وظيفة مهندس معماري لدى Cognizant في الرياض
Architect
🏢 Cognizant
تفاصيل الوظيفة
تعلن شركة Cognizant عن توفر وظيفة Senior Data Engineer / Tech Lead (مسمى Architect) في الرياض، السعودية. ستعمل على تصميم وتطوير وتحسين منصات بيانات سحابية قابلة للتوسع باستخدام تقنيات Microsoft Azure.
المهام والمسؤوليات
- تصميم وبناء وصيانة خطوط أنابيب ETL/ELT قابلة للتوسع باستخدام Azure Data Factory (ADF) لاستيعاب البيانات من مصادر متعددة (APIs, SFTP, Oracle Fusion, SQL Server, Event Hubs وغيرها).
- تنفيذ خطوط أنابيب ديناميكية ومعتمدة على المعاملات، وأنشطة مخصصة، ومشغلات جدولة قوية.
- إدارة Integration Runtimes (Self-Hosted و Azure IR) لنقل البيانات بشكل آمن بين البيئات المحلية والسحابية.
- تطوير خطوط أنابيب بيانات عالية الأداء في الوقت الفعلي أو المجمع باستخدام Azure Databricks و PySpark و Spark SQL و Scala.
- تنفيذ بنية Medallion (طبقات Bronze و Silver و Gold) والحفاظ على بنية Lakehouse باستخدام Delta Lake.
- تحسين استخدام Spark من خلال الوظائف المعتمدة على المعاملات، وتوسيع نطاق المجموعات، وتكوينات Databricks serverless.
- إجراء تحسين أداء عميق، وتحسين الاستعلامات، وإدارة الذاكرة لأحمال عمل Spark الثقيلة.
- تصميم وتحسين نماذج البيانات بما في ذلك النمذجة البُعدية، ومخططات النجمة، وأبعاد التغير البطيء (SCDs).
- تحسين قواعد البيانات عن طريق كتابة استعلامات T-SQL معقدة وعالية الأداء، والإجراءات المخزنة، والمخططات على Azure SQL Database أو Azure Synapse Analytics.
- فرض حوكمة البيانات، وسلسلة البيانات، وضوابط الوصول عبر المنصة باستخدام Unity Catalog.
- تأمين بنية البيانات باستخدام Azure Key Vault و Managed Identities و Service Principals والبيئات المتصلة بشبكة VNET.
- تنفيذ خطوط أنابيب CI/CD باستخدام Git و Azure DevOps لأتمتة نشر قواعد البيانات وخطوط الأنابيب.
- تقديم الإرشاد التقني للمطورين المبتدئين وفرق ضمان الجودة.
- فرض الانضباط الهندسي من خلال مراجعات الكود القياسية، وعمليات التحقق المنظمة قبل وبعد النشر، والتوثيق الشامل.
الشروط والمتطلبات
- خبرة إجمالية لا تقل عن 8 سنوات في مجال هندسة البيانات أو مستودعات البيانات.
- خبرة عملية لا تقل عن 4 سنوات في تصميم وتشغيل منصات بيانات حديثة على Microsoft Azure.
- إتقان لغات البرمجة: Python/PySpark، SQL (تحسين استعلامات متقدم، فهرسة، إجراءات مخزنة)، ويفضل Scala.
- معرفة واسعة بـ Azure Data Factory و ADLS Gen2 و Azure Databricks (Delta Lake) و Azure SQL Database و Azure Synapse Analytics.
- فهم قوي لبنية Apache Spark والحوسبة الموزعة ونظام Hadoop البيئي.
- خلفية قوية في آليات Capture Data Change (CDC) وتكامل APIs وتدفق البيانات القائم على الأحداث (مثل Event Hubs/Kafka).
- مهارات تحليلية ممتازة، وقدرة قوية على التوثيق، والقدرة على شرح الاستراتيجيات التقنية لشركاء الأعمال غير التقنيين.
- يفضل: شهادات Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate (DP-203) أو Azure Solutions Architect Expert أو Databricks Certified Associate/Professional.
- يفضل: خبرة في بيئات متعددة السحابات (Google Cloud Platform أو AWS).
- يفضل: خبرة في استخدام أدوات البنية التحتية كرمز (IaC) مثل Terraform أو ARM Templates لنشر موارد Azure.
عرض النص الأصلي للإعلان
Role Overview
As a Senior Data Engineer / Tech Lead, you will design, develop, and optimize scalable, enterprise-grade cloud-native data platforms and pipelines on the Microsoft Azure ecosystem . You will possess deep technical ownership and be responsible for implementing modern data architectures (such as Lakehouse and Medallion architecture) . This role requires close collaboration with architects, business analysts, and downstream data consumers to translate complex business requirements into high-performing and secure data solutions.
Key Responsibilities
As a Senior Data Engineer / Tech Lead, you will design, develop, and optimize scalable, enterprise-grade cloud-native data platforms and pipelines on the Microsoft Azure ecosystem . You will possess deep technical ownership and be responsible for implementing modern data architectures (such as Lakehouse and Medallion architecture) . This role requires close collaboration with architects, business analysts, and downstream data consumers to translate complex business requirements into high-performing and secure data solutions.
Key Responsibilities
- Data Pipeline Design & Orchestration (ADF)
- Design, build, and maintain complex, scalable ETL/ELT pipelines using Azure Data Factory (ADF) to ingest heterogeneous data from diverse sources (APIs, SFTP, Oracle Fusion, SQL Server, Event Hubs, etc.)
- Implement parameter-driven dynamic pipelines, custom activities, and robust scheduling triggers
- Configure and manage Integration Runtimes (Self-Hosted and Azure IR) for secure and efficient on-premise to cloud data movement
- Advanced Big Data Processing (Azure Databricks)
- Develop high-performance batch and real-time streaming data pipelines using Azure Databricks, PySpark, Spark SQL, or Scala
- Implement Medallion Architecture (Bronze, Silver, and Gold layers) and maintain modern Lakehouse architectures utilizing Delta Lake
- Optimize Spark compute usage through parameter-driven jobs, proper cluster scaling, and Databricks serverless compute configurations
- Perform deep performance tuning, query optimization, and memory management of heavy Spark workloads
- Data Warehousing & Modeling
- Design and refine data models including dimensional modeling, star schemas, and Slowly Changing Dimensions (SCDs)
- Optimize databases by writing complex, performant T-SQL queries, stored procedures, and schemas on Azure SQL Database or Azure Synapse Analytics
- Data Governance, Security & DevOps
- Enforce data governance, lineage, and access controls across the platform utilizing Unity Catalog .
- Secure data architectures utilizing Azure Key Vault, Managed Identities, Service Principals, and VNET-integrated environments
- Implement CI/CD pipelines using Git and Azure DevOps to automate database and pipeline deployments
- Leadership & Collaboration
- Provide technical mentorship and guidance to junior developers and QA teams
- Enforce engineering discipline through standard code reviews, structured pre/post-deployment validations, and thorough documentation
- Overall Experience: Minimum of 8+ years of professional experience in Data Engineering or Data Warehousing
- Azure Experience: 4+ years of dedicated, hands-on experience designing and operating modern data platforms on Microsoft Azure
- Programming Languages: Proficient in Python/PySpark, SQL (advanced query optimization, indexing, stored procedures), and optionally Scala
- Core Azure Stack: Extensive knowledge of Azure Data Factory, ADLS Gen2, Azure Databricks (Delta Lake), Azure SQL Database, and Azure Synapse Analytics
- Big Data Concepts: Robust understanding of Apache Spark architecture, distributed computing, and the Hadoop ecosystem
- Data Integration: Strong background in CDC (Change Data Capture) mechanisms, API integrations, and event-driven data streaming (e.g., Event Hubs/Kafka)
- Soft Skills: Excellent analytical capabilities, strong documentation skills, and the ability to articulate technical strategies to non-technical business partners
- Certifications: Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate (DP-203), Azure Solutions Architect Expert, or Databricks Certified Associate/Professional
- Cloud Platforms: Exposure to multi-cloud environments (e.g., Google Cloud Platform or AWS)
- IaC: Experience using Infrastructure as Code (IaC) tools like Terraform or ARM Templates to deploy Azure resources
المصدر: LinkedIn - أُضيفت للموقع في 2 يوليو 2026