يمكن أن يساعد برنامج الوفاء من أمازون (FBA) البائعين على توسيع أعمالهم عالميًا من خلال الاستفادة من شبكة الوفاء العالمية من أمازون. يقوم فريق التحليلات المركزي FBA العالمي ببناء وتشغيل بنية تحتية للبيانات قابلة للتوسع، وأدوات، وحلول تحليلية تدعم أعمال FBA العالمية. نتعاون مع فرق المنتجات والبرامج والعمليات العالمية لتوحيد مجموعات البيانات المتنوعة، وتقديم تحليلات ذاتية الخدمة، وتطوير قدرات الجيل التالي باستخدام نماذج اللغة الكبيرة لفتح الرؤى.
نحن نبني مساعدًا مدعومًا بالذكاء الاصطناعي وبنية تحتية للبيانات تمكّن القادة من استعلام بيانات FBA المعقدة باستخدام اللغة الطبيعية والحصول على إجابات دقيقة وسياقية في ثوانٍ. تمتد هذه المبادرة عبر مجالات أعمال متعددة وتتطلب منصة بيانات قوية وقابلة للتوسع توفر بيانات جديدة ومصادق عليها وموثقة جيدًا على نطاق المؤسسات.
نبحث عن مهندس بيانات II لامتلاك وتوسيع منصة البيانات التي تدعم هذا المشروع. ستقوم بتصميم وبناء وتشغيل خطوط ETL عالية الموثوقية عبر مجالات أعمال FBA المتعددة، ودفع استراتيجية ترحيل DBT، وإقامة أنظمة مراقبة وإطار جودة البيانات. ستتعاون مع مهندسي البيانات، ومحللي الأعمال، والجهات المعنية لضمان أن الأساس البياني يلبي معايير الدقة والحداثة والتوثيق الصارمة المطلوبة للرؤى المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
المسؤوليات الرئيسية للوظيفة
- تصميم وبناء خطوط ETL قابلة للتوسع في Spark/PySpark لاستيعاب وتحويل وتحميل مقاييس FBA عبر مجالات الأعمال المتعددة إلى بحيرة البيانات.
- امتلاك استراتيجية ترحيل DBT. تصميم هيكل مشروع dbt، وتحديد النماذج الدلالية، وترحيل خطوط الأنابيب الحالية من التنسيق القديم إلى dbt + MWAA/Airflow.
- بناء جداول مجمعة على أساس يومي، أسبوعي، شهري، ربع سنوي، وسنوي من الجداول المصدر باستخدام Maestro وdbt. ضمان توافق منطق الأعمال الصحيح مع مقاييس WBR/MBR/QBR.
- تنفيذ أطر التحقق من البيانات بما في ذلك الاستعلامات المسبقة الآلية للتحقق من صحة البيانات عبر أنظمة المصدر المتعددة (US 3P، EU، CNGS).
- تصميم ونشر أنظمة المراقبة والتنبيهات لجميع خطوط البيانات. أتمتة التذاكر عند فشل الوظائف، وإشعارات خرق SLA، وفحوصات حداثة البيانات.
- تحديد وإنفاذ عقود جودة البيانات: سياسات تطور المخطط، عتبات معدل القيم الفارغة، تنبيهات تباين عدد الصفوف، وفحوصات سلامة البيانات.
- تطوير وصيانة الوثائق لجميع مخططات الجداول، وأوصاف الأعمدة، والتعريفات التجارية، وسلسلة البيانات.
- تحسين هياكل الجداول وأنماط الاستعلام للوصول السريع والفعال من حيث التكلفة من قبل أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تولد SQL من اللغة الطبيعية.
- تنسيق تبعيات خطوط الأنابيب عبر المجالات ودعم التوسع الإقليمي (EU، IN، JP) مع الحد الأدنى من تكرار الشيفرة.
- توجيه مهندسي البيانات المبتدئين حول أنماط تصميم خطوط الأنابيب، ومعايير مراجعة الشيفرة، وأفضل الممارسات التشغيلية.
- درجة البكالوريوس
- خبرة تزيد عن 3 سنوات في هندسة البيانات.
- خبرة في تصميم وتشغيل خطوط ETL/ELT باستخدام Spark، PySpark، أو SparkSQL على نطاق واسع.
- إتقان SQL ولغة برمجة واحدة على الأقل (يفضل Python).
- خبرة في نمذجة البيانات، والتخزين، وبناء خطوط الأنابيب الدفعة والوقت الحقيقي.
- خبرة في أدوات تنسيق سير العمل (Airflow، MWAA، Step Functions، أو ما يعادلها).
- خبرة في بناء أطر جودة البيانات والمراقبة/التنبيه لأنظمة البيانات الإنتاجية.
- خبرة في تقنيات AWS مثل Redshift، S3، AWS Glue، EMR، Kinesis، FireHose، Lambda، وأدوار وصلاحيات IAM
- خبرة في قواعد البيانات غير العلائقية/مخازن البيانات (تخزين الكائنات، تخزين الوثائق أو القيم المفتاحية، قواعد البيانات الرسومية، قواعد بيانات عائلة الأعمدة)
- خبرة في dbt (أداة بناء البيانات) لإدارة طبقة التحويل والنمذجة الدلالية.
- إلمام بهياكل بحيرات البيانات (Iceberg، Delta Lake، Hudi).
- خبرة في تشغيل منصات البيانات التي تخدم مستهلكي الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي.
- سجل حافل من التعاون عبر الوظائف مع محللي الأعمال وفرق المنتجات لتعريف مخططات المقاييس.
- خبرة في CI/CD لخطوط البيانات (CodePipeline، GitHub Actions، أو ما يعادلها).
تعمل ثقافتنا الشاملة على تمكين موظفي أمازون لتحقيق أفضل النتائج لعملائنا. إذا كان لديك إعاقة وتحتاج إلى تسهيلات أو تعديلات في مكان العمل أثناء عملية التقديم والتوظيف، بما في ذلك الدعم للمقابلة أو عملية الانضمام، يرجى زيارة https://amazon.jobs/content/en/how-we-hire/accommodations لمزيد من المعلومات. إذا لم يكن البلد/المنطقة التي تتقدم إليها مدرجة، يرجى الاتصال بشريك التوظيف الخاص بك.