هدف الوظيفة

مسؤول عن تصميم وبناء وتحسين بنية البيانات القابلة للتوسع وأنابيب البيانات التي تدعم تحليلات المنظمة، وعلوم البيانات، وقدرات الذكاء الاصطناعي. يعمل كمسؤول تقني أول، يقود التميز الهندسي، ويضمن حلول بيانات موثوقة وعالية الأداء، ويقدم الإرشاد للمهندسين المبتدئين.

المسؤوليات الرئيسية

• تصميم وتقديم أنابيب بيانات معقدة وقابلة للتوسع ومكونات بنية تحتية من البداية إلى النهاية، من المتطلبات حتى الإنتاج.
• امتلاك التصميم الفني وتنفيذ نماذج البيانات عبر الهياكل العلائقية وNoSQL وlakehouse لدعم التحليلات وأعباء العمل الخاصة بالتعلم الآلي.
• تصميم وتحسين تدفقات البيانات عبر منصات السحابة (Azure، AWS، أو GCP)، مع ضمان الأداء، والكفاءة من حيث التكلفة، والموثوقية.
• بناء وصيانة سير عمل تنظيمية قوية باستخدام أدوات مثل Apache Airflow، dbt، أو Azure Data Factory.
• تحديد وتنفيذ أطر جودة البيانات - قواعد التحقق، الاختبار الآلي، المراقبة، والتنبيه - عبر مجالات الأنابيب المعينة.
• التعاون عن كثب مع علماء البيانات ومهندسي التحليلات لضمان تلبية بنية البيانات لمتطلبات الاستهلاك اللاحقة.

المسؤوليات الرئيسية - متابعة

• المساهمة في مراجعات الهندسة المعمارية وقرارات المنصة، وتقديم مدخلات فنية مدروسة وتحليل المقايضات.
• قيادة مراجعات الكود وفرض أفضل الممارسات الهندسية، ومعايير الوثائق، ومتطلبات الأمان والحوكمة.
• توجيه المهندسين المبتدئين والمتوسطين، وتقديم الإرشاد الفني ودعم تطويرهم المهني.
• تحديد التحسينات المحتملة للمنصة، والديون الفنية، والفرص لتحديث مجموعة البيانات.

المؤهلات (الأكاديمية، التدريب، اللغات)

• درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر، هندسة الكمبيوتر، تكنولوجيا المعلومات، أو مجال ذي صلة.
• خبرة مثبتة في العمل مع منصات البيانات السحابية واسعة النطاق في بيئة مهنية.
• شهادة ITIL ميزة ولكنها ليست إلزامية.
• إجادة اللغة الإنجليزية.
• مهارات متقدمة في SQL وقوية في Python؛ معرفة عملية بـ Spark، Scala، أو Java تعتبر ميزة.
• خبرة عملية عميقة مع خدمات البيانات السحابية على Azure، AWS، أو GCP (مثل Azure Data Factory، Synapse، S3، Redshift، BigQuery).
• معرفة متقدمة بأدوات تنظيم البيانات (مثل Apache Airflow، dbt، Prefect) وممارسات CI/CD لخطوط البيانات.
• فهم قوي لتقنيات نمذجة البيانات البعدية وتقنيات vault وأنماط هندسة lakehouse.
• خبرة في أطر معالجة البيانات المتدفقة والدفعات (مثل Apache Kafka، Spark Streaming، Azure Event Hubs).
• فهم قوي لحوكمة البيانات، وأطر جودة البيانات، وممارسات إدارة البيانات الوصفية.
• القدرة على توضيح التصاميم الفنية المعقدة بوضوح وتوجيه المهندسين الأقل خبرة بفعالية.
• خبرة قوية مع منصات تخزين البيانات مثل Snowflake، Redshift، أو Azure Synapse، بما في ذلك تحسين الأداء والتحكم في الوصول.

خبرة العمل

• مع 6-8 سنوات من الخبرة العملية المتقدمة في هندسة البيانات، مع سجل حافل في تقديم بنية بيانات جاهزة للإنتاج.