مهندس بيانات (فئة - مهندس معماري)

الوصف

في Codvo، نحن ملتزمون ببناء منصات بيانات قابلة للتطوير وجاهزة للمستقبل تدعم تأثير الأعمال. نحن نؤمن بثقافة الابتكار والتعاون والنمو، حيث يمكن للمهندسين التجربة والتعلم والازدهار. انضم إلينا لتكون جزءًا من فريق يحل تحديات البيانات المعقدة بالإبداع والتكنولوجيا المتطورة. رؤيتنا: هندسة مستقبل الطاقة بالبيانات تنتقل تحولنا الرقمي من الاستراتيجية إلى التنفيذ. لدينا خارطة طريق واضحة لحالات استخدام البيانات والذكاء الاصطناعي عالية التأثير المصممة لإعادة هندسة عملياتنا بشكل أساسي - من تحسين الكفاءة وتطبيق الصيانة التنبؤية على الأصول الحيوية إلى تعزيز نمذجة تحت السطح لتحقيق نتائج استكشاف أفضل. هذا ليس مجرد ترقية لتكنولوجيا المعلومات؛ إنه ضرورة عمل أساسية لإنشاء شركة طاقة أكثر مرونة وكفاءة وذكاء. نحن الآن نبني الفريق الأساسي من المبتكرين والبنائين لتقديم هذه المبادرات. هذا الدور حاسم لتحقيق هذه الرؤية، والانتقال إلى ما هو أبعد من النظرية لهندسة حلول البيانات المحددة والقوية التي ستدعم مشاريعنا الأكثر استراتيجية وتقدم قيمة قابلة للقياس. الفرصة: سيكون مهندس البيانات مسؤولاً عن تصميم وحوكمة وتطوير بنية البيانات المؤسسية للمنظمة، مما يضمن أن تكون منصات البيانات قابلة للتطوير وآمنة وقابلة للتشغيل المتبادل وجاهزة للذكاء الاصطناعي. يركز هذا الدور على تحديد نماذج البيانات وأنماط التكامل ومعايير الحوكمة ومخططات البنية التي تمكن التحليلات والذكاء الاصطناعي والمنتجات الرقمية على نطاق واسع. سيعمل المهندس المعماري عن كثب مع مهندسي البيانات ومهندسي الحلول وفرق السحابة وأصحاب المصلحة التجاريين وفرق الأمن السيبراني لضمان توافق بنية البيانات مع أولويات العمل والمتطلبات التنظيمية. وصف الوظيفة: المسؤوليات الرئيسية: هندسة وتصميم بيانات المؤسسة: - تحديد وصيانة مخطط بنية بيانات المؤسسة، بما في ذلك بحيرات البيانات ومستودعات البيانات ومنصات التدفق وطبقات التحليلات. - تصميم نماذج بيانات منطقية ومادية ومفاهيمية لدعم حالات الاستخدام التشغيلية والتحليلية والذكاء الاصطناعي. - ضمان دعم البنية للقدرة على التوسع والأداء والتوافر العالي. منصات وتكامل بيانات السحابة: - تصميم منصات بيانات سحابية أصلية باستخدام Azure (ADF، Synapse، Databricks، Fabric) و/أو ما يعادلها من GCP. - تصميم بنى هجينة آمنة تدمج الأنظمة المحلية مع منصات بيانات السحابة. حوكمة البيانات وجودتها وأمنها: - تحديد وتطبيق أطر حوكمة البيانات، بما في ذلك إدارة البيانات الوصفية، وسلسلة نسب البيانات، وملكية البيانات، ونماذج الإشراف. - وضع معايير جودة البيانات وقواعد التحقق وآليات المراقبة. - ضمان الامتثال لمعيار ISO 27001، وNIA قطر، وخصوصية البيانات، وسياسات الأمن السيبراني الداخلية. - تحديد بنية أمان البيانات بما في ذلك التشفير والتحكم في الوصول والوصول إلى البيانات المستند إلى الدور. التحليلات والذكاء الاصطناعي وحالات الاستخدام المتقدمة: - تصميم بنى بيانات تدعم التحليلات المتقدمة والذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي ومبادرات التوأم الرقمي. - التعاون مع علماء البيانات والمحللين لتحسين نماذج البيانات لاستهلاك التحليلات والذكاء الاصطناعي. حوكمة وقيادة البنية: - وضع معايير بنية البيانات، والبنى المرجعية، وأفضل الممارسات. - مراجعة تصاميم الحلول لضمان التوافق مع مبادئ بنية بيانات المؤسسة. المهارات والمؤهلات المطلوبة: - درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر، هندسة البيانات، نظم المعلومات، أو مجال ذي صلة. - 10+ سنوات من الخبرة في هندسة البيانات، هندسة البيانات، أو أدوار التحليلات المؤسسية. - خبرة قوية في تصميم منصات بيانات على مستوى المؤسسة في البيئات السحابية والهجينة. - خبرة في نمذجة البيانات (مفاهيمية، منطقية، مادية) وأنماط تكامل البيانات. - فهم عميق لبحيرات البيانات، ومستودعات البيانات، وبنى Lakehouse، ومنصات التدفق في الوقت الفعلي. - خبرة عملية مع خدمات بيانات السحابة (يفضل Azure). - معرفة قوية بـ SQL، وأطر تحويل البيانات، وإدارة البيانات الوصفية. - الإلمام بممارسات DevOps و DataOps. - مهارات اتصال قوية مع القدرة على التعامل مع أصحاب المصلحة التقنيين والتجاريين. الكفاءات التقنية: - إتقان مستوى الخبير في SQL و Python لمعالجة البيانات وتطوير خطوط الأنابيب. - تقنيات البيانات الضخمة: خبرة عملية مع أطر الحوسبة الموزعة مثل Apache Spark (PySpark). الخبرة في تقنيات التدفق مثل Kafka هي ميزة إضافية. - منصات السحابة: خبرة عميقة مع Microsoft Azure (Azure Data Lake Storage، Azure Data Factory، Azure Databricks، Azure Synapse). - مستودعات البيانات/Lakehouse: خبرة مثبتة مع منصات البيانات الحديثة Databricks Delta Lake. - معرفة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي: فهم دورات حياة التعلم الآلي ومتطلبات البيانات لتدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي. - التنسيق: خبرة في أدوات تنسيق سير العمل مثل Airflow، Dagster، أو Azure Data Factory. - قواعد البيانات: فهم قوي لقواعد البيانات العلائقية (مثل PostgreSQL، SQL Server) وقواعد بيانات NoSQL. الخبرة في قواعد بيانات الرسم البياني (مثل Neo4j) وقواعد البيانات المتجهة مرغوبة للغاية. - التحكم في الإصدار: إتقان Git وأفضل ممارسات CI/CD. المؤهلات المفضلة: - شهادات مثل Azure Data Engineer Expert، Azure Solutions Architect، أو ما يعادلها. - خبرة عملية مع منصة بيانات OSDU™. - خبرة في بيئات النفط والغاز، الطاقة، أو البيانات الصناعية. - فهم اعتبارات الأمن السيبراني لبيئات OT وفصل البيانات. - خبرة في دمج البيانات من أنظمة ERP مثل SAP. - خبرة في العمل ضمن برامج التحول التي تركز على الذكاء الاصطناعي أو التحليلات. - مهارات SQL متقدمة، بما في ذلك تحسين الاستعلامات وتحسين الأداء. - معرفة بتقنيات الحاويات (Docker، Kubernetes). - خبرة في بناء وصيانة رسوم بيانية المعرفة المؤسسية.

ما ستقوم به

• • سيقوم مهندس البيانات بتصميم وحوكمة وتطوير بنية بيانات المؤسسة، مما يضمن قابلية التوسع والأمان. يتضمن ذلك تحديد نماذج البيانات وأنماط التكامل ومعايير الحوكمة لتمكين التحليلات والذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

المتطلبات

يجب أن يكون لدى المرشحين درجة البكالوريوس أو الماجستير في مجال ذي صلة وأكثر من 10 سنوات من الخبرة في هندسة البيانات أو الهندسة. الخبرة القوية في منصات البيانات السحابية ونمذجة البيانات وحوكمة البيانات ضرورية.

التعليم المطلوب

• - درجة البكالوريوس
• - درجة الدراسات العليا

الأسئلة الشائعة