مهندس بيانات – قدرات تحسين التسويق والتحليلات (MOCA)

عن الفريق

تُعد قدرات تحسين التسويق والتحليلات (MOCA) منصة نموذج خلط التسويق (MMM) المؤسسية التي تمكّن أمريكان إكسبريس من قياس وتحسين تأثير الاستثمارات التسويقية. تفصل MOCA بين المساهمات الناتجة عن الإعلانات قصيرة الأجل والاتجاهات التجارية طويلة الأجل والعوامل الخارجية والتأثيرات الموسمية لتوفير رؤى قابلة للتنفيذ لصنع القرار التسويقي.

تقوم المنصة بنمذجة محركات التسويق (المدخلات) ونتائج الاكتساب على مستوى المنتج وقناة الاستجابة وDMA على أساس أسبوعي، مما يساعد القيادة على فهم فعالية وعائد الاستثمار من إنفاق التسويق المؤسسي.

ملخص الدور

يتم البحث عن مهندس بيانات أول متحمس للغاية للانضمام إلى فريق MOCA. ستكون هذه الوظيفة مسؤولة عن تصميم وبناء وصيانة خطوط بيانات قابلة للتوسع ومنتجات بيانات تحليلية تدعم نمذجة خلط التسويق على مستوى المؤسسة وقدرات التحليل التسويقي.

يجب أن يتمتع المرشح المثالي بخبرة قوية في هندسة البيانات الكبيرة، وتقنيات السحابة، ونمذجة البيانات، وتطوير ETL على نطاق واسع. تتطلب الوظيفة تعاونًا وثيقًا مع علماء البيانات ومديري المنتجات وفرق التحليل التسويقي وأصحاب المصلحة في الأعمال لتقديم حلول بيانات موثوقة وقابلة للتوسع.

في أمريكان إكسبريس، ثقافتنا مبنية على تاريخ يمتد لـ 175 عامًا من الابتكار، والقيم المشتركة، وسلوكيات القيادة، والتزام لا يتزعزع بدعم عملائنا ومجتمعاتنا وزملائنا. من تقديم منتجات متميزة إلى توفير خدمة عملاء عالمية المستوى، نعمل بعقلية قوية تجاه المخاطر، مما يضمن استمرارنا في الوفاء بوعد علامتنا التجارية بالثقة والأمان والخدمة.

كجزء من فريق أمريكان إكسبريس، ستختبر دعمنا القوي مع دعم شامل لرفاهيتك الشاملة والعديد من الفرص لتعلم مهارات جديدة، والتطور كقائد، وتنمية مسيرتك المهنية. هنا، صوتك وأفكارك مهمة، وعملك يحدث تأثيرًا، ومعًا، ستساعدنا في تحديد مستقبل أمريكان إكسبريس.

المسؤوليات الرئيسية

• تصميم وتطوير وصيانة خطوط بيانات قابلة للتوسع تدعم MOCA وأعباء عمل MMM.
• بناء وتحسين عمليات إدخال البيانات الدفعة والبيانات القريبة من الوقت الحقيقي من مصادر بيانات مؤسسية متعددة.
• تطوير وصيانة نماذج البيانات التي تدعم التحليل التسويقي، والتخصيص، والتجريب، وحالات استخدام التقارير.
• التعاون مع فرق علوم البيانات لتفعيل نماذج خلط التسويق والمخرجات التحليلية.
• تصميم وتنفيذ جودة البيانات، والمراقبة، والخطوط، وأطر الحوكمة.
• بناء خدمات بيانات قابلة لإعادة الاستخدام، وواجهات برمجة التطبيقات، ومجموعات البيانات لدعم التحليلات والتقارير المؤسسية.
• تحسين أداء معالجة البيانات، وقابلية التوسع، والموثوقية عبر مجموعات البيانات الكبيرة.
• التعاون مع فرق المنتجات والتسويق والتحليل لترجمة متطلبات الأعمال إلى حلول تقنية.
• دعم مبادرات الهجرة إلى السحابة والتحديث عبر نظام التحليل.
• توجيه المهندسين المبتدئين وتعزيز أفضل الممارسات الهندسية.

المؤهلات المطلوبة

• درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر، أو الهندسة، أو علوم البيانات، أو مجال ذي صلة.
• 5+ سنوات من الخبرة في هندسة البيانات أو المجالات ذات الصلة.
• مهارات SQL قوية وخبرة في العمل مع مجموعات بيانات تحليلية كبيرة.
• خبرة في Python وSpark وScala أو Java.
• خبرة في بناء خطوط ETL/ELT على مستوى المؤسسات.
• فهم قوي لنمذجة الأبعاد، وتخزين البيانات، ومبادئ هندسة البيانات.
• خبرة في العمل مع منصات السحابة مثل AWS وAzure أو GCP.
• خبرة مع أدوات التنسيق مثل Airflow وControl-M أو منصات مماثلة.
• فهم قوي لممارسات جودة البيانات، والرصد، والحوكمة.
• مهارات تواصل وإدارة أصحاب المصلحة ممتازة.
  

المؤهلات المفضلة

• خبرة في دعم التحليل التسويقي، وتحليل العملاء، أو منصات نمذجة خلط التسويق.
• خبرة في العمل مع مجموعات بيانات اكتساب العملاء والتسويق على نطاق واسع.
• إلمام بتفعيل التعلم الآلي وعمليات نشر النماذج.
• خبرة في منصات التجريب والقياس على مستوى المؤسسات.
• خبرة في بنى بحيرات البيانات الحديثة وشبكات البيانات.
• خبرة في قيادة المبادرات التقنية وتوجيه فرق الهندسة.
  

كيف يبدو النجاح

• تقديم خطوط بيانات قابلة للتوسع وموثوقة تدعم قدرات MOCA وMMM.
• تحسين جودة البيانات والأداء والكفاءة التشغيلية.
• تمكين اتخاذ قرارات استثمار تسويقي أسرع وأكثر دقة من خلال منتجات بيانات عالية الجودة.
• دفع مبادرات التحديث والأتمتة عبر نظام التحليل.
• أن تكون شريكًا تقنيًا موثوقًا لفرق علوم البيانات والمنتجات وأصحاب المصلحة في الأعمال.
  

التقنيات الرئيسية

• SQL
• Python
• Spark / PySpark
• Hadoop / نظام البيانات الكبيرة
• Airflow
• منصات السحابة (AWS / Azure / GCP)
• تخزين البيانات
• أطر ETL / ELT
• Git / CI-CD
• منصات التحليل والتقارير