هدف الدور

بناء وصيانة الأنظمة التي تجمع وتخزن وتعالج وتحلل البيانات، مثل خطوط البيانات، ومستودعات البيانات، وبحيرات البيانات لضمان دقة البيانات وإمكانية الوصول إليها وأمانها.

المسؤوليات

• بناء وصيانة خطوط هندسة البيانات التي تمكن من نقل ومعالجة بيانات متينة وكاملة ومتسقة.
• تصميم وتنفيذ مستودعات البيانات وبحيرات البيانات التي تدير أحجام البيانات المناسبة وسرعتها وتلتزم بالتدابير الأمنية المطلوبة.
• تطوير خوارزميات المعالجة والتحليل المناسبة لتعقيد وحجم البيانات المقصودة.
• التعاون مع علماء البيانات لبناء ونشر نماذج التعلم الآلي.

توقعات المحلل

• أداء الأنشطة المحددة في الوقت المناسب وبمعايير عالية مع دفع التحسين المستمر.
• يتطلب معرفة تقنية عميقة وخبرة في مجال التخصص المعين.
• فهم شامل للمبادئ والمفاهيم الأساسية ضمن مجال التخصص.
• قيادة وإشراف فريق، وتوجيه ودعم التطور المهني، وتوزيع متطلبات العمل وتنسيق موارد الفريق.
• إذا كانت الوظيفة تتضمن مسؤوليات قيادية، يتوقع من القادة إظهار مجموعة واضحة من سلوكيات القيادة لخلق بيئة يمكن للزملاء الازدهار فيها وتقديم مستوى ممتاز باستمرار. تشمل سلوكيات LEAD الأربعة: L - الاستماع والصدق، E - تحفيز وإلهام، A - التوافق عبر المؤسسة، D - تطوير الآخرين.
• أو بالنسبة للمساهم الفردي، يطورون الخبرة التقنية في مجال العمل، ويعملون كمستشار حيثما كان ذلك مناسبًا.
• سيكون لهم تأثير على عمل الفرق ذات الصلة ضمن المجال.
• التعاون مع وظائف ومجالات أعمال أخرى.
• تحمل المسؤولية عن النتائج النهائية لعمليات الفريق وأنشطته.
• تصعيد انتهاكات السياسات / الإجراءات بشكل مناسب.
• تحمل المسؤولية عن دمج السياسات / الإجراءات الجديدة المتبناة بسبب التخفيف من المخاطر.
• تقديم المشورة والتأثير على اتخاذ القرار ضمن مجال التخصص الخاص بهم.
• تحمل المسؤولية عن إدارة المخاطر وتعزيز الضوابط المتعلقة بالعمل الذي تملكه أو تساهم فيه. تقديم عملك ومجالات مسؤوليتك وفقًا للقواعد واللوائح ومدونات السلوك ذات الصلة.
• الحفاظ على وبناء فهم مستمر لكيفية تكامل الوظيفة الفرعية الخاصة بك مع الوظيفة، إلى جانب معرفة منتجات وخدمات وعمليات المنظمة ضمن الوظيفة.
• إظهار فهم لكيفية تنسيق المجالات والمساهمة في تحقيق أهداف الوظيفة الفرعية للمنظمة.
• اتخاذ أحكام تقييمية بناءً على تحليل المعلومات الواقعية، مع الانتباه للتفاصيل.
• حل المشكلات من خلال تحديد واختيار الحلول من خلال تطبيق الخبرة التقنية المكتسبة وسيتم توجيههم بواسطة السوابق.
• توجيه وإقناع أعضاء الفريق والتواصل بمعلومات معقدة / حساسة.
• العمل كنقطة اتصال لأصحاب المصلحة خارج الوظيفة المباشرة، مع بناء شبكة من الاتصالات خارج الفريق وخارج المنظمة.

من المتوقع أن يظهر جميع الزملاء قيم باركليز من الاحترام والنزاهة والخدمة والتميز والرعاية - بوصلتنا الأخلاقية، مما يساعدنا على القيام بما نعتقد أنه صحيح. كما يُتوقع منهم إظهار عقلية باركليز - لتمكين، وتحدي، ودفع - الدليل التشغيلي لكيفية تصرفنا.

كن معنا كمهندس بيانات. في باركليز، لا نتكيف فقط مع المستقبل، بل نخلقه. كمهندس بيانات، ستدعم المنظمة لتحقيق أهدافها الاستراتيجية من خلال تحديد متطلبات الأعمال والحلول التي تعالج مشاكل وفرص الأعمال.

لتكون ناجحًا كمهندس بيانات، يجب أن تكون لديك خبرة في:

• خبرة عملية في أداة Abinitio ETL.
• خبرة عملية في بايثون و PySpark ومعرفة قوية بإطارات البيانات و RDD و SparkSQL.
• خبرة عملية في تطوير واختبار وصيانة التطبيقات على سحابة AWS.
• إلمام قوي بتقنية تحليلات البيانات في AWS (Glue، S3، Lambda، Lake formation، Athena).
• خبرة في كتابة برامج SQL و PL SQL المتقدمة.
• خبرة في تطوير خطوط بيانات AWS.
• خبرة عملية في بناء مكونات قابلة لإعادة الاستخدام باستخدام أدوات / تقنيات AWS.
• يجب أن يكون قد عمل على الأقل في تنفيذ مشروعين رئيسيين.

بعض المهارات الأخرى ذات القيمة العالية قد تشمل:

• القدرة على التواصل مع أصحاب المصلحة، واستخراج المتطلبات / قصص المستخدم وترجمة المتطلبات إلى مكونات ETL.
• القدرة على فهم إعداد البنية التحتية وتقديم الحلول إما بشكل فردي أو بالعمل مع الفرق.
• معرفة جيدة بمفاهيم Marts البيانات ومستودعات البيانات.
• يجب أن يمتلك المورد مهارات تحليلية وشخصية جيدة.
• تنفيذ مستودع بيانات مؤسسي قائم على السحابة مع منصات بيانات متعددة جنبًا إلى جنب مع Snowflake و NoSQL لبناء استراتيجية نقل البيانات.

قد يتم تقييمك على المهارات الأساسية الرئيسية المتعلقة بالنجاح في الدور، مثل المخاطر والضوابط، التغيير والتحول، الفطنة التجارية، التفكير الاستراتيجي والتكنولوجيا الرقمية، بالإضافة إلى المهارات التقنية الخاصة بالوظيفة.

تستند هذه الوظيفة في بوني.