نظرة عامة على الدورنحن نبحث عن مهندس نمذجة بيانات لتصميم وتطوير وصيانة نماذج بيانات مفاهيمية ومنطقية وفعالة عالية الجودة تدعم التحليلات والتقارير وحالات استخدام الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي. يتعاون هذا الدور بشكل وثيق مع مهندسي البيانات وفرق الحوكمة والتحليلات وأصحاب المصلحة في الأعمال لضمان أن تكون هياكل البيانات قابلة للتوسع وفعالة ومحمية ومتوافقة مع معاني الأعمال عبر منصات بيانات AWS وAzure.المسؤوليات الرئيسيةنمذجة وتصميم البياناتتصميم وصيانة نماذج بيانات مفاهيمية ومنطقية وفعالة لدعم التحليلات المؤسسية والتقارير وحالات استخدام الذكاء الاصطناعي.تطوير نماذج بعدية وعلاقية وهجينة (مثل، النجمة، الثلج، خزانات البيانات حيثما كان ذلك مناسبًا).ترجمة متطلبات الأعمال إلى نماذج بيانات منظمة وقابلة لإعادة الاستخدام.ضمان دعم نماذج البيانات لكل من حالات الاستخدام الدفعي والقريبة من الوقت الحقيقي.منصات بيانات السحابة والتحليلاتتصميم نماذج بيانات محسّنة لـ Snowflake، بما في ذلك الأداء وقابلية التوسع وكفاءة التكلفة.التعاون مع فرق هندسة البيانات لتنفيذ النماذج في بيئات Databricks (Spark).دعم حلول تخزين البيانات السحابية مثل S3 وADLS Gen2.ضمان توافق النماذج مع أنماط استهلاك التحليلات وBI.دمج البيانات ومحاذاة التحويلالتعاون مع مهندسي البيانات لضمان أن تملأ خطوط البيانات النماذج وتحافظ عليها بشكل صحيح.تحديد خرائط المصدر إلى الهدف ومنطق التحويل.ضمان اتساق تعريفات البيانات عبر الأنظمة المصدر والمستهلكين اللاحقين.تمكين الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي والتحليلات المتقدمةتصميم نماذج البيانات والميزات التي تدعم أحمال العمل الخاصة بالتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام SageMaker وAmazon Bedrock.التعاون مع علماء البيانات لضمان قابلية استخدام الميزات والاتساق وسلسلة النسب.تمكين الشفافية وقابلية التتبع وإعادة استخدام أصول البيانات لمبادرات الذكاء الاصطناعي.حوكمة البيانات والجودةالتعاون بشكل وثيق مع فرق حوكمة البيانات لضمان توافق النماذج مع:قواميس الأعمالمعايير البيانات وسلسلة النسبقواعد جودة البيانات وفحوصات التحقق.ضمان أن تعكس النماذج ملكية البيانات وحدود المجالات ومسؤوليات الوصاية.التوثيق والمعاييرالحفاظ على توثيق شامل لنماذج البيانات والتعريفات والعلاقات.المساهمة في معايير النمذجة وأفضل الممارسات وإرشادات التصميم.دعم تحليل الأثر للتغييرات في هياكل البيانات.التعاون ومشاركة أصحاب المصلحةالتفاعل مع المستخدمين التجاريين والمحللين ومالكي المنتجات للتحقق من متطلبات البيانات.دعم فرق التحليلات والتقارير في فهم واستخدام نماذج البيانات بفعالية.العمل كخبير في هياكل البيانات المؤسسية.المهارات والخبرات المطلوبةالمهارات التقنية

• خبرة قوية في مفاهيم نمذجة البيانات (مفاهيمية، منطقية، فعلية).
• إجادة SQL؛ المعرفة بـ Python تعتبر ميزة إضافية.
• خبرة عملية في نمذجة بيانات Snowflake وتحسين الأداء.
• خبرة في العمل مع منصات بيانات قائمة على Databricks/Spark.
• فهم لهياكل البيانات السحابية على AWS و/أو Azure.
• معرفة بعمليات دمج البيانات وعمليات ETL/ELT وأحمال العمل التحليلية.
• فهم لاحتياجات البيانات لمنصات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي (SageMaker، Bedrock).

المهارات الشخصية

• مهارات تحليلية وحل مشاكل قوية.
• القدرة على تحويل المفاهيم التجارية المعقدة إلى هياكل بيانات واضحة.
• مهارات تواصل ممتازة مع أصحاب المصلحة الفنيين وغير الفنيين.
• اهتمام بالتفاصيل مع التركيز على اتساق البيانات وقابليتها للاستخدام.

متطلبات التعليمدرجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر أو نظم المعلومات أو إدارة البيانات أو الهندسة أو مجال ذي صلة.درجة الماجستير تعتبر ميزة إضافية.متطلبات الخبرة5+ سنوات من الخبرة في نمذجة البيانات أو هندسة التحليلات أو أدوار ذات صلة.3+ سنوات من دعم منصات البيانات على نطاق المؤسسات في بيئات السحابة.خبرة في نمذجة البيانات للتحليلات والتقارير وحالات استخدام الذكاء الاصطناعي.المؤهلات المفضلةخبرة في الصناعات المنظمة (مثل الرعاية الصحية، علوم الحياة، المالية).معرفة بأدوات حوكمة البيانات والبيانات الوصفية وسلسلة النسب.خبرة في نظم بيانات كبيرة ومعقدة ونمذجة متعددة المجالات.التعرض لهياكل الوقت الحقيقي أو المعتمدة على الأحداث.