المسمى الوظيفي: استشاري رئيسي - هندسة البيانات

مقدمة عن الدور:

هل أنت مستعد لتحويل البيانات العالمية المعقدة إلى قرارات تغير كيفية عمل الأعمال المدفوعة بالعلوم على نطاق واسع؟ انطلق في دور حيث يقودك قيادتك الهندسية إلى تأسيس بيانات تدعم اكتشاف أسرع، وتطوير أذكى، ووصول أفضل للمرضى.

ستكون جزءًا من مجتمع تكنولوجي عالمي يركز على البيانات والتحليلات والذكاء الاصطناعي، يعمل عبر منصات البيانات، والسحابة، وهندسة البرمجيات والممارسات الناشئة في الذكاء الاصطناعي. من خلال التعاون الوثيق مع قادة المنتجات والمعماريين، ستشكل وتقدم حلولًا جديدة على مستوى المؤسسة لمجالات عمل متعددة - مترجمة الاستراتيجية إلى أنظمة إنتاج يعتمد عليها الفرق كل يوم.

هذه لحظة محورية في رحلتنا لنصبح مدفوعين بالبيانات حقًا. ستحدد الاتجاه الفني، وتبقى متفاعلًا مع الهندسة، وتوجه فريقًا متنوعًا لتقديم منتجات بيانات موثوقة وآمنة وقابلة للتوسع بسرعة. هل يمكنك ربط النقاط عبر المنصات والأشخاص لبناء أنظمة تحرك الأمور للمرضى وللأعمال؟

المسؤوليات:

• هندسة منصة البيانات: تصميم وتطوير وقيادة بنية تحتية بيانات قابلة للتوسع وموثوقة تدعم التحليلات والذكاء الاصطناعي، مع ضمان أن تكون الحلول آمنة وفعالة من حيث التكلفة ومبنية للتغيير.

  
  

• قيادة التسليم من البداية إلى النهاية: العمل كنقطة مسؤولية فنية واحدة من المتطلبات حتى النشر والانتقال إلى الأعمال اليومية، مع البقاء متفاعلًا ودفع جودة الكود، وتغطية الاختبار، واستعداد الإصدار.

  
  

• محاذاة المنتج والهندسة: التعاون مع مديري المنتجات والمعماريين وقادة التسليم لتعريف الرؤية الفنية وخطط العمل التي تدعم مباشرة أهداف المنتج ونتائج الأعمال القابلة للقياس.

  
  

• التصميم الفني وإدارة المخاطر: امتلاك تصاميم فنية مفصلة وتحسين قصص المستخدم، وإدارة المخاطر الفنية والاعتماديات بشكل استباقي، وتحسين تخصيص الموارد.

  
  

• قيادة الفريق والتوجيه: قيادة وتوجيه فرق الهندسة متعددة التخصصات (هندسة البيانات، الذكاء الاصطناعي والمزيد)، بالتعاون مع قادة الذكاء الاصطناعي لتحفيز التعاون والابتكار.

  
  

• الحوكمة والمعايير: تعريف وتواصل أطر الحوكمة لهندسة البيانات، بما في ذلك إدارة المخاطر، ومقاييس الأداء، والأنماط القابلة لإعادة الاستخدام التي تسرع التسليم.

  
  

• التحليلات المتقدمة: تطوير وتشغيل نماذج تحليلية متقدمة، مع ضمان أن تكون خطوط بيانات وميزات الإنتاج جاهزة، وقابلة للملاحظة، وقابلة للصيانة.

  
  

• الامتثال التنظيمي والأمني: ضمان أن تلبي جميع الحلول المتطلبات التنظيمية، وسياسات أمان البيانات والمعايير الصناعية - من التصميم، وليس كفكرة لاحقة.

  
  

• الأداء والموثوقية: مراقبة وتحسين أنظمة البيانات وحلول التحليلات بشكل مستمر لتعزيز الموثوقية، والإنتاجية، وكفاءة التكلفة على نطاق واسع.

  
  

• مبادئ بيانات FAIR: تضمين القابلية للبحث، والوصول، والتشغيل البيني، وإعادة الاستخدام في جميع حلول البيانات لتعظيم إعادة الاستخدام، والمشاركة، والقيمة المؤسسية.

  
  

المهارات/الخبرة الأساسية:

• حوالي 10 سنوات في هندسة البيانات وهندسة البرمجيات.

  
  

• خبرة عميقة في هندسة البيانات، وهندسة البرمجيات والذكاء الاصطناعي.

  
  

• إجادة منصات البيانات مثل سنوفلايك/ريد شفت/بيغ كويري، PL\SQL وأدوات ETL (سناب لوجيك/DBT).

  
  

• إجادة كتابة استعلامات SQL المعقدة، وإجراءات مخزنة، ومهام أخرى متعلقة بقواعد البيانات.

  
  

• فهم واضح لممارسات DevOps وDataOps وإدارة المنتجات.

  
  

• فهم جيد لمفاهيم شبكة البيانات ومنتجات البيانات. تطوير نماذج البيانات (نجمة أو سنوفلايك) هو أمر ضروري.

  
  

• درجة بكاليوس أو ماجستير في مجال ذي صلة أو خبرة معادلة.

  
  

• خبرة في صناعة الأدوية أو بيئات متعددة الجنسيات الكبيرة المماثلة.

  
  

المهارات/الخبرة المرغوبة:

• خبرة في استراتيجيات الأتمتة (CI/CD وما إلى ذلك) وتعبئة الحاويات (Kubernetes، Docker) ستكون ميزة.

  
  

• معرفة بـ DBT، FiveTran وممارسات الهندسة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

  
  

• من الجيد أن تكون لديك إجادة في لغات البرمجة مثل بايثون، جافا سكريبت وما إلى ذلك.

  
  

• القدرة على تطوير ودمج التطبيقات باستخدام واجهات برمجة التطبيقات ستكون ميزة كبيرة.

  
  

• معرفة بالمنصات السحابية مثل AWS.

  
  

• معرفة بقواعد البيانات NoSQL.

  
  

• وجود خبرة في تطوير ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي سيكون مفيدًا.

  
  

لماذا أسترازينيكا:

هنا، تلتقي التكنولوجيا والعلوم لتقديم تأثير مرئي - من تسريع الاكتشاف إلى تبسيط العمليات حتى تصل الأدوية إلى المرضى بشكل أسرع. ستعمل مع منصات حديثة ومفكرين جريئين، غالبًا ما تجمع بين فرق غير متوقعة لإطلاق الأفكار، مدعومة باستثمار ذي مغزى ومساحة للتجربة. نحن نقدر اللطف إلى جانب الطموح، ونشجع التعاون الشفاف والتعلم مدى الحياة، ونشجعك على تحدي المعايير في السعي لتحقيق نتائج أفضل. ستتوسع مساهمتك عبر المؤسسة، مما يعزز ما يمكن أن تفعله البيانات الرقمية والذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية بينما تعزز مهارتك كل يوم.

دعوة للعمل:

اغتنم الفرصة لقيادة هندسة البيانات المؤسسية التي تؤثر بشكل حقيقي على المرضى - انطلق معنا لبناء المنصات والمنتجات والممارسات التي ستشكل مستقبلنا الرقمي!

تاريخ النشر

تاريخ الإغلاق

تلتزم أسترازينيكا بتعزيز التنوع والمساواة في الفرص. نحن ملتزمون ببناء فريق شامل ومتعدد الثقافات يمثل جميع الخلفيات، مع مجموعة واسعة من وجهات النظر الممكنة، واستغلال المهارات الرائدة في الصناعة. نحن نؤمن أنه كلما كنا أكثر شمولاً، كان عملنا أفضل. نحن نرحب وننظر في الطلبات للانضمام إلى فريقنا من جميع المرشحين المؤهلين، بغض النظر عن خصائصهم. نحن نمتثل لجميع القوانين واللوائح المعمول بها بشأن عدم التمييز في التوظيف (والتوظيف)، فضلاً عن متطلبات التحقق من تفويض العمل وأهلية التوظيف.