وظيفة مهندس بيانات شاغرة لدى Datamatics Technologies في الدمام
تفاصيل الوظيفة
تعلن شركة Datamatics Technologies عن توفر وظيفة مهندس بيانات (Data Engineer) في الدمام، المنطقة الشرقية، المملكة العربية السعودية، بنظام الدوام الكامل.
نبذة عن الوظيفة
نبحث عن مهندس بيانات لبناء وتكوين وتحسين عمليات استيعاب البيانات وتحويلها واستهلاكها على منصة بحيرة بيانات حديثة محلية (on-premises lakehouse). يجب أن يتمتع المرشح بخبرة عملية قوية في التطوير باستخدام Spark، وتنفيذ بحيرات/بحيرات بيانات المؤسسات، وحلول التكامل باستخدام Informatica.
المهام والمسؤوليات
- تصميم وتطوير خطوط أنابيب قابلة للتوسع لاستيعاب البيانات وتحويلها.
- بناء وتحسين وصيانة مهام ETL/ELT باستخدام Spark.
- تطوير وإدارة نماذج البيانات ومجموعات البيانات باستخدام جداول Apache Iceberg.
- تنفيذ ودعم سير عمل تكامل البيانات باستخدام Informatica.
- تمكين التحليلات واستهلاك البيانات عبر Denodo وStarburst و/أو Dremio.
- تطوير خطوط أنابيب بيانات آمنة ومحكومة وقابلة للتوسع وفقًا لمعايير المؤسسة.
- دعم متطلبات معالجة البيانات الدفعية وشبه الفورية.
- تنفيذ ضوابط جودة البيانات وإدارة البيانات الوصفية والتحقق من الصحة.
- التعاون مع مهندسي المنصة في أنشطة النشر والتكامل والتشغيل.
- دعم مبادرات الترحيل والاختبار والإطلاق للإنتاج.
- استكشاف أخطاء أداء خطوط الأنابيب وتحسين الموثوقية وقابلية التوسع.
الشروط والمتطلبات
- نوع الوظيفة: دوام كامل.
- موقع العمل: المملكة العربية السعودية (الدمام).
- خبرة لا تقل عن 5 سنوات ولا تزيد عن 10 سنوات في مجال هندسة البيانات.
- خبرة عملية في تطوير Spark، حلول تكامل Informatica، ومنصات بيانات المؤسسات.
المهارات المطلوبة
- Apache Spark (PySpark و/أو Scala Spark) - أساسي
- Apache Iceberg - أساسي
- Informatica Data Integration - أساسي
- MinIO Object Storage - أساسي
- Denodo - أساسي
- SQL ونمذجة البيانات - أساسي
- مفاهيم مستودعات البيانات - أساسي
- تطوير ETL/ELT - أساسي
- Git لإدارة الإصدارات - أساسي
- Starburst و/أو Dremio - مستحب
- حوكمة البيانات وإدارة البيانات الوصفية - مستحب
- أطر جودة البيانات - مستحب
- CI/CD لخطوط أنابيب البيانات - مستحب
- Python - مستحب
- Kafka أو تقنيات البث - مستحب
- أنماط هندسة بحيرة البيانات (Lakehouse) - مستحب
- خبرة في تنفيذ بحيرات/بحيرات بيانات المؤسسات - مستحب
- تحسين الأداء وضبط مهام البيانات واسعة النطاق - مستحب
عرض النص الأصلي للإعلان
Employment Type: Full-Time
Work Location: KSA
Experience Required: Hands-on experience with Spark development, Informatica integration solutions, and enterprise data platforms.
Years of experience: 5 to 10
We are looking for a Data Engineer to build, configure, and optimize data ingestion, transformation, and consumption workloads on a modern on-premises lakehouse platform. The ideal candidate will have strong hands-on experience with Spark-based development, enterprise data lake/lakehouse implementations, and Informatica-based integration solutions.
Key Responsibilities- Design and develop scalable data ingestion and transformation pipelines
- Build, optimize, and maintain Spark-based ETL/ELT workloads
- Develop and manage data models and datasets using Apache Iceberg tables
- Implement and support data integration workflows using Informatica
- Enable analytics and data consumption through Denodo, Starburst, and/or Dremio
- Develop secure, governed, and scalable data pipelines aligned with enterprise standards
- Support batch and near real-time data processing requirements
- Implement data quality, metadata management, and validation controls
- Collaborate with Platform Engineers on deployment, integration, and operationalization activities
- Support migration, testing, and production rollout initiatives
- Troubleshoot and optimize data pipeline performance, reliability, and scalability
- Apache Spark (PySpark and/or Scala Spark)
- Apache Iceberg
- Informatica Data Integration
- MinIO Object Storage
- Denodo
- SQL and Data Modeling
- Data Warehousing Concepts
- ETL/ELT Development
- Git Version Control
- Starburst and/or Dremio
- Data Governance and Metadata Management
- Data Quality Frameworks
- CI/CD for Data Pipelines
- Python
- Kafka or Streaming Technologies
- Lakehouse Architecture Patterns
- Experience with enterprise data lake and lakehouse implementations
- Performance tuning and optimization of large-scale data workloads
رقم الإعلان لدى المصدر: 4477081088