مهندس بيانات

تصميم وبناء وصيانة خطوط أنابيب بيانات ETL/ELT عالية القابلية للتوسع والمتانة من الصفر.

استخراج وتوحيد هياكل البيانات المعقدة من Microsoft Dynamics وSQL Server في مصدر واحد مركزي للحقيقة جاهز للتحليلات.

تنفيذ فحوصات جودة بيانات صارمة، وعمليات تنظيف، وتنبيهات آلية لضمان تغذية نماذج الذكاء الاصطناعي ببيانات موثوقة ومعتمدة وعالية الجودة.

العمل جنبًا إلى جنب مع مدراء منتجات الذكاء الاصطناعي، ومهندسي التعلم الآلي، ومحللي الأعمال لتحويل البيانات الخام إلى وقود قابل للتنفيذ لنماذج تنبؤية مثل محركات التسعير الديناميكي وحلول الذكاء الاصطناعي.

الدفاع عن حوكمة البيانات، وضمان امتثال جميع البنى التحتية للبيانات للوائح الخصوصية وأفضل ممارسات الأمان.

إتقان متقدم في SQL وPython لمعالجة البيانات وتطوير خطوط الأنابيب.

خبرة عميقة في النظام البيئي لبيانات Microsoft، وتحديدًا Azure Synapse Analytics وAzure Data Factory (ADF) وSQL Server.

خبرة قوية في بناء وتنسيق خطوط أنابيب البيانات باستخدام أدوات مثل Apache Airflow أو dbt أو تقنيات مماثلة.

خبرة في العمل مع أطر معالجة البيانات الضخمة مثل Apache Spark وKafka.

عقلية حل المشكلات مع تركيز دؤوب على تحسين الأداء وموثوقية النظام (وقت التشغيل وزمن الاستجابة المنخفض).

خبرة سابقة في العمل مع بيانات التجزئة أو التجارة الإلكترونية أو سلسلة التوريد.

خبرة سابقة في استخراج وتحويل البيانات من Microsoft Dynamics باستخدام Azure Synapse Link أو موصلات API مخصصة.

الإلمام بدورات حياة التعلم الآلي وأدوات MLOps.

معرفة بأطر خصوصية البيانات الإقليمية (مثل PDPL).

يجب أن يكون منفتحًا على الانتقال إلى جدة، المملكة العربية السعودية.