون الصناعي. خبرة بحثية سابقة في مرحلة ما بعد الدكتوراه أو في الصناعة. خبرة في كتابة المنح وطلبات التمويل البحثي. مساهمات في مشاريع أو أطر الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر. مهارات اللغة العربية. ما نقدمه: راتب تنافسي وحزمة مزايا شاملة. فرصة لإجراء أبحاث تطبيقية في تعلم الآلة، والتعلم الاتحادي، والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير مع تأثير واقعي في الرعاية الصحية والطاقة. بيئة عمل تعاونية وديناميكية مع تقنيات متطورة. الوصول إلى أحدث المرافق والموارد الحسابية من خلال شراكات استراتيجية. فرص التطوير المهني، والتعاون الدولي، والمشاركة في المؤتمرات.<br><br>يجب على المرشحين المهتمين تقديم الوثائق التالية<br><br>سيرة ذاتية محدثة. رسالة تغطية تبرز الخبرة البحثية، والاهتمامات، والدافع. قائمة بالمنشورات وبيان بحثي (مطلوب). معلومات الاتصال لاثنين من المراجع المهنية.<br><br>الموعد النهائي للتقديم: 31 مارس 2026<br><br>جامعة الدوحة للعلوم والتكنولوجيا هي جهة عمل تلتزم بتكافؤ الفرص وتسعى لبناء قوة عاملة متنوعة وشاملة. نرحب بطلبات جميع المرشحين المؤهلين بغض النظر عن العرق، أو اللون، أو الدين، أو الجنس، أو الأصل القومي، أو الإعاقة، أو حالة المحاربين القدامى.