أرسل لي وظائف مثل هذه
الجنسية
أي جنسية
جنس
غير مذكور
عدد الشواغر
1 عدد الشواغر
الوصف الوظيفي
الأدوار والمسؤوليات
نحن نعيد بناء منصة بيانات Bosta من البداية إلى النهاية: من MongoDB في المصدر، من خلال طبقة دلالية مُدارة يمكن أن تعمل عليها أدوات Native LLM (وكلاء NL-to-SQL، محللو الذكاء الاصطناعي، المساعدون المتواجدون) بأمان وبتكلفة منخفضة. ستساعد في امتلاك هذا البناء. هذه وظيفة عملية. ستحدد الأنماط، وتكتب الشيفرة الأساسية، وتوزع عبر مجموعة من الأدوات من CDC والاستهلاك عبر dbt، والطبقة الدلالية، والواجهات التي تستهلكها أدوات BI ووكلاء الذكاء الاصطناعي.
- عمل خط أنابيب شامل: MongoDB CDC استهلاك بحيرة بيانات مستودع dbt طبقة دلالية مستهلكو BI/AI
- الملكية المشتركة لقرارات الهيكلة مع قائد هندسة البيانات
- CDC من MongoDB الإنتاج دون تقليل أداء قاعدة البيانات التشغيلية؛ أنماط الاستهلاك التي تجعل إضافة مصدر جديد تغيير تكوين، وليس مشروع
- تنسيق يمكن مراقبته من البداية إلى النهاية (Airflow، Dagster، أو Prefect)
- مشروع dbt: الهيكل، الاتفاقيات، الاختبارات، العقود، التعرضات، CI
- الطبقة الدلالية / الطبقة المقاييس (dbt Semantic Layer، Cube، أو ما يعادلها) تعريف قياسي واحد لكل مقياس عمل
- جاهزية LLM: توثيق على مستوى العمود، ووسم PII، والحواجز المتعلقة بتكلفة الاستعلام، وجداول المقاييس المجسدة، والتقييمات على SQL المُولد بواسطة الذكاء الاصطناعي
- نقل المنطق القائم من Tableau و Metabase إلى مصادر مُصممة، مُدارة
الملف الشخصي المطلوب للمرشحين
- أكثر من 4 سنوات في هندسة البيانات و/أو هندسة التحليلات قضيت وقتًا كبيرًا على كلا الجانبين
- راحة في التعامل مع مجموعة الأدوات: مرتاح في شحن موصل Debezium في أسبوع و dbt mart في الأسبوع التالي
- إجادة عميقة في dbt و SQL لقد كنت مسؤولاً عن مشروع غير تافه، وليس مجرد مساهم فيه
- خبرة في CDC الإنتاج (Debezium، Kafka Connect، Airbyte، أو يدوي) ضد قواعد البيانات التشغيلية، مكافأة إذا كانت قاعدة البيانات هي MongoDB
- مستودع سحابي تعرفه بعمق (Redshift، Snowflake، BigQuery، أو Databricks)
- برمجة قوية بلغة بايثون؛ مرتاح في لينكس، البنية التحتية ككود، و CI/CD
- فهم عملي لكيفية استهلاك أدوات LLM (RAG، NL-to-SQL، الوكلاء المتواجدون) لمنصة البيانات وما الذي ينكسر عندما لا تكون المنصة جاهزة
- آراء قوية حول النمذجة، مع الاحتفاظ بها بشكل خفيف؛ انحياز نحو المراقبة
- تطور مخطط MongoDB على نطاق واسع
- إطلاقات طبقة دلالية الإنتاج (dbt Semantic Layer، Cube، LookML، MetricFlow)
- تنسيقات بحيرة البيانات (Iceberg، Delta، Hudi) أو خبرة في البث (Kafka، Flink، Kinesis)
- أدوات فهرسة البيانات / سلاسل النسب (DataHub، Atlan، Collibra)
- اللوجستيات، الأسواق، أو مجالات أخرى ذات كثافة تشغيلية عالية
- تقييمات على SQL المُولد بواسطة الذكاء الاصطناعي أو التفكير التحليلي
القطاع المهني للشركة
- النقل
- الشحن
المجال الوظيفي / القسم
- سوفت وير تقنية المعلومات
الكلمات الرئيسية
- مهندس بيانات أول
تنويه: نوكري غلف هو مجرد منصة لجمع الباحثين عن عمل وأصحاب العمل معا. وينصح المتقدمون بالبحث في حسن نية صاحب العمل المحتمل بشكل مستقل. نحن لا نؤيد أي طلبات لدفع الأموال وننصح بشدة ضد تبادل المعلومات الشخصية أو المصرفية ذات الصلة. نوصي أيضا زيارة نصائح أمنية للمزيد من المعلومات. إذا كنت تشك في أي احتيال أو سوء تصرف ، راسلنا عبر البريد الإلكتروني abuse@naukrigulf.com
Bosta
https://jobs.lever.co/Bosta/002239d4-d595-468f-8a2b-de9b6f3ff549