📍 المملكة العربية السعودية تحديث مستمر على مدار الساعة

وظيفة مهندس بيانات ومستودعات لدى Datamatics Technologies في الرياض

Data Engineering & Warehousing Engineer
🏢 Datamatics Technologies
🕒 نُشرت: (اليوم) 📍 الرياض وظائف الهندسة والتقنية
التقديم على الوظيفة من المصدر الرسمي ↗

تفاصيل الوظيفة

تعلن شركة Datamatics Technologies عن توفر وظيفة مهندس هندسة البيانات والمستودعات (Data Engineering & Warehousing Engineer) في الرياض.

المهام والمسؤوليات

  • تصميم وتطوير وتحسين خطوط أنابيب ETL/ELT قابلة للتوسع للبيانات المهيكلة وغير المهيكلة.
  • بناء وصيانة مستودعات البيانات المؤسسية وبحيرات البيانات والمنصات الحديثة للبيانات.
  • تطوير حلول معالجة البيانات في الوقت الفعلي والمعالجة المجمعة.
  • دمج البيانات من مصادر داخلية وخارجية متعددة مع ضمان جودة البيانات وحوكمتها.
  • التعاون مع علماء البيانات ومطوري ذكاء الأعمال وأصحاب المصلحة لدعم المتطلبات التحليلية.
  • تحسين تخزين البيانات وأداء الاستعلامات وموثوقية خطوط الأنابيب.
  • تطبيق أفضل ممارسات أمان البيانات والمراقبة والحوكمة.
  • تشخيص وحل مشكلات خطوط الأنابيب والمنصات.
  • المشاركة في مناقشات البنية والمساهمة في مبادرات تحديث منصة البيانات.

الشروط والمتطلبات

  • درجة البكالوريوس في علوم الحاسب أو تقنية المعلومات أو هندسة البيانات أو هندسة البرمجيات أو مجال ذي صلة.
  • خبرة مهنية من 3 إلى 11 سنة في هندسة البيانات أو مستودعات البيانات أو تقنيات البيانات الضخمة.
  • مهارات قوية في البرمجة والبرمجة النصية باستخدام SQL أو Python أو لغات مماثلة.
  • مهارات تحليلية وحل مشكلات ممتازة.
  • خبرة في العمل في بيئات تطوير Agile/Scrum.
  • خبرة مع خدمات البيانات السحابية مثل Google BigQuery وDataflow وDataproc وPub/Sub، أو Azure Synapse وAzure Data Factory، أو Amazon Redshift وAWS Glue.
  • خبرة قوية مع Apache Spark وApache Kafka.
  • خبرة عملية مع dbt أو Oracle Data Integrator (ODI) لتحويل البيانات والتنسيق.
  • خبرة قوية مع Oracle أو PostgreSQL.
  • خبرة في نمذجة البيانات، حوكمة البيانات، إدارة البيانات الوصفية، وأطر جودة البيانات.
  • معرفة النمذجة الأبعادية وهندسة مستودعات البيانات الحديثة.

المهارات المطلوبة

  • إتقان SQL وتصميم قواعد البيانات العلائقية وضبط الأداء وتحسين الاستعلامات.
  • خبرة في بناء خطوط أنابيب معالجة البيانات المجمعة والوقت الفعلي.
  • مهارات في تطبيق أفضل ممارسات ETL/ELT ونماذج البيانات القابلة لإعادة الاستخدام.
  • خبرة مع منصات البيانات السحابية: Google Cloud Platform أو Microsoft Azure أو Amazon Web Services (مفضلة).
  • معرفة ببنى بحيرات البيانات الأصلية السحابية والهندسة المعمارية لبحيرة المستودع (مفضلة).
  • الإلمام بخطوط أنابيب CI/CD والبنية التحتية ككود (IaC) (مفضل).
  • الإلمام بتقنيات الحاويات مثل Docker وKubernetes (مفضل).
  • خبرة في دعم أعباء عمل التعلم الآلي والتحليلات (مفضل).
  • الشهادات السحابية على AWS أو Microsoft Azure أو Google Cloud Platform هي ميزة إضافية (مفضل).
عرض النص الأصلي للإعلان
Job Description: Data Engineering & Warehousing Engineer

Job Title: Data Engineering & Warehousing Engineer
Experience: 3-11 Years
Location: Islamabad (On-site/Hybrid as per business requirement)
Employment Type: Full-Time

Job Overview

We are seeking a highly skilled Data Engineering & Warehousing Engineer with 3-11 years of experience to design, develop, and maintain scalable data platforms and enterprise data warehouse solutions. The ideal candidate will have hands-on expertise in building ETL/ELT pipelines, data integration, cloud-based data platforms, and big data processing technologies. You will play a key role in enabling reliable, high-performance analytics and business intelligence solutions.

Key Responsibilities
  • Design, develop, and optimize scalable ETL/ELT pipelines for structured and unstructured data
  • Build and maintain enterprise data warehouses, data lakes, and modern data platforms
  • Develop real-time and batch data processing solutions
  • Integrate data from multiple internal and external sources while ensuring data quality and governance
  • Collaborate with Data Scientists, BI Developers, and business stakeholders to support analytical requirements
  • Optimize data storage, query performance, and pipeline reliability
  • Implement data security, monitoring, and governance best practices
  • Troubleshoot and resolve data pipeline and platform issues
  • Participate in architecture discussions and contribute to data platform modernization initiatives
Required Technical SkillsCloud Data Platforms
  • Hands-on experience with Google BigQuery and Dataflow and Dataproc and Pub/Sub
  • Experience with Azure Synapse and Azure Data Factory
  • Experience with Amazon Redshift and AWS Glue
Data Processing & Streaming
  • Strong experience with Apache Spark and Apache Kafka
  • Experience building batch and real-time data processing pipelines
Data Transformation
  • Hands-on experience with dbt or Oracle Data Integrator (ODI) for data transformation and orchestration
  • Experience implementing ETL/ELT best practices and reusable data models
Databases & Data Warehousing
  • Strong experience with Oracle or PostgreSQL
  • Expertise in SQL, relational database design, performance tuning, and query optimization
Data Engineering
  • Experience with data modeling, data governance, metadata management, and data quality frameworks
  • Knowledge of dimensional modeling and modern data warehouse architectures
Qualifications
  • Bachelor's degree in Computer Science, Information Technology, Data Engineering, Software Engineering, or a related field
  • 3-11 years of professional experience in Data Engineering, Data Warehousing, or Big Data technologies
  • Strong programming and scripting skills using SQL, Python, or similar languages
  • Excellent analytical and problem-solving abilities
  • Experience working in Agile/Scrum development environments
Preferred Skills
  • Experience with cloud-native data lake and lakehouse architectures
  • Knowledge of CI/CD pipelines and Infrastructure as Code (IaC)
  • Familiarity with containerization technologies such as Docker and Kubernetes
  • Experience supporting machine learning and analytics workloads
  • Cloud certifications on AWS, Microsoft Azure, or Google Cloud Platform are a plus
Key Technology Stack
  • Google Cloud Data Services: BigQuery and Dataflow and Dataproc and Pub/Sub
  • Azure Data Services: Azure Synapse and Azure Data Factory
  • AWS Data Services: Amazon Redshift and AWS Glue
  • Data Processing: Apache Spark and Apache Kafka
  • Data Transformation: dbt or Oracle Data Integrator (ODI)
  • Databases: Oracle or PostgreSQL
  • Programming: SQL and Python
  • Cloud Platforms: Google Cloud Platform or Microsoft Azure or Amazon Web Services (Preferred)
المصدر: LinkedIn - أُضيفت للموقع في 10 يوليو 2026

وظائف أخرى لدى Datamatics Technologies