المسمى الوظيفي: محلل تحليلات، AS

الموقع: بنغالور، الهند

وصف الدور

• يتم البحث عن عالم بيانات / مهندس بيانات يجمع بين عمق تحليلي قوي وعقلية استشارية: تستمع أولاً، توضح المشكلة التجارية، ثم تقدم أسهل حل قابل للتطبيق وليس الأكثر تقنية.
• ستتعاون مع أصحاب المصلحة لتحديد متطلبات البيانات، وبناء مجموعات بيانات موثوقة وأنابيب، وتطوير نماذج وتحليلات إحصائية عند الاقتضاء، وتحويل النتائج إلى رؤى واضحة جاهزة لاتخاذ القرار من خلال أدوات BI / التصور الحديثة.
• أنت خبير في SQL وPython (Pandas) وقادر للغاية على استخدام Snowflake وBigQuery وdbt وQlik وغيرها من الأطر الموجهة للبيانات ومنصات التصور. تهتم بجودة البيانات، وإمكانية التكرار، والشفافية، وتقوم بالتواصل حول التوازن بين السرعة، والمخاطر، وقابلية الصيانة على المدى الطويل.
• يتماشى الدور عن كثب مع ممارسات هندسة التحليلات التي تربط بين هندسة البيانات والتحليلات مع التواصل الوثيق والتوثيق.

ما سنقدمه لك

كجزء من نظامنا المرن، إليك بعض المزايا التي ستستمتع بها

• أفضل سياسة إجازة في فئتها
• إجازات أبوية محايدة للجنسين
• تعويض 100% تحت مزايا مساعدة رعاية الأطفال (محايدة للجنسين)
• رعاية للحصول على الشهادات والتعليم ذات الصلة بالصناعة
• برنامج مساعدة الموظفين لك ولأفراد عائلتك
• تأمين شامل ضد المستشفيات لك ولأفراد أسرتك المعالين
• تأمين ضد الحوادث وحياة المدى المحدد
• فحص صحي مجاني لمن هم فوق 35 عامًا

المسؤوليات الرئيسية الخاصة بك

• تقديم تحليلات في الوقت المناسب، ونمذجة إحصائية، ومنتجات بيانات تلبي الاحتياجات التجارية الحالية والمستقبلية.
• ترجمة الأسئلة الغامضة إلى فرضيات قابلة للقياس، وأصول بيانات موثوقة، ورؤى قابلة للتنفيذ تركز على الأثر بدلاً من التعقيد.
• بناء وصيانة مجموعات بيانات قابلة للتوسع، وحسنة الإدارة لتمكين التحليلات الذاتية والتقارير المتسقة.

• التعاون مع أصحاب المصلحة في الأعمال والتكنولوجيا لتوضيح الأهداف، ومقاييس النجاح، والقيود، ونقاط القرار.
• قيادة اكتشاف منظم: تحديد أبسط مجموعة بيانات / نموذج / تصور يجيب على السؤال بثقة مقبولة.
• تقديم توصيات واضحة، وتوازنات (وقت / تكلفة / مخاطر)، و"الإجراءات التالية الأفضل"، وليس مجرد رسوم بيانية أو كود.

• تحديد متطلبات البيانات من البداية إلى النهاية: المصادر، التعريفات، السلالة، وتيرة التحديث، SLAs، وتوقعات جودة البيانات.
• تصميم وتنفيذ أنابيب قوية (دفعة / ELT حسب الاقتضاء) ونماذج بيانات منسقة باستخدام dbt ومستودعات السحابة الحديثة (مثل Snowflake وBigQuery).
• تطبيق أفضل الممارسات للأداء وقابلية الصيانة (مثل نمذجة / تقسيم / إزالة تطبيع مستودع البيانات حيثما كان ذلك مناسبًا).

• إجراء جمع البيانات، والمعالجة، والتنظيف، والتحقق لضمان الدقة، والكمال، والتناسق.
• تنفيذ فحوصات جودة آلية، وتوثيق، ومراقبة حتى يتمكن أصحاب المصلحة من الوثوق بالأرقام.

• فحص وتحديد الأنماط والاتجاهات للإجابة على الأسئلة التجارية وتحسين اتخاذ القرار.
• بناء تقارير إحصائية ومنهجيات تحليلية؛ حيث يكون التركيز على علم البيانات:
  • إنشاء / صيانة أساليب النمذجة، وهياكل تعدين البيانات، ومنهجيات تقييم قوية.
  • البحث وتطبيق مبادئ علم البيانات ذات الصلة والتقنيات الناشئة على المشكلات التجارية.
• على المستويات الأعلى، المساهمة في أو قيادة المبادرات البحثية لتعزيز قدرات التحليلات.

• بناء لوحات معلومات دقيقة وبديهية وسرد قصصي باستخدام Qlik وغيرها من أدوات BI / التصور (مثل Power BI وTableau وLooker).
• تقديم الرؤى بلغة الأعمال مع تسليط الضوء على المحركات، وعدم اليقين، والآثار.
• تمكين الخدمة الذاتية: نشر مجموعات بيانات قابلة لإعادة الاستخدام، ومقاييس، وتعريفات "مصدر الحقيقة الوحيد". (مثال على معالجة البيانات المدفوعة بـ Python مع التصور في Qlik هو نمط معروف.)

• تحديد وتنفيذ الفرص لزيادة الكفاءة من خلال الأتمتة (أنابيب قابلة للتكرار، تحليلات نموذجية، دفاتر ملاحظات قابلة لإعادة الاستخدام، طبقات دلالية مشتركة).
• تفضيل الحلول العملية (مثل جدول مصمم جيدًا + لوحة معلومات بسيطة) على الأنظمة المعقدة ما لم يكن التعقيد مبررًا بوضوح.

مهاراتك وخبراتك

• خبير SQL: كتابة استعلامات محسّنة، ومفاهيم نمذجة الأبعاد، وتصحيح مشكلات البيانات، وتحسين الأداء.
• خبير Python + Pandas: معالجة البيانات، وتحليل قابل للتكرار، وتعبئة مكونات قابلة لإعادة الاستخدام.
• خبرة عملية قوية مع:
  • Snowflake و/أو BigQuery (مفاهيم المستودع، الوعي بالأداء / التكلفة، أنماط ELT).
  • dbt (النمذجة، الاختبارات، التوثيق، سير العمل للتحكم في الإصدارات).
  • Qlik وغيرها من أدوات BI / التصور (تصميم لوحات المعلومات، اعتماد المستخدم، اتساق دلالي).

• أساس قوي في الإحصائيات والتفكير التجريبي (اختبار الفرضيات، فهم التحيز / التباين، تقييم النماذج).
• القدرة على اختيار أبسط نهج مناسب وشرح السبب.

• إدارة أصحاب المصلحة قوية: توضيح "ما القرار الذي ندعمه؟" ودفع التوافق على التعريفات.
• التواصل الواضح: ترجمة البيانات إلى آثار، وخيارات، وتوصيات.
• الملكية والبراغماتية: تقديم قيمة تدريجية مبكرًا؛ التكرار مع التعليقات.

• خبرة في أدوات تنسيق البيانات (مثل Airflow وPrefect) وCI / CD للبيانات.
• معرفة بممارسات هندسة التحليلات، والتوثيق، والاختبار، وحوكمة المقاييس، والطبقات الدلالية.
• خبرة في تمثيل المؤسسة في المبادرات أو المجتمعات الصناعية كمتخصص في البيانات.

• يستخدم أصحاب المصلحة باستمرار مخرجاتك لاتخاذ القرارات (مقاييس واضحة، لوحات معلومات موثوقة، مجموعات بيانات موثوقة).
• الأصول التي تطورها مستقرة، ومختبرة، وموثقة، وسهلة للآخرين لتوسيعها.
• تقلل من وقت الدورة للإجابة على الأسئلة التجارية من خلال توحيد مجموعات البيانات وأتمتة التحليلات القابلة للتكرار.
• تُعرف بحل المشكلات بأبسط نهج فعال، مع الحفاظ على الجودة والحوكمة عالية.

كيف سندعمك

• التدريب والتطوير لمساعدتك على التميز في مسيرتك المهنية
• التوجيه والدعم من الخبراء في فريقك
• ثقافة التعلم المستمر لدعم التقدم
• مجموعة من المزايا المرنة التي يمكنك تخصيصها لتناسب احتياجاتك

معلومات عنا وفرقنا

يرجى زيارة موقع شركتنا لمزيد من المعلومات:

https://www.db.com/company/company.html

نحن في DWS ملتزمون بخلق بيئة عمل متنوعة وشاملة، واحدة تحتضن الحوار ووجهات النظر المتنوعة، وتعامل الجميع بعدل لدفع ثقافة عالية الأداء. القيمة التي نخلقها لعملائنا ومستثمرينا تعتمد على قدرتنا على جمع وجهات نظر متنوعة من جميع أنحاء العالم ومن خلفيات مختلفة. لقد كانت تجربتنا أن الفرق تعمل بشكل أفضل وتحقق نتائج محسنة عندما تتمكن من دمج مجموعة واسعة من وجهات النظر. نحن نسمي هذا #ConnectingTheDots.