Olik Global تعلن عن وظيفة مهندس بيانات (Python) في المنطقة الشرقية
Data Engineer (Python)
🏢 Olik Global
تفاصيل الوظيفة
شركة Olik Global تعلن عن حاجة إلى مهندس بيانات (Python) للعمل في المنطقة الشرقية (الدمام/الخبر)، السعودية، لمدة 3 أشهر قابلة للتمديد، مع توفر فوري.
نبذة عن الوظيفة
بناء العمود الفقري للبيانات لحل تحسين مخزون MRO - استيراد وتنظيف وتحويل البيانات، وتطبيق المنطق التحسيني الذي يحول بيانات SAP الخام للمواد والمخزون إلى مخرجات قابلة للتنفيذ. ستمتلك خطوط الأنابيب من المصدر إلى طبقات التحليل والتطبيق.
الشروط والمتطلبات
- خبرة 5-6 سنوات
- الموقع: الدمام/الخبر - دوام كامل في الموقع فقط
- المدة: 3 أشهر (قابلة للتمديد)
- التوفر الفوري
المهارات المطلوبة
- (ضروري) Python: كتابة كود إنتاجي، تصميم نمطي، تغليف، تسجيل، إدارة إعدادات، اختبار وحدة (pytest)، فهم قوي لهياكل البيانات والأداء.
- (ضروري) Pandas/NumPy: تحويلات متجهة، joins/merges، groupby/aggregation، معالجة مجموعات بيانات كبيرة، إزالة التكرار، تحويل الأنواع، العمل مع بيانات MRO/رئيسية غير منتظمة.
- (ضروري) Airflow: إنشاء DAGs، operators/sensors، جدولة وإعادة تشغيل، تبعيات المهام، إعادة المحاولة/SLAs، تصميم خطوط أنابيب idempotent، وسيطرة على المعلمات.
- (ضروري) BigQuery: كتابة SQL فعال، partitioning/clustering، استعلامات مراعية للتكلفة، تحميل/تصدير البيانات، العمل مع حقول متداخلة ومتكررة.
- (ضروري) SQL: وصلات متقدمة، دوال نافذة، CTEs، تجميع، تحسين الاستعلام عبر محركات علائقية ومخازن.
- (ضروري) تطوير API: بناء واستهلاك REST APIs (FastAPI/Flask)، التحقق من الطلبات، التقسيم (pagination)، التكامل مع أنظمة المنبع (مثل بيانات SAP عبر CPI/OData).
- (مرغوب فيه) PySpark (تحويلات موزعة)، أساسيات التعلم الآلي (التنبؤ/التصنيف ذو الصلة بتحسين المخزون - EOQ، التنبؤ بالطلب، كشف المخزون بطيء الحركة/منتهي الصلاحية)، أطر جودة البيانات (Great Expectations أو مشابه)، Docker، CI/CD.
المهام والمسؤوليات
- استيراد البيانات من SAP material master وخلاصات المخزون (عبر API/OData) ومصادر أخرى إلى المستودع.
- تنظيف البيانات ومعالجة البيانات الرئيسية - توحيد أوصاف المواد، إزالة التكرار، التصنيف، معالجة السجلات غير المكتملة.
- بناء وتنسيق خطوط أنابيب ETL (Airflow → BigQuery)، مع ضمان الموثوقية، واللامؤثرية (idempotency)، وسلسلة البيانات (data lineage).
- تنفيذ منطق تحسين المخزون (نقاط إعادة الطلب، مخزون الأمان، EOQ، تحليل الأهمية/ABC، علامات التقادم).
- تطوير خدمات/APIs backend لكشف البيانات المعالجة إلى طبقات واجهة المستخدم وBI.
عرض النص الأصلي للإعلان
Experience: 5-6 years | Location: Dhahran/Khobar, KSA - onsite only | Duration: 3 months (extension possible) | Availability: Immediate
Role Overview
Build the data backbone of the MRO Inventory Optimization solution - ingestion, cleansing, transformation, and the optimization logic that turns raw SAP material master and inventory data into actionable outputs. You'll own pipelines from source through to the analytics and application layers.
Must-Have - technical depth expected
PySpark (distributed transforms), ML basics (forecasting/classification relevant to inventory optimization - EOQ, demand forecasting, slow-moving/obsolete stock detection), data quality frameworks (Great Expectations or similar), Docker, CI/CD.
Scope of Work
Role Overview
Build the data backbone of the MRO Inventory Optimization solution - ingestion, cleansing, transformation, and the optimization logic that turns raw SAP material master and inventory data into actionable outputs. You'll own pipelines from source through to the analytics and application layers.
Must-Have - technical depth expected
- Python: Production-grade code, modular design, packaging, logging, config management, unit testing (pytest); strong grasp of data structures and performance
- Pandas / NumPy: Vectorized transformations, joins/merges, groupby/aggregation, handling large datasets, deduplication, type coercion, working with messy real-world MRO/master data
- Airflow: Authoring DAGs, operators/sensors, scheduling and backfills, task dependencies, retries/SLAs, idempotent pipeline design, parameterization
- BigQuery: Writing performant SQL, partitioning/clustering, cost-aware querying, loading/exporting data, working with nested/repeated fields
- SQL: Advanced joins, window functions, CTEs, aggregation, query optimization across relational and warehouse engines
- API development: Building and consuming REST APIs (FastAPI/Flask), request validation, pagination, integration with upstream systems (e.g., SAP-sourced data via CPI/OData)
PySpark (distributed transforms), ML basics (forecasting/classification relevant to inventory optimization - EOQ, demand forecasting, slow-moving/obsolete stock detection), data quality frameworks (Great Expectations or similar), Docker, CI/CD.
Scope of Work
- Data ingestion from SAP material master and inventory feeds (via API/OData) and other sources into the warehouse
- Data cleansing and master data processing - standardizing material descriptions, deduplication, classification, handling incomplete records
- Build and orchestrate ETL pipelines (Airflow → BigQuery), ensuring reliability, idempotency, and data lineage
- Implement inventory optimization logic (reorder points, safety stock, EOQ, criticality/ABC analysis, obsolescence flags)
- Develop backend services / APIs exposing processed data to the UI and BI layers
المصدر: LinkedIn - أُضيفت للموقع في 25 يونيو 2026