مهندس بنية GPU

الأدوار والمسؤوليات

هندسة البيانات: تنفيذ وصيانة خطوط أنابيب البيانات وعمليات ETL وأنماط تكامل البيانات باستخدام AWS Glue والأدوات الأخرى ذات الصلة.
مستودعات البيانات ومخازن البيانات: تصميم وبناء مستودعات البيانات ومخازن البيانات لدعم التقارير التحليلية وذكاء الأعمال.
إدارة قواعد البيانات: إدارة وتحسين أنظمة قواعد البيانات (على سبيل المثال، PostgreSQL وMySQL وRedshift) لدعم التطبيقات التي تعتمد على البيانات.
جودة البيانات: تنفيذ عمليات فحص جودة البيانات وعمليات التحقق لضمان دقة البيانات وتناسقها.
تحسين البيانات: تحسين تخزين البيانات واسترجاعها ومعالجتها لتحسين أداء الاستعلام وتقليل التكاليف.
تعاون أصحاب المصلحة: العمل بشكل وثيق مع فرق متعددة الوظائف لفهم احتياجات البيانات وتقديم حلول فعالة.
الابتكار: البقاء على اطلاع دائم على اتجاهات الصناعة والتقنيات الناشئة لدفع التحسين المستمر في ممارسات هندسة البيانات.

المتقدم الناجح

خبرة لا تقل عن 5 سنوات في هندسة البيانات، مع التركيز القوي على AWS أو تقنيات المصدر المفتوح.
درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر أو هندسة البيانات أو مجال ذي صلة.
خبرة مثبتة في تصميم وتنفيذ حلول البنية التحتية للبيانات القابلة للتطوير.
كفاءة قوية في أنظمة إدارة قواعد البيانات وSQL (على سبيل المثال، PostgreSQL وMySQL وRedshift).
خبرة في مفاهيم مستودعات البيانات ومستودعات البيانات.
معرفة أنماط تكامل البيانات وعمليات ETL.
إلمام بأفضل ممارسات جودة البيانات.

الملف الشخصي المرغوب للمرشح

تصميم وإدارة قواعد البيانات: الكفاءة في قواعد البيانات العلائقية وغير العلائقية (على سبيل المثال، SQL وNoSQL).

نمذجة البيانات: الخبرة في نماذج البيانات المفاهيمية والمنطقية والفيزيائية، بما في ذلك مخططات ER.

عمليات ETL: معرفة عمليات وأدوات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) (على سبيل المثال، Talend وApache Nifi).

تقنيات البيانات الضخمة: الإلمام بأطر وأدوات البيانات الضخمة (على سبيل المثال، Hadoop وSpark وKafka).

المنصات السحابية: الخبرة في خدمات البيانات السحابية (على سبيل المثال، AWS وAzure وGoogle Cloud).

حوكمة البيانات: فهم جودة البيانات وإدارة البيانات الوصفية ومعايير الامتثال.

مهارات البرمجة: الكفاءة في لغات البرمجة (على سبيل المثال، Python وJava وSQL).

مستودعات البيانات: معرفة مفاهيم وتقنيات مستودعات البيانات (على سبيل المثال، Snowflake وRedshift).

أدوات الاستخبارات التجارية: الإلمام بأدوات الاستخبارات التجارية (على سبيل المثال، Tableau وPower BI) لتصور البيانات.

مهارات الاتصال: القدرة على توصيل مفاهيم البيانات المعقدة إلى أصحاب المصلحة غير الفنيين.

مهارات حل المشكلات: مهارات تحليلية قوية لمعالجة التحديات المتعلقة بالبيانات.

التعاون: الخبرة في العمل مع فرق متعددة الوظائف، بما في ذلك علماء البيانات والمهندسين.