مهندس البيانات

AI71

المسؤوليات الرئيسية

• بنية بيانات البحيرة (سلسلة التوريد)

• تكامل ERP: تصميم ونشر خطوط إدخال لاستخراج بيانات المعاملات عالية الحجم من أنظمة SAP S/4HANA وAriba وPLM، مع ضمان توفرها شبه الفوري لنماذج التنبؤ.
  
  
• تكامل التغذية الخارجية: بناء موصلات لتغذيات معلومات السوق الخارجية (مثل: S&P Global وOrbis وEcoVadis) لإثراء بيانات الشراء الداخلية بالإشارات الاقتصادية الكلية والجيوسياسية.
  
  
• نموذج بيانات موحد: تصميم وتنفيذ نموذج بيانات شراء موحد وتصنيف عبر كيانات متعددة، موحدًا مجموعات البيانات المجزأة في طبقة متماسكة للتحليل.
  
  

• خطوط بيانات غير منسقة (LeverEDGE)

• إدخال معقد: هندسة خطوط لإدخال ومعالجة البيانات الفنية غير المنسقة، بما في ذلك مستندات المناقصات بصيغة PDF وبيانات CAD الوصفية، وCONOPS التاريخية، وتحويلها إلى تنسيقات جاهزة للمتجهات لتطبيقات RAG (استرجاع مُعزز للتوليد).
  
  
• إدارة قاعدة بيانات المتجهات: إدارة وتحسين قواعد بيانات المتجهات (مثل: Weaviate) لتخزين تضمينات المقترحات الأرشيفية ولقطات الهندسة، مع ضمان استرجاع سريع لمساعدي الكتابة بالذكاء الاصطناعي.
  
  
• تنفيذ الخيط الرقمي: إنشاء بروتوكولات تسلسل البيانات وقابلية التتبع التي تربط المتطلبات بالمكونات المادية، داعمةً خيط النمذجة المعتمدة على الأنظمة (MBSE).
  
  

• الحوكمة والأمان

• أمان من الدرجة الدفاعية: تنفيذ التحكم في الوصول المعتمد على الأدوار (RBAC) ، وتسجيل التدقيق، وسياسات تعديل البيانات لضمان الامتثال للرقابة على الصادرات ومتطلبات الأمان الصارمة في الموقع.
  
  
• مراقبة الجودة: نشر أطر جودة البيانات الآلية للتحقق من اكتمال BOM (قائمة المواد) ودقة بيانات التكلفة قبل الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي.
  
  
• تحسين البنية التحتية: تحسين خطوط الأنابيب لمجموعات GPU الموجودة في الموقع والبيئات المعزولة، مع ضمان الكفاءة ضمن حدود البنية التحتية الحالية.
  
  

المتطلبات التقنية

• المكدس الأساسي: كفاءة خبراء في Python وSQL وأطر هندسة البيانات الحديثة (Apache Spark وKafka وAirflow).
  
  
• ERP المؤسسي: خبرة قوية في استخراج البيانات من بيئات ERP المعقدة، وخاصة SAP S/4HANA وSAP Ariba. المعرفة بـ SAP BTP تعتبر ميزة.
  
  
• تقنيات قاعدة البيانات: فهم عميق لبنى بيانات البحيرة (Databricks/Delta Lake) ، قواعد البيانات العلائقية (PostgreSQL) ، وقواعد بيانات المتجهات (Weaviate/Milvus).
  
  
• تطوير خطوط بيانات: خبرة في بناء خطوط لأنظمة RAG، ووكلاء المحادثة، ونماذج التعلم الآلي الكلاسيكية باستخدام أدوات مثل dbt وdagster وprefect
  
  
• DevOps/DataOps: كفاءة في الحاويات (Docker وKubernetes) وخطوط CI/CD لنشر تدفقات البيانات في بيئات آمنة.