مهندس دعم البيانات والذكاء الاصطناعي

مهندس دعم البيانات والذكاء الاصطناعي

- - - - - - - - - - - -

الخبرة التقنية:

فهم مفاهيم الحوسبة السحابية، وخاصة ساب أزور.

خبرة في خدمات أزور مثل مجموعات AKS، خدمات التطبيقات، حسابات التخزين، الشبكات الافتراضية، دليل أزور النشط، وأزور مونيتور.

القدرة على دعم التطبيقات المعتمدة على واجهات برمجة التطبيقات المستضافة على أزور.

الإلمام بواجهات الأوامر (CLI) والبرمجة النصية (PowerShell، Bash).

خبرة عملية جيدة في بايثون.

خبرة في أدوات المراقبة وتحليل الأداء.

خبرة مثبتة مع Azure Python SDK ودمج خدمات أزور - التخزين، Key Vault، Logic App، Cosmos DB في تطبيقات البرمجيات.

خبرة جيدة في دعم تطبيقات الويب المعتمدة على بايثون.

معرفة بـ LLM، Vector DB وهندسة RAG ستكون ميزة.

فهم أساسي لمفاهيم الشبكات (TCP/IP، DNS، جدران الحماية).

القدرة على استكشاف الأخطاء في تطبيقات البرمجيات واعتمادياتها.

معرفة بدعم تطبيقات البيانات - ADB، ADF، Databricks، PySpark ستكون ميزة كبيرة.

معرفة بـ SQL أمر ضروري.

فهم تقارير PowerBI سيكون ميزة.

التواصل والتعاون:

التواصل بفعالية حول المفاهيم التقنية المعقدة للجمهور الفني وغير الفني.

مهارات ممتازة في حل المشكلات والتحليل.

توجه قوي نحو خدمة العملاء والتعاطف.

القدرة على العمل بشكل مستقل وكجزء من فريق.

تحليل التصميم والتأثير

· المساهمة في تحديد الجدوى (الخيارات التقنية...)، التصميم الوظيفي والتحقق من الحل.

· إجراء تحليل التأثير المتعلق بالتقاط البيانات (أداء النظام في الإنتاج، الأمان، إلخ).

· تحديد مصدر البيانات الفيزيائية.

· فرض قواعد الأمان والسرية للبيانات على محيطها.

التنفيذ والنشر

· إكمال وتنفيذ إجراءات جمع البيانات.

· بناء بنية تحتية لجمع البيانات (إنترنت الأشياء، المستشعرات، قواعد البيانات، الملفات، إلخ).

· نشر بنية تحتية وإجراءات جمع البيانات.

· قياس التأثير على السلسلة التقنية المنفذة (من الكائن المتصل إلى نظام التخزين).

· إكمال الاختبارات اللازمة للتحقق من الحل.

· توثيق الحلول المنفذة.

الدعم واستكشاف الأخطاء

· تحليل وفهم مصدر عطل معقد، حادث أو خطأ.

· اعتماد نهج استباقي لتجنب أو تحديد الأسباب الجذرية للمشكلات.

· تقديم المساعدة التقنية للمستخدمين.