وظائف بلس — مهندس بيانات/تعلم آلة أول (AWS)
وظيفة منشورة على وظائف بلس، مع تفاصيل المتطلبات والمزايا ورابط التقديم المباشر.
جوبجذر
مهندس بيانات/تعلم آلة أول (AWS)
تتقدّم باسم
الإعلان الأصلي للوظيفة
Senior Data/ML Engineer (AWS) Jobgether
مقارنة الرواتب
SAR 15k – SAR 25kثقة متوسطة · SAR 15,000/شهرياً – SAR 25,000/شهرياً
الرواتب المعروضة تقديرية ومبنية على بيانات السوق المتاحة، وقد لا تعكس الراتب الفعلي للوظيفة.
الوصف
يتم إدراج هذا المنصب نيابة عن شركة شريكة، والتي تدير جميع الطلبات والخطوات التالية. يبحث شريكنا عن مهندس بيانات/تعلم آلة أول (AWS) مقره في المملكة العربية السعودية. يقع هذا الدور عند تقاطع هندسة البيانات المتقدمة والتعلم الآلي التطبيقي، مع التركيز على بناء منصات بيانات قابلة للتطوير وسحابية أصلية على AWS. ستقوم بتصميم وتطوير بحيرات بيانات حديثة، وخطوط أنابيب تدفق، وخدمات تعتمد على التعلم الآلي التي تدعم التحليلات والأتمتة الذكية عبر أنظمة المؤسسة. يتضمن هذا المنصب العمل مع مجموعات بيانات كبيرة ومتعددة المصادر تغطي مجالات التشغيل والعملاء والتسويق. ستساهم في تصميم دورة حياة البيانات الشاملة، من الاستيعاب والتحويل إلى نشر النماذج والمراقبة. البيئة تعاونية للغاية، وتضم مهندسي البيانات، ومهندسي التعلم الآلي، وDevOps، وفرق الهندسة المعمارية. هذه فرصة لتشكيل أنظمة بيئية للبيانات على مستوى الإنتاج تمكن بشكل مباشر من قدرات الأعمال المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. المسؤوليات: في هذا الدور، ستكون مسؤولاً عن تصميم وتقديم حلول بيانات وتعلم آلة قابلة للتطوير تدعم تحليلات على مستوى المؤسسة وحالات استخدام الذكاء الاصطناعي. - تصميم وتنفيذ بنى بحيرات البيانات متعددة المناطق على AWS باستخدام S3، بما في ذلك الطبقات الأولية والمنسقة والجاهزة للتحليل بما يتماشى مع متطلبات المؤسسة. - بناء وصيانة خطوط أنابيب البيانات الدفعية وفي الوقت الفعلي باستخدام خدمات مثل AWS Glue وKinesis وStep Functions لدمج مصادر البيانات المتنوعة. - تطوير سير عمل ETL، وتحويلات البيانات، وأطر عمل إدارة البيانات الوصفية باستخدام AWS Glue Data Catalog والأدوات ذات الصلة. - نشر وتشغيل نماذج التعلم الآلي باستخدام Amazon SageMaker لحالات الاستخدام مثل التنبؤ والتسجيل والتجزئة. - دمج قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام Amazon Bedrock لتمكين الأتمتة الذكية والتخصيص وسير عمل الإثراء. - دعم مبادرات ترحيل البيانات من Azure إلى AWS، بما في ذلك تعيين المخطط والتحقق من الصحة والمطابقة وتحسين الأداء. - تنفيذ حوكمة البيانات والأمان وضوابط الوصول باستخدام AWS Lake Formation وضمان الامتثال لمعايير البيانات. - التعاون مع الفرق متعددة الوظائف لتحديد البنية، والحفاظ على التوثيق، وضمان جودة البيانات عبر جميع خطوط الأنابيب والمخرجات. المتطلبات: المرشح المثالي لديه خبرة قوية في هندسة البيانات السحابية والتعلم الآلي التطبيقي ضمن بيئات AWS. - 5+ سنوات من الخبرة في هندسة البيانات أو هندسة التعلم الآلي، مع سنتين على الأقل من العمل المكثف على AWS. - إتقان قوي للغة Python وSQL مع خبرة عملية في بناء خطوط أنابيب بيانات قابلة للتطوير. - معرفة عميقة بخدمات AWS بما في ذلك S3 وGlue وAthena وKinesis وLambda وStep Functions. - خبرة مع Amazon SageMaker لتدريب نماذج التعلم الآلي وضبطها ونشرها ومراقبتها في الإنتاج. - معرفة عملية بـ Amazon Bedrock أو أطر عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي الأخرى لحالات استخدام المؤسسة. - خبرة في تصميم وصيانة بنى بحيرات البيانات مع نماذج حوكمة وأمان قوية. - الإلمام بمنصات بيانات Azure ومشاريع ترحيل السحابة أمر مرغوب فيه للغاية. - فهم قوي لنمذجة البيانات وهندسة الميزات وأفضل ممارسات تكامل التعلم الآلي. - مهارات ممتازة في حل المشكلات والتواصل والتعاون في بيئات Agile. الفوائد: - حزمة تعويضات تنافسية تتناسب مع الخبرة والخبرة - فرصة عمل عن بعد بالكامل - التعرض لأحدث تقنيات بيانات AWS والذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي - فرصة للعمل في برامج تحويل بيانات المؤسسات واسعة النطاق - بيئة هندسية عالمية تعاونية ومتعددة الوظائف - النمو الوظيفي في مجالات هندسة البيانات المتقدمة والتعلم الآلي - ثقافة عمل مرنة تدعم الاستقلالية والملكية كيف يعمل Jobgether: نحن نستخدم عملية مطابقة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لضمان مراجعة طلبك بسرعة وموضوعية ونزاهة مقابل المتطلبات الأساسية للدور. يحدد نظامنا أفضل المرشحين، ثم يتم مشاركة هذه القائمة المختصرة مباشرة مع الشركة الموظفة. يتم إدارة القرار النهائي والخطوات التالية (المقابلات، التقييمات) بواسطة فريقهم الداخلي. نحن نقدر اهتمامك ونتمنى لك كل التوفيق! لماذا تتقدم بطلب من خلال Jobgether؟ إشعار خصوصية البيانات: من خلال تقديم طلبك، فإنك تقر بأن Jobgether ستقوم بمعالجة بياناتك الشخصية لتقييم ترشيحك ومشاركة المعلومات ذات الصلة مع صاحب العمل الموظف. تستند هذه المعالجة إلى المصلحة المشروعة والتدابير التعاقدية المسبقة بموجب قوانين حماية البيانات المعمول بها (بما في ذلك اللائحة العامة لحماية البيانات). يمكنك ممارسة حقوقك (الوصول، التصحيح، الحذف، الاعتراض) في أي وقت. #LI-CL1
ما ستقوم به
- • تصميم وتنفيذ منصات بيانات سحابية أصلية قابلة للتطوير وخدمات تعتمد على التعلم الآلي على AWS، بما في ذلك بحيرات البيانات متعددة المناطق وخطوط أنابيب التدفق. تشغيل نماذج التعلم الآلي باستخدام SageMaker ودمج قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي عبر Amazon Bedrock للأتمتة المؤسسية.
المتطلبات
يتطلب 5+ سنوات من الخبرة في هندسة البيانات أو التعلم الآلي، مع سنتين على الأقل على وجه التحديد في AWS. إتقان Python وSQL ومعرفة عميقة بخدمات بيانات AWS وأطر عمل التعلم الآلي أمر ضروري.
المزايا
- • حزمة تعويضات تنافسية
- • فرصة عمل عن بعد بالكامل
- • التعرض لأحدث تقنيات بيانات AWS والذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي
- • فرصة للعمل في برامج تحويل بيانات المؤسسات واسعة النطاق
- • بيئة هندسية عالمية تعاونية ومتعددة الوظائف
- • النمو الوظيفي في مجالات هندسة البيانات المتقدمة والتعلم الآلي
- • ثقافة عمل مرنة
نسبة التوافق17%
نصائح المقابلة
استعرض خبرتك في بناء منصات بيانات قابلة للتطوير وخدمات تعتمد على التعلم الآلي على AWS، مع التركيز على S3 وGlue وSageMaker وBedrock.
كن مستعدًا لمناقشة مشاريعك السابقة التي تتضمن تصميم بحيرات البيانات، وخطوط أنابيب التدفق، وتكامل الذكاء الاصطناعي التوليدي.
سلط الضوء على مهاراتك في Python وSQL، وقدرتك على العمل في بيئات Agile، وخبرتك في حوكمة البيانات وأمانها.
استعرض فهمك لكيفية استخدام Jobgether للذكاء الاصطناعي لمطابقة المرشحين، وأكد على كيفية توافق مهاراتك مع المتطلبات الأساسية للدور.
اقتراح آلي للمسار الوظيفي، وليس توصية رسمية من صاحب العمل.
المسار الوظيفي
مهندس بيانات رئيسي
مهندس بيانات/تعلم آلة أول (AWS)
مهندس تعلم آلة رئيسي
مهندس حلول سحابية
الأسئلة الشائعة
ما هو الدور الرئيسي لهذا المنصب؟
يركز هذا الدور على بناء منصات بيانات قابلة للتطوير وسحابية أصلية على AWS، وتصميم وتطوير بحيرات بيانات حديثة، وخطوط أنابيب تدفق، وخدمات تعتمد على التعلم الآلي التي تدعم التحليلات والأتمتة الذكية عبر أنظمة المؤسسة.
ما هي المتطلبات الأساسية للخبرة لهذا الدور؟
يتطلب الدور 5+ سنوات من الخبرة في هندسة البيانات أو هندسة التعلم الآلي، مع سنتين على الأقل من العمل المكثف على AWS. كما يتطلب إتقانًا قويًا للغة Python وSQL ومعرفة عميقة بخدمات AWS مثل S3 وGlue وAthena وKinesis وLambda وStep Functions.
هل هذا المنصب عن بعد؟
نعم، يوفر هذا المنصب فرصة عمل عن بعد بالكامل.
ما هي بعض التقنيات التي سأعمل بها في هذا الدور؟
ستعمل مع تقنيات AWS مثل S3 وGlue وKinesis وStep Functions وAmazon SageMaker وAmazon Bedrock، بالإضافة إلى Python وSQL.
العمل في الرياض
تُعد الرياض، عاصمة المملكة العربية السعودية، مركزًا اقتصاديًا حيويًا يجذب المهنيين من مختلف أنحاء العالم. تتميز المدينة بسوق عمل ديناميكي يدعمه قطاعات رئيسية مثل النفط والغاز، التمويل، التكنولوجيا، والإنشاءات، مما يوفر فرصًا وظيفية متنوعة. تعكس ثقافة العمل في الرياض مزيجًا من التقاليد المحلية والمعايير الدولية، مع التركيز على الاحترافية والتفاني. يمكن للموظفين أن يتوقعوا بيئة عمل منظمة، حيث تُقدر العلاقات المهنية القوية. يمثل التنقل في الرياض جزءًا أساسيًا من الحياة اليومية، وتوفر المدينة خيارات سكنية متنوعة تناسب مختلف أنماط الحياة. غالبًا ما تبحث الشركات الكبرى، سواء كانت محلية أو عالمية، عن الكفاءات في الرياض، مما يساهم في تعزيز التنافسية والابتكار في سوق العمل.
موقع تجميع وظائف من جهات خارجية. الحقول المنظَّمة (المهام، المتطلبات، المزايا، التعليم، الراتب، الأسئلة) مُستنبَطة آلياً من الإعلان الأصلي وقد تكون غير دقيقة. يُرجى التحقّق عبر الموقع الرسمي لصاحب العمل قبل التقديم.