القدية تعلن عن وظيفة أخصائي أول هندسة بيانات في الرياض
Senior Specialist - Data Engineering
🏢 القدية (Qiddiya | القدية)
تفاصيل الوظيفة
القدية تعلن عن وظيفة Senior Specialist - Data Engineering في الرياض.
نبذة عن الوظيفة
بصفته مهندس بيانات أول (Senior Data Engineer)، ستستخدم طرقًا متنوعة لتحويل البيانات الخام إلى أنظمة بيانات مفيدة. ستتعاون بشكل وثيق مع الفرق متعددة الوظائف لضمان توفر البيانات وموثوقيتها وسهولة الوصول إليها لأغراض التحليل واتخاذ القرارات. بشكل عام، ستسعى لتحقيق الكفاءة من خلال مواءمة أنظمة البيانات مع أهداف العمل. لتحقيق النجاح في هذا المنصب، يجب أن تمتلك مهارات تحليلية قوية والقدرة على الجمع بين البيانات من مصادر مختلفة. تشمل مهارات مهندس البيانات أيضًا الإلمام بعدة لغات برمجة ومعرفة بأساليب تعلم الآلة.
المهام والمسؤوليات
- تصميم وتطوير وصيانة خطوط أنابيب بيانات قابلة للتوسع وعمليات ETL باستخدام أدوات مثل Apache Spark وApache Kafka وApache Airflow لاستيعاب ومعالجة وتحويل كميات كبيرة من البيانات من مصادر مختلفة.
- نشر خطوط أنابيب البيانات على منتجات معالجة البيانات المختلفة: DataFlow (Apache Beam) وDataProc (Hadoop/Spark) وData Fusion وCloud Composer (Airflow).
- بناء أنظمة ومخازن بيانات موزعة.
- التعاون مع فرق علوم البيانات والتسويق ونجاح العملاء في اكتساب البيانات وتكامل الأدوات.
- تكوين خدمات Google Cloud Platform.
- تنفيذ وتحسين حلول تخزين البيانات، بما في ذلك مستودعات البيانات (مثل Amazon Redshift، Google BigQuery)، وبحيرات البيانات (مثل AWS S3، Azure Data Lake Storage)، وقواعد بيانات NoSQL (مثل MongoDB، Cassandra).
- العمل عن كثب مع مهندسي البيانات لتصميم وتنفيذ نماذج بيانات فعالة باستخدام تقنيات النمذجة الأبعادية (مثل star schema، snowflake schema) تدعم متطلبات العمل وتمكّن من تحليل البيانات الفعال.
- التعاون مع علماء البيانات والمحللين لفهم متطلبات البيانات وتطوير حلول تدعم التحليلات المتقدمة ومبادرات تعلم الآلة، بما في ذلك تدريب النماذج ونشرها.
- تنفيذ فحوصات جودة البيانات ومراقبتها ونصوص برمجية مخصصة لضمان دقة البيانات واكتمالها وموثوقيتها.
- المشاركة في استكشاف الأخطاء وإصلاح المشكلات المتعلقة بالبيانات، وضمان الحل في الوقت المناسب وتقليل التعطيل لعمليات الأعمال.
- البقاء على اطلاع بالتقنيات الناشئة وأفضل الممارسات في هندسة البيانات، بما في ذلك الحلول السحابية الأصلية والبنى الخادمة، والمساهمة في التحسين المستمر لمنصات البيانات والبنية التحتية.
- معرفة متينة بـ Google BigQuery لمعالجة البيانات الفعالة.
- اقتراح وتنفيذ أتمتة المهام المتكررة.
- تقديم الدعم لفرق التطوير في الموضوعات المتعلقة بالنشر.
- تحديث بحيرات البيانات ومستودعات البيانات.
الشروط والمتطلبات
- درجة البكالوريوس في علوم الحاسب أو تقنية المعلومات أو مجال مشابه؛ الماجستير ميزة إضافية.
- خبرة سابقة كمهندس بيانات أو في دور مشابه، ويفضل أن تكون مع Google Cloud Platform.
- خبرة تقنية في نماذج البيانات، وتنقيب البيانات، وتقنيات التقسيم.
- إتقان لغات البرمجة مثل Python أو Java أو Scala، وخبرة مع قواعد بيانات SQL وNoSQL.
- فهم قوي لنمذجة البيانات، وعمليات ETL، ومفاهيم مستودعات البيانات، وتقنيات تكامل البيانات.
- خبرة مع منصات سحابية مثل AWS أو Azure أو Google Cloud Platform، والإلمام بالخدمات المرتبطة (مثل AWS Glue وAzure Data Factory وGoogle BigQuery).
- مهارات ممتازة في حل المشكلات والاهتمام بالتفاصيل، مع القدرة على العمل بفعالية في بيئة سريعة الوتيرة وإدارة أولويات متعددة.
- مهارات تواصل وشخصية قوية، مع القدرة على التعاون بفعالية مع الفرق متعددة الوظائف وأصحاب المصلحة.
- شهادة احترافية في هندسة البيانات السحابية (مثل Google Certified Data Engineer) تعتبر ميزة إضافية.
عرض النص الأصلي للإعلان
As a Senior Data Engineer, you will use various methods to transform raw data into useful data systems.
Collaborate closely with cross-functional teams to ensure the availability, reliability, and accessibility of data
for analytics and decision-making purposes. Overall, you'll strive for efficiency by aligning data systems with
business goals.
To succeed in this data engineering position, you should have strong analytical skills and the ability to
combine data from different sources. Data engineer skills also include familiarity with several programming
languages and knowledge of learning machine methods.
Responsibilities
Collaborate closely with cross-functional teams to ensure the availability, reliability, and accessibility of data
for analytics and decision-making purposes. Overall, you'll strive for efficiency by aligning data systems with
business goals.
To succeed in this data engineering position, you should have strong analytical skills and the ability to
combine data from different sources. Data engineer skills also include familiarity with several programming
languages and knowledge of learning machine methods.
Responsibilities
- Design, develop, and maintain scalable data pipelines and ETL processes using tools such as Apache Spark, Apache Kafka, and Apache Airflow to ingest, process, and transform large volumes of data from various sources
- Deploy Data Pipeline on different Data Processing Product - DataFlow (Apache Beam), DataProc (Hadoop/Spark), Data Fusion, Cloud Composer(Airflow)
- Building distributed systems and data stores
- Collaborating with and supporting data science, marketing, and customer success teams in data acquisition and tool integration
- Configuration of Google Cloud Platform services
- Implement and optimize data storage solutions, including data warehouses (e.g., Amazon Redshift, Google BigQuery), data lakes (e.g., AWS S3, Azure Data Lake Storage), and NoSQL databases (e.g., MongoDB, Cassandra)
- Work closely with data architects to design and implement efficient data models using dimensional modeling techniques (e.g., star schema, snowflake schema) that support business requirements and enable effective data analysis
- Collaborate with data scientists and analysts to understand data requirements and develop solutions to support advanced analytics and machine learning initiatives, including model training and deployment
- Implement data quality checks, monitoring and custom scripts to ensure the accuracy, completeness, and reliability of data
- Participate in troubleshooting and resolving data-related issues, ensuring timely resolution and minimal disruption to business operations
- Stay updated on emerging technologies and best practices in data engineering, including cloudnative solutions and serverless architectures, and contribute to the continuous improvement of data platforms and infrastructure
- Solid knowledge of Google's BigQuery for effective data processing
- Proposing and implementing repetitive tasks automation
- Providing support for development teams in deployment-related topics
- Modernizing data lakes and data warehouses
- Degree in Computer Science, IT, or similar field; a Master's is a plus.
- Previous experience as a data engineer or in a similar role. Google Cloud Platform is preferrable.
- Technical expertise with data models, data mining, and segmentation techniques
- Proficiency in programming languages such as Python, Java, or Scala, and experience with SQL and NoSQL databases.
- Strong understanding of data modeling, ETL processes, data warehousing concepts, and data integration techniques
- Experience with cloud platforms such as AWS, Azure, or Google Cloud Platform, and familiarity with related services (e.g., AWS Glue, Azure Data Factory, Google BigQuery).
- Excellent problem-solving skills and attention to detail, with the ability to work effectively in a fast paced environment and manage multiple priorities.
- Strong communication and interpersonal skills, with the ability to collaborate effectively with cross functional teams and stakeholders.
- Data engineering cloud certification (e.g Google Certified Data Engineer) is a plus.
المصدر: LinkedIn - أُضيفت للموقع في 5 أغسطس 2026
وظائف أخرى لدى القدية