📍 المملكة العربية السعودية تحديث مستمر على مدار الساعة

معادن تعلن عن وظيفة أخصائي أول نطاق بيانات وظائف الشركة في المملكة العربية السعودية

Principal Specialist, Corporate Functions Data Domain
🏢 معادن (Ma'aden)
🕒 نُشرت: (اليوم) 📍 السعودية وظائف الهندسة والتقنية
التقديم على الوظيفة من المصدر الرسمي ↗

تفاصيل الوظيفة

شركة معادن تعلن عن وظيفة أخصائي أول في مجال بيانات الوظائف المؤسسية (Principal Specialist, Corporate Functions Data Domain) في المملكة العربية السعودية.

نبذة عن الوظيفة

يتولى أخصائي أول هندسة البيانات مسؤولية تصميم وتطوير وتحسين حلول هندسة بيانات قابلة للتوسع في بيئات التقنية التشغيلية (OT) وتقنية المعلومات (IT). تضمن الوظيفة أن منتجات البيانات وطبقات البيانات المؤسسية وخطوط الأنابيب وتدفقات التكامل متسقة ومحوكمة وعالية الأداء ومتوافقة مع البنية المؤسسية. يعمل هذا المنصب كمستشار تقني أول يقدم التوجيه لفرق هندسة متعددة التخصصات ويضمن تكامل أنماط استهلاك وتحويل بيانات OT-IT بشكل متماسك.

المهام والمسؤوليات

  • تصميم وبناء وتحسين خطوط أنابيب الاستيعاب والتحويل والتنسيق عبر مصادر بيانات OT وIT.
  • تنفيذ سير عمل ELT/ETL قابل للتوسع لدعم التحليلات المؤسسية ومنتجات البيانات والذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي وحالات الاستخدام التشغيلية.
  • هندسة تدفقات بيانات موحدة عبر مواقع التعدين النائية وبيئات OT غير المتصلة وأنظمة التصنيع وأجهزة الحوسبة الطرفية ومنصات IT السحابية.
  • دمج التقاط البيانات الوصفية وتتبع النسب وفحوصات الجودة في خطوط أنابيب البيانات لدعم متطلبات حوكمة البيانات والفهرسة.
  • ترجمة النماذج المعمارية إلى تطبيقات هندسية فعلية.
  • التعاون مع مجالات الأعمال لفهم متطلبات البيانات وضمان تلبية خطوط الأنابيب للاحتياجات التشغيلية والتحليلية.
  • معالجة اعتبارات زمن الوصول والاتصال وتنوع البروتوكولات وتكامل أنظمة SCADA وHIS الخاصة بـ OT في تصاميم خطوط الأنابيب.

الشروط والمتطلبات

  • درجة البكالوريوس في علوم/هندسة الحاسب أو هندسة البيانات أو نظم المعلومات أو مجال ذي صلة. (يفضل درجة الماجستير في هندسة البيانات أو هندسة البرمجيات أو الذكاء الاصطناعي/التحليلات).
  • خبرة عملية لا تقل عن 8 سنوات في هندسة البيانات عبر البنى الحديثة (السحابة، بحيرة البيانات والمستودع، OT/IT).
  • خبرة قوية في بناء خطوط أنابيب بيانات تدمج أنظمة OT (SCADA، DCS، أنظمة HIS) ومصادر بيانات IT مثل ERP Fusion.
  • خبرة عملية مع منصة Azure وأنماط بحيرة البيانات الحديثة والمحاكاة الافتراضية وتنسيق سير العمل.
  • الإلمام بخطوط أنابيب DevOps والحاويات وجودة البيانات وأنظمة إدارة البيانات الوصفية.

المهارات المطلوبة

  • تطوير متقدم لـ ELT/ETL (مثل Data Factory وInformatica وخطوط أنابيب مخصصة).
  • إتقان قوي للبرمجة بلغتي Python وSQL وأطر تحويل البيانات.
  • خبرة في بيانات السلاسل الزمنية وأنظمة HIS وبيانات الاستشعار القادمة من OT.
  • فهم عميق لخطوط الأنابيب المتدفقة والمعالجة المصغرة والبنى في الوقت الفعلي.
  • معرفة قوية بمنصات السحابة (يفضل Azure) وبحيرة البيانات وتنسيقات Delta/Parquet وتكامل API وأدوات التنسيق.
  • إلمام بممارسات DevOps وCI/CD وسير العمل القائمة على Git.
  • التمايز في التنفيذ: تقديم خطوط أنابيب وحلول هندسية عالية الجودة بموثوقية قوية.
  • التعاون والتأثير: العمل بفعالية عبر مجالات OT وIT والأعمال.
  • حل المشكلات: معالجة تحديات التكامل المعقدة عبر البيئات الصناعية والمؤسسية.
  • القدرة على التكيف والابتكار: تطبيق تقنيات هندسية حديثة وتحديد التحسينات في البنية/الأدوات.
  • القيادة التقنية: توجيه فرق الهندسة والمتخصصين المبتدئين.
عرض النص الأصلي للإعلان

Job Purpose:

The Lead Specialist, Data Engineering is responsible for designing, developing, and optimizing scalable data engineering solutions across both OT (Operational Technology) and IT environments. The role ensures that data products, enterprise data layers, pipelines, and integration flows are consistent, governed, high-performing, and aligned with enterprise architecture. 
This position operates as a senior technical specialist providing guidance across multidisciplinary engineering teams and ensuring cohesive OT-IT data ingestion, transformation, and consumption patterns. 

 

Key Accountabilities:

  • Design, build, and optimize ingestion, transformation, and orchestration pipelines across OT and IT data sources. 
  • implement scalable ELT/ETL workflows supporting enterprise analytics, data products, AI/ML, and operational use cases. 
  • Engineer unified data flows across remote mining sites, disconnected OT environments, manufacturing systems, edge computing devices, and IT cloud platforms
  • Embed metadata capture, lineage tracking, and quality checks into data pipelines to support data governance and cataloging requirements. 
  •  Translate architectural models into physical engineering implementations.  
  • Partner with business domains to understand data requirements and ensure delivered pipelines meet operational and analytical needs. 
  • Address OT-specific latency, connectivity, protocol variability, and historian/SCADA integration considerations in pipeline designs. 

Minimum Qualifications:    
  Bachelor’s degree in Computer Science/Eng, Data Engineering, Information Systems, or related field.  

  •   Master’s degree preferred (Data Architecture, Software Engineering, or AI/Analytics). 

    Minimum Experience:  
      8+ years of hands-on experience in data engineering across modern architectures (cloud, data lake and warehouse, OT/IT).  

      Strong experience building data pipelines integrating OT systems (SCADA, DCS, historians) and IT data sources, ERP Fusion.  

      Practical experience with Azure, modern data lakehouse patterns, virtualization , and workflow orchestration.  

      Exposure to DevOps pipelines, containerization, data quality, and metadata management systems. 

    Maaden High-Performance Competencies: 

      Execution Excellence: Delivers high-quality pipelines and engineering solutions with strong reliability.  

      Collaboration & Influence: Works effectively across OT, IT, and business domains.  

      Problem Solving: Tackles complex integration challenges across industrial and corporate environments.  

      Adaptability & Innovation: Applies modern engineering techniques and identifies improvements in architecture/tooling.  

      Technical Leadership: Guides engineering teams and junior specialists. 

     

    Skills: 

      Advanced ELT/ETL development (e.g., Data Factory, Informatica, custom pipelines).  

      Strong programming in Python, SQL, and data transformation frameworks.  

      Experience with timeseries, historian, and sensor data coming from OT.  

      Deep understanding of streaming pipelines, micro-batching, and realtime architectures.  

      Strong knowledge of cloud platforms (Azure preferred), data lakehouse, Delta/Parquet formats, API integration, and orchestration tools.  

      Familiarity with DevOps practices, CI/CD, and Git-based workflows. 

المصدر: الموقع الرسمي للجهة - أُضيفت للموقع في 17 يونيو 2026

وظائف أخرى لدى معادن