مطور برامج كبير
نبذة عن الوظيفة
عنا Tecsys هي شركة عالمية لتكنولوجيا سلسلة التوريد تساعد المؤسسات على تحقيق التميز التشغيلي من خلال سلاسل التوريد الأكثر ذكاءً. بفضل قاعدة عملاء قوية في مجالات الرعاية الصحية وتجارة التجزئة والتوزيع والخدمات اللوجستية المعقدة، نواصل تنمية بصمتنا العالمية - ونحن متحمسون لتوسيع فريقنا في الهند. في وقت سابق من هذا العام، قمنا بتأسيس شركة Tecsys Supply Chain Solutions PVT Limited في بنغالور، مما يعزز حضورنا العالمي. يعتمد هذا المكتب على قدرات الدعم الحالية لدينا في الهند من خلال تقديم أدوار ووظائف جديدة تعتبر بالغة الأهمية لنموذج الدعم العالمي "follow the sun" الذي يعمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. يتيح لنا هذا النهج تقديم خدمة أفضل للعملاء عبر المناطق الزمنية مع ضمان عبء عمل متوازن لفرقنا حول العالم. يلعب فريقنا الهندي المتنامي دورًا رئيسيًا في دعم وتعزيز حلولنا، والمساهمة في تقديم الخدمات والابتكار والنجاح المستمر لبعض العلامات التجارية الأكثر احترامًا في العالم. في Tecsys، نحن نؤمن بتمكين موظفينا وتعزيز التعاون وبناء مكان عمل تزدهر فيه المواهب. انضم إلينا وكن جزءًا من فريق متصل عالميًا يعمل على تغيير مستقبل سلسلة التوريد.
نظرة عامة على الموقف نحن نبحث عن مهندس بيانات أول لتصميم وبناء وتطوير خطوط أنابيب البيانات القابلة للتطوير ونماذج البيانات ومنتجات البيانات على نظام التحليلات الخاص بنا. يركز هذا الدور على بناء أنظمة ETL/ELT موثوقة وأول دفعة على Databricks وSpark التي تحول البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة إلى مجموعات بيانات عالية الجودة وقابلة للاستهلاك باستخدام الذكاء الاصطناعي - تدعم تحليلات البحث والتوصيات والتسويق وسلسلة التوريد. المرشح المثالي هو مهندس عملي يمكنه ترجمة احتياجات العمل الغامضة إلى حلول بيانات على مستوى الإنتاج، ودفع أفضل الممارسات الهندسية، وتوجيه الأقران أثناء التعاون مع المهندسين المعماريين وعلماء البيانات وفرق المنتج.
المسؤوليات الرئيسية
🔹 تطوير خطوط البيانات والمنصة
- تصميم وبناء وصيانة خطوط أنابيب ETL/ELT قابلة للتطوير والتي تستوعب وتحول البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة
- تطوير مسارات بيانات عالية الدقة على Databricks/Spark المُحسّنة لتحقيق الموثوقية والتكلفة والأداء وحداثة البيانات
- إنشاء مجموعات بيانات منسقة، وبيانات جاهزة للتضمين، وطبقات المعالم، والتجريدات الدلالية التي يمكن استهلاكها باستخدام الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي للأنظمة النهائية
- تنفيذ طبقات الاستيعاب والتحويل والخدمة عبر بنيات Data Lake / Lakehouse مع التركيز على الاسترجاع الفعال وسهولة الاستخدام السياقي
🔹 نمذجة البيانات والهندسة المعمارية
- تطوير وصيانة نماذج بيانات قوية بما في ذلك نماذج الحقيقة/الأبعاد، ونماذج البيانات القياسية (SCD)، والجداول العريضة، وخطوط أنابيب مراكز السيطرة على الأمراض (CDC)
- تطبيق استراتيجيات إصدار البيانات والمعالجة المتزايدة والتقسيم والتجميع لضمان الاتساق وإمكانية التكرار وكفاءة التكلفة
- المساهمة في القرارات الهيكلية والمقايضات عبر طبقات التخزين والحوسبة والتنسيق داخل النظام الأساسي للتحليلات
- المساعدة في تحديد ودعم معايير نمذجة البيانات وعقود البيانات وأطر الجودة عبر الفرق
🔹 تمكين التحليلات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
- إعداد مجموعات بيانات عالية الجودة لاستهلاك نموذج التعلم الآلي، وسير عمل هندسة الميزات، وحالات الاستخدام التنبؤية/التنبؤية
- المساهمة في طبقة دلالية موحدة تعمل على توحيد المقاييس والتعريفات القابلة لإعادة الاستخدام وتحسين أنماط الوصول إلى البيانات
- الشراكة مع فرق علوم البيانات لتفعيل خطوط الميزات ودعم التدريب النموذجي والخدمة والمراقبة
🔹 الجودة والحوكمة والموثوقية
- تنفيذ فحوصات جودة البيانات، والعقود، وإمكانية المراقبة لضمان الالتزام بجيش تحرير السودان/SLO عبر خطوط الأنابيب
- العمل مع البيانات التعريفية والنسب وأطر اكتشاف البيانات لتحسين الشفافية والحوكمة والثقة في البيانات
- دفع التحسينات في موثوقية خطوط الأنابيب والمراقبة والاستجابة للحوادث عبر النظام البيئي للبيانات
🔹 التعاون والقيادة الفنية
- الشراكة متعددة الوظائف مع المنتج والتحليلات وعلوم البيانات لترجمة مشكلات العمل الغامضة إلى أصول بيانات قابلة لإعادة الاستخدام
- إرشاد المهندسين المبتدئين، ومراجعة التعليمات البرمجية/التصميمات، ورفع مستوى الجودة الهندسية وأفضل الممارسات
- توصيل القرارات الفنية والمقايضات وتصميمات النظام بشكل واضح لأصحاب المصلحة التقنيين وغير التقنيين
المتطلبات
المهارات والخبرة المطلوبة المهارات الفنية
- إتقان متقدم لـ SQL وPython، مع التركيز القوي على تحسين الاستعلامات وفعالية التكلفة ومعالجة البيانات على نطاق واسع
- خبرة عملية مع Databricks وApache Spark وأطر المعالجة الموزعة
- خبرة قوية في بناء خطوط أنابيب ETL/ELT وتنسيق سير العمل (Airflow، أو Dagster، أو ما شابه ذلك).
- فهم قوي لهندسة Data Lake/Lakehouse، وتنسيقات التخزين (Parquet، Delta/Iceberg)، والتقسيم، والتجميع، وضبط الأداء
- خبرة عميقة في نمذجة البيانات: نماذج الحقيقة/الأبعاد، وأقراص SCD، والجداول العريضة، ومركز السيطرة على الأمراض (CDC)، وإصدار البيانات، والمعالجة المتزايدة
- تجربة مع البنى المبنية على الأحداث والبنيات المتدفقة (Kafka وPub/Sub وKinesis) المطبقة بشكل عملي جنبًا إلى جنب مع الدفعة عند الحاجة
السحابة و DevOps
- خبرة عملية مع منصة سحابية رئيسية واحدة على الأقل (AWS أو Azure أو GCP) ومستودعات البيانات السحابية (Snowflake أو BigQuery أو Redshift)
- الإلمام بـ Docker وKubernetes وخطوط أنابيب CI/CD والبنية التحتية كرمز لأنظمة البيانات
الموثوقية وإمكانية الملاحظة والحوكمة
- خبرة في بناء أنظمة بيانات على مستوى الإنتاج بجودة بيانات قوية وقابلية للملاحظة وممارسات SLA/SLO
- الإلمام بإدارة البيانات التعريفية ونسب البيانات وأدوات اكتشاف البيانات (مثل DataHub وOpenMetadata وAmundsen)
الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة والتحليلات (مفضل)
- تجربة تمكين حالات استخدام الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي من منظور البيانات - إعداد مجموعات البيانات، أو مخازن الميزات، أو التضمينات، أو الطبقات الدلالية/المترية (dbt، Cube، LookML)
- التعرض لأدوات ذكاء الأعمال (Power BI، Tableau، Looker) ونمذجة مؤشرات الأداء الرئيسية لأصحاب المصلحة في الأعمال
معرفة المجال (مفضل)
- الخبرة في سلسلة التوريد أو الخدمات اللوجستية أو تحليلات سلسلة التوريد للرعاية الصحية ميزة إضافية قوية
- الإلمام بمجالات مثل البحث أو التوصيات أو تحليلات التسويق
المهارات الناعمة
- قدرة مثبتة على ترجمة متطلبات العمل الغامضة إلى نماذج وأنظمة بيانات قابلة للتطوير
- عقلية الملكية - ميزات القيادة الشاملة مع مهارات الاتصال والتعاون القوية
المؤهلات
- البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر أو الهندسة أو المجال ذي الصلة - أو خبرة عملية معادلة
- 6-8+ سنوات من الخبرة في هندسة البيانات، وبناء وتشغيل منصات البيانات على مستوى الإنتاج على نطاق واسع
- خبرة مثبتة في تقديم حلول البيانات عبر التحليلات أو التعلم الآلي أو المجالات التي تواجه المنتج
سيتطلب هذا الدور أن تكون مقيمًا في بنغالورو. في Tecsys، نحن نقدر الإبداع والابتكار والعمل الجماعي. يتمتع موظفونا ببيئة عمل داعمة، وحزم تعويضات تنافسية، وفرص للنمو الوظيفي والتقدم. Tecsys هو صاحب عمل يتسم بتكافؤ الفرص.
ملاحظة حول عملية التوظيف لدينا: نحن لا نستخدم الذكاء الاصطناعي لفحص المرشحين أو رفضهم تلقائيًا. ومع ذلك، فإننا نستخدم أسئلة فحص محددة لتحديد أولويات التطبيقات الأكثر صلة بالمراجعة البشرية.
في Tecsys، نرحب بالاستخدام المدروس لأدوات الذكاء الاصطناعي لمساعدتك في إعداد طلبك، على سبيل المثال، لتحسين الوضوح أو تنظيم سيرتك الذاتية أو التدرب على إجابات المقابلة. ومع ذلك، نطلب أن تعكس جميع المعلومات التي تقدمها تجربتك الحقيقية، وأن أي تقييمات أو طلبات مكتوبة تمثل عملك وتفكيرك. خلال المقابلات، نتوقع من المرشحين المشاركة دون استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي أو البرامج النصية أو المساعدة في الوقت الفعلي. تساعدنا المحادثة الحقيقية والمباشرة في التعرف على طريقة تفكيرك وتعاونك وتواصلك. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يدعم استعدادك، لكن لا ينبغي له أن يتحدث أو يتصرف نيابة عنك. نحن نريد بصدق أن نلتقي بكم.
