المهام

حول MBRDI:
تعد Mercedes-Benz Research and Development India (MBRDI)، التي تتخذ من بنغالور مقرًا لها ولديها مكتب فرعي في بونه، أكبر مركز للبحث والتطوير لمجموعة مرسيدس-بنز AG خارج ألمانيا. مهمتنا هي دفع الابتكار والتميز في هندسة السيارات، الرقمنة، وحلول التنقل المستدام، وتشكيل مستقبل التنقل.

المسؤوليات الرئيسية:

تطوير ودعم تطبيقات كاملة المكدس تغطي واجهة المستخدم، والبرمجيات الوسيطة، وواجهات برمجة التطبيقات، والأنظمة الخلفية.
تصميم بنية تطبيق شاملة للوحة المعلومات، التطبيقات المعتمدة على واجهة المستخدم، والحلول المدعومة بالتعلم الآلي.
بناء رسوم بيانية تفاعلية، ومخططات بصرية، ولوحات معلومات بناءً على قواعد بيانات SQL.
تطبيق مفاهيم التعلم الآلي الأساسية لتحديد الشذوذ، والأنماط، والرؤى المستندة إلى البيانات.
إدارة تقارير الأخطاء، وإجراء تحليل الأسباب الجذرية، وحل الاختناقات التقنية.
العمل بشكل وثيق مع أصحاب المصلحة لفهم المتطلبات وتقديم تحسينات مستمرة للميزات.
الحفاظ على خطوط أنابيب CI/CD لدعم الاختبار، والنشر، والتطوير المستمر.
ضمان الحفاظ على مستودعات الشيفرة والصيانة النشطة لأنظمة التحكم في الإصدارات.

المهارات والخبرات المطلوبة:

4-8 سنوات من الخبرة في هندسة البيانات، التحليلات، أو تطوير البرمجيات.
خبرة عملية في تطوير المكدس الكامل باستخدام HTML العادي، JavaScript، CSS، وSQL.
خبرة قوية في تطوير الرسوم البيانية، والمخططات البصرية، ولوحات المعلومات باستخدام قواعد بيانات SQL.
فهم جيد للبنية التحتية الشاملة بما في ذلك واجهة المستخدم، والبرمجيات الوسيطة، وواجهة برمجة التطبيقات، والأنظمة الخلفية.
معرفة بنظام Azure.
معرفة أساسية بلغة Python.
خبرة في العمل بأساليب تطوير Agile.
مهارات تحليل قوية للتحقيق في المشكلات التقنية وحل الاختناقات.
مهارات تواصل جيدة مع القدرة على التعاون بفعالية مع أصحاب المصلحة.

المؤهلات التعليمية:

درجة البكاليوس في الهندسة، ويفضل في هندسة علوم الحاسوب أو تخصص ذي صلة.
درجة الماجستير في مجال ذي صلة ستكون ميزة إضافية.

المؤهلات المفضلة / الجيدة أن تكون:

معرفة بمجال مرسيدس-بنز ستكون مفضلة.
التعرض لنظام eXtollo / neXtollo، منصة تطوير ALICE، أنظمة FOSS، ومنصات بيانات الهندسة المؤسسية ستكون ميزة إضافية.
خبرة في تطوير التطبيقات المعتمدة على لوحات المعلومات وحلول الهندسة المستندة إلى البيانات.
التعرض لدمج نماذج التعلم الآلي في التطبيقات المؤسسية سيكون مفضلًا.
خبرة في العمل مع أصحاب المصلحة العالميين وفرق الهندسة متعددة الوظائف.

لماذا نحن؟

كن جزءًا من منظمة مدفوعة بالهدف التي تشكل مستقبل التنقل.
العمل على تقنيات متطورة، ومنصات مؤسسية، ومشاريع سيارات عالمية.
الازدهار في بيئة تعاونية، متنوعة، وشاملة.
الوصول إلى بنية تحتية عالمية المستوى، وفرص التعلم، والتعرض العالمي.

بيان تكافؤ الفرص:

في MBRDI، نحن ملتزمون بالتنوع والشمول. نرحب بالطلبات من جميع الأفراد المؤهلين، بغض النظر عن الجنس، أو الخلفية، أو القدرة.