هدف الدور

بناء وصيانة الأنظمة التي تجمع وتخزن وتعالج وتحلل البيانات، مثل خطوط البيانات، ومستودعات البيانات، وبحيرات البيانات لضمان دقة البيانات وسهولة الوصول إليها وأمانها.

المسؤوليات

• بناء وصيانة خطوط بيانات معمارية تتيح نقل ومعالجة بيانات دائمة وكاملة ومتسقة.
• تصميم وتنفيذ مستودعات بيانات وبحيرات بيانات تدير أحجام البيانات المناسبة وسرعتها وتلتزم بالتدابير الأمنية المطلوبة.
• تطوير خوارزميات المعالجة والتحليل المناسبة لتعقيد البيانات وحجمها.
• التعاون مع علماء البيانات لبناء ونشر نماذج التعلم الآلي.

توقعات المحلل

• أداء الأنشطة المحددة في الوقت المناسب وبمعايير عالية مع دفع التحسين المستمر.
• يتطلب معرفة تقنية عميقة وخبرة في مجال التخصص المعين.
• فهم شامل للمبادئ والمفاهيم الأساسية في مجال التخصص.
• قيادة وإشراف فريق، وتوجيه ودعم التطوير المهني، وتوزيع متطلبات العمل وتنسيق موارد الفريق.
• إذا كانت الوظيفة تتضمن مسؤوليات قيادية، يُتوقع من القادة إظهار مجموعة واضحة من سلوكيات القيادة لخلق بيئة تسمح للزملاء بالازدهار وتقديم مستوى ممتاز باستمرار. تشمل سلوكيات LEAD الأربعة: L - الاستماع والصدق، E - تحفيز وإلهام، A - التوافق عبر المؤسسة، D - تطوير الآخرين.
• أو بالنسبة لمساهم فردي، يقوم بتطوير الخبرة التقنية في مجال العمل، ويعمل كمستشار عند الحاجة.
• سيكون له تأثير على عمل الفرق ذات الصلة في المجال.
• الشراكة مع وظائف ومجالات عمل أخرى.
• تحمل المسؤولية عن النتائج النهائية لعمليات الفريق وأنشطته.
• تصعيد انتهاكات السياسات / الإجراءات بشكل مناسب.
• تحمل المسؤولية عن دمج السياسات / الإجراءات الجديدة المعتمدة بسبب التخفيف من المخاطر.
• تقديم المشورة والتأثير على اتخاذ القرار ضمن مجال التخصص الخاص به.
• تحمل المسؤولية عن إدارة المخاطر وتعزيز الضوابط المتعلقة بالعمل الذي تملكه أو تساهم فيه. تقديم عملك ومجالات مسؤوليتك وفقًا للقواعد واللوائح ومدونات السلوك ذات الصلة.
• الحفاظ على وبناء فهم مستمر لكيفية تكامل الوظيفة الفرعية الخاصة بك مع الوظيفة، جنبًا إلى جنب مع معرفة بمنتجات وخدمات وعمليات المنظمة ضمن الوظيفة.
• إظهار فهم لكيفية تنسيق المجالات والمساهمة في تحقيق أهداف الوظيفة الفرعية للمنظمة.
• إجراء أحكام تقييمية بناءً على تحليل المعلومات الواقعية، مع الانتباه للتفاصيل.
• حل المشكلات من خلال تحديد واختيار الحلول من خلال تطبيق الخبرة التقنية المكتسبة وسيتم توجيهها بواسطة السوابق.
• توجيه وإقناع أعضاء الفريق والتواصل بمعلومات معقدة / حساسة.
• العمل كنقطة اتصال لأصحاب المصلحة خارج الوظيفة المباشرة، مع بناء شبكة من الاتصالات خارج الفريق وخارج المنظمة.

من المتوقع أن يظهر جميع الزملاء قيم باركليز من الاحترام والنزاهة والخدمة والتميز والإشراف - بوصلتنا الأخلاقية، مما يساعدنا على القيام بما نعتقد أنه صحيح. كما يُتوقع منهم إظهار عقلية باركليز - لتمكين، وتحدي، ودفع - الدليل التشغيلي لكيفية تصرفنا.

بصفتك مهندس بيانات AWS، ستكون مسؤولاً عن دعم التسليم الناجح لمشاريع استراتيجية الموقع وفقًا للخطة والميزانية والمعايير المتفق عليها للجودة والحوكمة. ستقود تطور مشهدنا الرقمي، مما يدفع الابتكار والتميز. ستستفيد من التكنولوجيا المتطورة لإحداث ثورة في عروضنا الرقمية، مما يضمن تجارب عملاء لا مثيل لها.

لتكون ناجحًا كمهندس بيانات AWS، يجب أن يكون لديك خبرة في:

• خبرة عملية في بايثون وPyspark ومعرفة قوية بإطارات البيانات، RDD وSparkSQL.

  
  
  

• خبرة عملية في تطوير واختبار وصيانة التطبيقات على سحابة AWS.

  
  
  

• إتقان قوي في مجموعة تقنيات تحليلات بيانات AWS (Glue، S3، Lambda، Lake Formation، Athena).

  
  
  

• تصميم وتنفيذ حلول تخزين / تحويل بيانات قابلة للتوسع وفعالة باستخدام Snowflake.

  
  
  

• خبرة في إدخال البيانات إلى Snowflake لأشكال تخزين مختلفة مثل Parquet، Iceberg، JSON، CSV، إلخ.

  
  
  

• خبرة في استخدام DBT (أداة بناء البيانات) مع Snowflake لتطوير خطوط أنابيب ELT.

  
  
  

• خبرة في كتابة برامج SQL وPL SQL المتقدمة.

  
  
  

• خبرة في تطوير خطوط بيانات AWS.

  
  
  

• خبرة عملية في بناء مكونات قابلة لإعادة الاستخدام باستخدام Snowflake وأدوات / تقنيات AWS.

  
  
  

• يجب أن يكون قد عمل على الأقل في تنفيذ مشروعين رئيسيين.

  
  
  

• التعرض لأدوات حوكمة البيانات أو أدوات النسب مثل Immuta وAlation هو ميزة إضافية.

  
  
  

• خبرة في استخدام أدوات التنسيق مثل Apache Airflow أو مهام Snowflake هي ميزة إضافية.

  
  
  

• معرفة بأداة ETL Abinitio هي ميزة إضافية.

  
  
  

بعض المهارات الأخرى التي تُقدَّر بشدة قد تشمل:

• القدرة على التواصل مع أصحاب المصلحة، واستخراج المتطلبات / قصص المستخدم وترجمة المتطلبات إلى مكونات ETL.

  
  
  

• القدرة على فهم إعداد البنية التحتية وتقديم الحلول إما بشكل فردي أو بالتعاون مع الفرق.

  
  
  

• معرفة جيدة بمفاهيم مارت البيانات ومستودعات البيانات.

  
  
  

• يجب أن يمتلك المورد مهارات تحليلية وتواصل جيدة.

  
  
  

• تنفيذ مستودع بيانات مؤسسي قائم على السحابة مع منصات بيانات متعددة جنبًا إلى جنب مع Snowflake وبيئة NoSQL لبناء استراتيجية حركة البيانات.

  
  
  

قد يتم تقييمك على المهارات الأساسية الحاسمة ذات الصلة بالنجاح في الدور، مثل المخاطر والضوابط، والتغيير والتحول، وفهم الأعمال، والتفكير الاستراتيجي، والتكنولوجيا الرقمية، بالإضافة إلى المهارات التقنية المحددة للوظيفة.

تستند الوظيفة في بوني.