مهندس بيانات أول

الأدوار والمسؤوليات

تصميم وتنفيذ منصة بيانات قابلة للتطوير لتلبية احتياجات وحدة الأعمال المحددة والتي تدعم اتخاذ القرارات القائمة على البيانات وكفاءة العمليات وديمقراطية البيانات
تصميم بنية منصة البيانات التي تعزز التكامل السلس مع تطبيقات الطرف الثالث وأنظمة تكنولوجيا المعلومات للشركات بما في ذلك تخطيط موارد المؤسسات والحلول المبنية داخليًا
العمل كحلقة وصل أساسية بين فريق تكنولوجيا وحدة الأعمال وتكنولوجيا المعلومات للشركات، وضمان الحفاظ على بنية البيانات ومعايير الحوكمة والأمن السيبراني وبروتوكولات الامتثال
إنشاء عملية لضمان اتحاد سياسات تكنولوجيا المعلومات للشركات داخل وحدة الأعمال
قيادة وتوجيه فريق من مهندسي البيانات لبناء جميع خطوط الأنابيب والبنية الأساسية اللازمة للبيانات المستوحاة من أحدث أفضل الممارسات في التصميم المعياري والخدمات المصغرة.
التعاون مع أصحاب المصلحة في الأعمال ومديري المنتجات ومهندسي البرمجيات ومهندسي البيانات الآخرين لضمان دعم منصة البيانات لطموحات الابتكار لوحدة الأعمال بما في ذلك علم البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي
تطوير وتنفيذ نماذج البيانات المنطقية والمادية التي تلبي الاحتياجات الفريدة لوحدة الأعمال مع التوافق مع معايير تكنولوجيا المعلومات للشركات لهندسة البيانات.
تطوير والإشراف على عمليات استخراج البيانات وتحميلها وتحميلها لضمان الأداء الأمثل

الحفاظ على توثيق مفصل لهندسة البيانات وتدفقات البيانات والتكاملات لضمان الشفافية والاتساق عبر وحدات الأعمال وأنظمة البيانات الخاصة بالشركة.

المؤهلات:

درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر أو هندسة الكمبيوتر أو علوم البيانات أو مجال ذي صلة
الماجستير في هذا المجال يعد ميزة إضافية
8 سنوات من الخبرة في هندسة البيانات وهندسة البيانات، مع خبرة كبيرة في تصميم بيانات المؤسسة.

الملف الشخصي المرغوب للمرشح

1. تصميم بنية البيانات
تصميم حلول البيانات: تصميم وتنفيذ بنى بيانات قابلة للتطوير وعالية الأداء تلبي احتياجات العمل الحالية والمستقبلية.
نمذجة البيانات: تطوير نماذج البيانات (المفاهيمية والمنطقية والمادية) لهيكلة البيانات وتنظيمها بطريقة تزيد من قيمتها مع ضمان سلامة البيانات وكفاءتها.
حلول البيانات الضخمة: تصميم وتنفيذ بنى البيانات للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات، بما في ذلك استخدام قواعد بيانات NoSQL (على سبيل المثال، Cassandra وMongoDB) والأنظمة الموزعة (على سبيل المثال، Hadoop وSpark).
بنية السحابة: إنشاء وإدارة بنى البيانات المستندة إلى السحابة باستخدام منصات مثل AWS أو Google Cloud أو Azure.
مستودعات البيانات: قيادة تصميم وتنفيذ مستودعات البيانات وبحيرات البيانات وأنابيب ETL (استخراج وتحويل وتحميل) لتوحيد البيانات من مصادر متعددة.
تكامل البيانات: تصميم وتنفيذ أنظمة لتكامل البيانات، وضمان تدفق البيانات بسلاسة بين الأنظمة وتنسيقها للتحليل.
2. حوكمة البيانات والأمان
حوكمة البيانات: وضع سياسات وأطر لإدارة جودة البيانات وتناسقها وتوافرها في جميع أنحاء المؤسسة.
أمن البيانات: التأكد من تخزين البيانات ومعالجتها بشكل آمن، والالتزام بلوائح الخصوصية (على سبيل المثال، GDPR وCCPA) وتنفيذ تدابير التشفير والتحكم في الوصول والتدقيق.
الامتثال: التأكد من امتثال بنية البيانات لمعايير الصناعة وممارسات الأمان والمتطلبات التنظيمية.
إدارة البيانات الوصفية: تنفيذ وإدارة أنظمة البيانات الوصفية لتتبع وإدارة استخدام البيانات ونسبها وتحويلها.
3. التعاون والقيادة
التعاون بين الإدارات: العمل بشكل وثيق مع فرق مثل هندسة البيانات وذكاء الأعمال وعلوم البيانات وإدارة المنتجات لتحديد احتياجات البيانات وضمان التوافق في جميع أنحاء المؤسسة.
التوجيه: توفير القيادة والإرشاد لمهندسي البيانات المبتدئين ومهندسي البيانات والفرق الفنية الأخرى لضمان تبني أفضل الممارسات.
التواصل مع أصحاب المصلحة: تقديم وشرح المفاهيم الفنية لأصحاب المصلحة غير الفنيين، بما في ذلك الإدارة العليا وقادة الأعمال، ومساعدتهم على فهم القيمة الاستراتيجية لهندسة البيانات.
إدارة المشاريع: قيادة أو المشاركة في التخطيط وتنفيذ المشاريع المتعلقة بالبيانات، والتأكد من تسليمها في الوقت المحدد وتحقيق أهداف العمل.
4. التحسين وضبط الأداء
تحسين معالجة البيانات: تقييم وتحسين أداء أنظمة البيانات بشكل مستمر، بما في ذلك تحسين الاستعلامات وأنابيب البيانات وحلول التخزين.
قابلية التوسع: تأكد من أن حلول البيانات قابلة للتوسع للتعامل مع أحجام البيانات المتزايدة واحتياجات العمل المتغيرة.
الاسترداد من الكوارث: تصميم وتنفيذ استراتيجيات الاسترداد من الكوارث لضمان حماية البيانات وإمكانية استعادتها بسرعة في حالة حدوث فشل.
5. الابتكار والاستراتيجية
تقييم التقنيات الجديدة: مواكبة أحدث الاتجاهات والتقنيات في هندسة البيانات، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، وبحيرات البيانات، والتحليلات في الوقت الفعلي، ومنصات السحابة.
الاستراتيجية طويلة المدى: تحديد وتنفيذ استراتيجية البيانات طويلة المدى، مع ضمان توافق البنية مع الاحتياجات المتطورة للأعمال والتقدم التكنولوجي.
الاتجاهات الناشئة: استكشاف ودمج التقنيات والأدوات وأفضل الممارسات الجديدة لتحسين بنية البيانات، مثل شبكة البيانات ونسيج البيانات والبنية الخالية من الخوادم.