مهندس بيانات أول Foodics

ستكون مسؤولاً عن تصميم وبناء خطوط أنابيب بيانات قوية، وعقود بيانات، وأطر معالجة تدعم التحليلات وميزات ML عبر Foodics. ستعمل عن كثب مع مهندسي ML وفرق المنصة لضمان موثوقية، وقابلية التوسع، وحوكمة بنية البيانات لدينا.

ماذا ستفعل

• تصميم وتنفيذ خطوط أنابيب ETL/ELT قابلة للتوسع باستخدام أدوات سحابية.
• تعريف وفرض عقود البيانات مع فرق المجال والمستهلكين الداخليين.
• التعاون مع مهندسي ML في هندسة الميزات ومجموعات البيانات الجاهزة للنماذج.
• بناء المراقبة، والتنبيه، والرصد في بنية البيانات.
• ضمان أمان البيانات، وسلسلة التوريد، والامتثال للمعايير الداخلية.
• المساهمة في أدوات الانضمام والمكونات القابلة لإعادة الاستخدام للبيانات.

ماذا نبحث عنه

• 5+ سنوات من الخبرة في هندسة البيانات، مع سجل حافل في خطوط الأنابيب القابلة للتوسع.
• إتقان قوي لـ Python وSQL وأدوات التنسيق (مثل Airflow وAWS Glue وStep Functions).
• خبرة في بنية Lakehouse الحديثة والأدوات (مثل S3 وRedshift وSnowflake وdbt).
• فهم عميق لنمذجة البيانات، وسلسلة التوريد، والرصد، وأطر الحوكمة. (مثل النمذجة البعدية، والهياكل العادية مقابل غير العادية، وتطور المخطط، ومتاجر ميزات ML)
• معرفة بأنماط البيانات المتوافقة مع ACID مثل Apache Iceberg وDelta Lake أو Apache Hudi، وخبرة في إدارة مجموعات بيانات كبيرة النطاق مع السفر عبر الزمن، وتطور المخطط، وضمانات المعاملات.
• خبرة في بناء خطوط أنابيب مقاومة للأخطاء، وقابلة للاختبار، وقابلة للصيانة في بيئات الإنتاج.
• قدرة مثبتة على العمل في فرق متعددة التخصصات، بالتعاون مع مهندسي ML، والمحللين، ومديري المنتجات.
• مألوف مع CI/CD والبنية التحتية ككود (يفضل Terraform/CDK).
• مهارات تواصل قوية وعقلية تركز على التوثيق، والمعايير، والتحسين المستمر.

من سيتفوق

• مرشحون لديهم معرفة بتكامل MLOps وتقنيات البث (مثل Kafka وKinesis).