ملخص الوظيفة

تسعى شركة سينيكرون إلى توظيف مهندس بيانات بايثون باحترافية / عالم بيانات ذو خبرة لقيادة تطوير خطوط أنابيب البيانات ومبادرات التحليلات المتقدمة ضمن قسم تحليلات البيانات المالية ومؤشرات البيانات. تلعب هذه الوظيفة دورًا حاسمًا في بناء حلول معالجة بيانات قابلة للتوسع، مما يمكّن من الحصول على رؤى مستندة إلى البيانات، ودعم سير العمل في التعلم الآلي في كل من البيئات الدفعة والتدفق. يجب أن يمتلك المرشح المثالي أساسًا تقنيًا قويًا في معالجة البيانات الكبيرة، والتحليلات، وهندسة البرمجيات، إلى جانب قدرات قيادية لدفع مشاريع البيانات المؤثرة.

متطلبات البرمجيات

المهارات المطلوبة:

• خبرة مثبتة في برمجة بايثون، مع التركيز على كتابة كود نظيف، قابل للصيانة، وقابل للتوسع

  
  

• خبرة عملية مع باي سبارك في كل من سير العمل الدفعي والتدفق

  
  

• معرفة عميقة بمعالجة البيانات وهندسة الميزات، بما في ذلك باندا، نومباي، ومكتبات التصوير (ماتplotlib، seaborn)

  
  

• خبرة مع مكونات سبارك مثل Spark SQL، DataFrames، وSpark MLlib

  
  

• إلمام بحلول تخزين البيانات: قواعد بيانات SQL وNoSQL (مثل Hive، Cassandra)

  
  

• معرفة بأدوات ETL مثل Apache Airflow، Jenkins، أو GitHub Actions للتScheduling والأتمتة

  
  

• خبرة في العمل مع البيئات السحابية، وخاصة Azure أو AWS لمعالجة البيانات الكبيرة

  
  

المهارات المفضلة:

• خبرة عملية في الحاويات والتنسيق (Docker، Kubernetes)

  
  

• تعرض لحلول التخزين الموزعة مثل Hadoop HDFS أو Azure Data Lake

  
  

المسؤوليات العامة:

• 5 سنوات من الخبرة في تصميم وتطوير وتحسين خطوط أنابيب بيانات كبيرة الحجم باستخدام باي سبارك للبيانات الهيكلية، شبه الهيكلية، وغير الهيكلية

  
  

• 5 سنوات من الخبرة في قيادة بناء خطوط أنابيب التعلم الآلي لتدريب، والتحقق، ونشر النماذج في أوضاع التدفق / الدفعة

  
  

• كتابة كود عالي الجودة وفعال يدعم تحويل البيانات، والتنظيف، وهندسة الميزات

  
  

• التعاون مع علماء البيانات، والمحللين، وأصحاب المصلحة لفهم متطلبات البيانات وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ

  
  

• بناء وصيانة قاعدة كود قابلة لإعادة الاستخدام ونصوص أتمتة لمعالجة البيانات والتحقق من النماذج

  
  

• مراقبة أداء خطوط الأنابيب، واستكشاف المشكلات، وتنفيذ التحسينات لضمان القوة والقابلية للتوسع

  
  

• البقاء على اطلاع بأحدث تقنيات معالجة البيانات الكبيرة، وتقنيات التعلم الآلي، وأدوات التحليلات لتحسين كفاءة النظام وقدرات التحليلات

  
  

المهارات التقنية (حسب الفئة)

لغات البرمجة:

• المطلوب: بايثون (مطلوب)، باي سبارك (مطلوب)

  
  

• المفضل: سكالا، جافا

  
  

قواعد البيانات وإدارة البيانات:

• SQL (MySQL، SQL Server)، NoSQL (Cassandra، MongoDB)، Hive، بحيرات البيانات

  
  

التقنيات السحابية:

• Azure Data Factory، Azure Synapse، AWS Glue، S3 (المفضل)

  
  

الأطر والمكتبات:

• Spark MLlib، باندا، نومباي، seaborn، matplotlib، scikit-learn (المفضل)

  
  

أدوات وأساليب التطوير:

• Jupyter، PyCharm، VSCode، Git، CI/CD (Jenkins، GitHub Actions)، Airflow

  
  

الأمان وحوكمة البيانات:

• مبادئ خصوصية البيانات، إدخال البيانات الآمن والإخراج، الامتثال

  
  

متطلبات الخبرة

• 7-12 سنة من الخبرة في هندسة البيانات، التحليلات، أو أدوار علوم البيانات، مع خبرة عملية كبيرة في معالجة البيانات الكبيرة وخطوط أنابيب التعلم الآلي

  
  

• سجل حافل في بناء خطوط أنابيب بيانات قابلة للتوسع ودعم سير العمل في التعلم الآلي في بيئات الشركات

  
  

• خبرة في العمل مع البيانات الهيكلية، شبه الهيكلية، وغير الهيكلية عبر المجالات المالية

  
  

• يفضل وجود خبرة سابقة في القيادة أو الإرشاد في فريق تقني

  
  

الأنشطة اليومية

• تطوير وتحسين خطوط أنابيب البيانات للبيانات المالية ومؤشرات البيانات باستخدام باي سبارك والأدوات ذات الصلة

  
  

• بناء سير العمل في التعلم الآلي، وهندسة الميزات، وخطوط أنابيب نشر النماذج في كل من البيئات الدفعة والتدفق

  
  

• التعاون مع المحللين التجاريين وعلماء البيانات لتحسين متطلبات البيانات وتقديم الرؤى

  
  

• أتمتة عمليات إدخال البيانات، والتحويل، والتحقق

  
  

• مراقبة أداء النظام، واستكشاف المشكلات، وتنفيذ أنشطة الضبط

  
  

• مراجعة الكود وصحة خطوط الأنابيب مع الفرق الزميلة، والحفاظ على أفضل الممارسات في تطوير البرمجيات وأمان البيانات

  
  

المؤهلات

• درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الحاسوب، علوم البيانات، الرياضيات، أو مجال ذي صلة

  
  

• شهادات ذات صلة في البيانات الكبيرة، أو منصات السحابة، أو التحليلات (المفضل)

  
  

• محفظة قوية تعرض مشاريع خطوط أنابيب البيانات، وحلول التحليلات، وسير العمل في التعلم الآلي

  
  

الكفاءات المهنية

• مهارات التفكير النقدي وحل المشكلات التحليلية

  
  

• مهارات تواصل ممتازة للجماهير التقنية وغير التقنية

  
  

• صفات قيادية لتوجيه تنفيذ المشاريع وإرشاد أعضاء الفريق المبتدئين

  
  

• القدرة على التكيف مع أدوات جديدة، وأطر العمل، ومتطلبات المشاريع المتطورة

  
  

• القدرة على التعامل مع أولويات متعددة تحت الضغط مع التركيز على الجودة والمواعيد النهائية

  
  

بيان التنوع والشمولية في سينيكرون
التنوع والشمولية هما أساس ثقافتنا، وتفخر سينيكرون بكونها مكان عمل يتيح الفرص المتساوية وهي صاحب عمل يتبنى العمل الإيجابي. مبادرة التنوع، والإنصاف، والشمولية (DEI) لدينا "نفس الفرق" ملتزمة بتعزيز ثقافة شاملة - تعزز المساواة، والتنوع، وبيئة تحترم الجميع. نحن نؤمن بشدة أن قوة العمل المتنوعة تساعد في بناء شركات أقوى وأكثر نجاحًا كشركة عالمية. نشجع المتقدمين من خلفيات متنوعة، وعرقيات، وأديان، وأعمار، وحالات زواج، وجنس، وتوجهات جنسية، أو إعاقات على التقدم. نحن نمكّن قوتنا العاملة العالمية من خلال تقديم ترتيبات عمل مرنة، وإرشاد، وتنقل داخلي، وبرامج تعليمية وتطويرية، وأكثر من ذلك.

جميع قرارات التوظيف في سينيكرون تستند إلى احتياجات العمل، ومتطلبات الوظيفة، ومؤهلات الفرد، دون النظر إلى جنس المتقدم، أو هويته الجنسية، أو توجهه الجنسي، أو عرقه، أو عرقه، أو حالة الإعاقة أو المحاربين القدامى، أو أي سمة أخرى محمية بموجب القانون.

إشعار تقديم طلبات المرشحين