أرسل لي وظائف مثل هذه
الخبرة
5 - 7 سنوات
موقع العمل
التعليم
بكالوريوس في التكنولوجيا/ الهندسة(أجهزة الكمبيوتر)
الجنسية
أي جنسية
جنس
غير مذكور
عدد الشواغر
1 عدد الشواغر
الوصف الوظيفي
الأدوار والمسؤوليات
ستكون مسؤولاً عن تصميم وبناء خطوط أنابيب بيانات قوية، عقود البيانات، وأطر المعالجة التي تدعم التحليلات وميزات التعلم الآلي عبر Foodics. ستعمل عن كثب مع مهندسي التعلم الآلي وفرق المنصات لضمان موثوقية، قابلية التوسع، وحوكمة بنية البيانات لدينا.
ما الذي ستقوم به
- تصميم وتنفيذ خطوط أنابيب ETL/ELT القابلة للتوسع باستخدام أدوات سحابية.
- تحديد وتطبيق عقود البيانات مع فرق النطاقات والمستهلكين الداخليين.
- التعاون مع مهندسي التعلم الآلي على هندسة الميزات ومجموعات البيانات الجاهزة للنماذج.
- بناء أنظمة مراقبة، وتنبيه، ورؤية ضمن بنية البيانات.
- ضمان أمان البيانات، السلسلة، والامتثال للمعايير الداخلية.
- المساهمة في أدوات الانضمام والمكونات القابلة لإعادة الاستخدام للبيانات.
ما الذي نبحث عنه
- أكثر من 5 سنوات من الخبرة في هندسة البيانات، مع سجل حافل في خطوط الأنابيب القابلة للتوسع.
- تحكم قوي في بايثون، SQL، وأدوات التنسيق (مثل Airflow، AWS Glue، Step Functions).
- خبرة في بنية بحيرة البيانات الحديثة والأدوات (مثل S3، Redshift، Snowflake، dbt).
- فهم عميق لنمذجة البيانات، السلسلة، الرؤية، وأطر الحوكمة. (مثل نمذجة الأبعاد، الهياكل العادية مقابل غير العادية، تطور المخطط، مخازن ميزات التعلم الآلي)
- إلمام بالتنسيقات المتوافقة مع ACID مثل Apache Iceberg، Delta Lake، أو Apache Hudi، وخبرة في إدارة مجموعات البيانات الكبيرة مع السفر عبر الزمن، تطور المخطط، وضمانات المعاملات.
- خبرة في بناء خطوط أنابيب مقاومة للأخطاء، قابلة للاختبار، وسهلة الصيانة في بيئات الإنتاج.
- قدرة مثبتة على العمل في فرق متعددة الوظائف، والتعاون مع مهندسي التعلم الآلي، والمحللين، ومديري المنتجات.
- إلمام بـ CI/CD والبنية التحتية ككود (يفضل Terraform/CDK).
- مهارات تواصل قوية وعقلية تركز على الوثائق، والمعايير، والتحسين المستمر.
من سيتفوق
- مرشحون لديهم معرفة بدمج MLOps وتقنيات البث (مثل Kafka، Kinesis).
الملف الشخصي المطلوب للمرشحين
ما الذي نبحث عنه
- أكثر من 5 سنوات من الخبرة في هندسة البيانات، مع سجل حافل في خطوط الأنابيب القابلة للتوسع.
- تحكم قوي في بايثون، SQL، وأدوات التنسيق (مثل Airflow، AWS Glue، Step Functions).
- خبرة في بنية بحيرة البيانات الحديثة والأدوات (مثل S3، Redshift، Snowflake، dbt).
- فهم عميق لنمذجة البيانات، السلسلة، الرؤية، وأطر الحوكمة. (مثل نمذجة الأبعاد، الهياكل العادية مقابل غير العادية، تطور المخطط، مخازن ميزات التعلم الآلي)
- إلمام بالتنسيقات المتوافقة مع ACID مثل Apache Iceberg، Delta Lake، أو Apache Hudi، وخبرة في إدارة مجموعات البيانات الكبيرة مع السفر عبر الزمن، تطور المخطط، وضمانات المعاملات.
- خبرة في بناء خطوط أنابيب مقاومة للأخطاء، قابلة للاختبار، وسهلة الصيانة في بيئات الإنتاج.
- قدرة مثبتة على العمل في فرق متعددة الوظائف، والتعاون مع مهندسي التعلم الآلي، والمحللين، ومديري المنتجات.
- إلمام بـ CI/CD والبنية التحتية ككود (يفضل Terraform/CDK).
- مهارات تواصل قوية وعقلية تركز على الوثائق، والمعايير، والتحسين المستمر.
من سيتفوق
- مرشحون لديهم معرفة بدمج MLOps وتقنيات البث (مثل Kafka، Kinesis).
القطاع المهني للشركة
المجال الوظيفي / القسم
الكلمات الرئيسية
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