مهندس بيانات أول

نبحث عن مهندس بيانات ذو خبرة ليكون جزءًا قيمًا من فريقنا النشيط.
يجب أن يمتلك المرشح المثالي معرفة واسعة بتقنيات البيانات الضخمة، وعمليات ETL/ELT، وتقنيات نمذجة البيانات.
سيركز هذا المنصب على تصميم وتعزيز خطوط البيانات، والحفاظ على سلامة البيانات، وتعزيز مشاريع التحليلات لدينا.
نقدم ساعات عمل مرنة (مدارة ذاتيًا) وراتب تنافسي ومكافأة سنوية، تعتمد على أداء الشركة، والوصول إلى تدريب عبر الإنترنت على Udemy، وفرص للتعلم والنمو ضمن الدور. في Mindera، نستخدم التكنولوجيا لبناء منتجات نفخر بها، مع أشخاص نحبهم.
تعتبر تطبيقات هندسة البرمجيات، بما في ذلك الويب والجوال، في صميم ما نقوم به في Mindera.
نتعاون مع عملائنا لفهم منتجاتهم وتقديم أنظمة برمجية عالية الأداء، ومرنة، وقابلة للتوسع، تحدث تأثيرًا على مستخدميهم وأعمالهم في جميع أنحاء العالم.
ستحظى بفرصة العمل مع مجموعة رائعة من الأشخاص، ويمتلك الفريق المشروع معًا.
تعكس ثقافتنا موقفنا النحيف والتنظيم الذاتي.
نشجع زملائنا على اتخاذ المخاطر، واتخاذ القرارات، والعمل بطريقة تعاونية، والتحدث مع الجميع لتعزيز التواصل.
نحن فخورون بعملنا ونحب أن نتعلم كل شيء أثناء التنقل في بيئة مرنة، ونحيفة، وتعاونية.
تحقق من مدونتنا: http://mindera.
com/ ودليلنا: http://bit.
ly/MinderaHandbook مكاتبنا تقع في: بورتو، البرتغال | أفيرو، البرتغال | كويمبرا، البرتغال | ليستر، المملكة المتحدة | سان دييغو، الولايات المتحدة الأمريكية | تشيناي، الهند | بنغالور، الهند. نبحث عن مهندس بيانات ذو خبرة تتراوح بين 5 إلى 7 سنوات من الخبرة ذات الصلة ليكون جزءًا من فريقنا النشيط.
يجب أن يمتلك المرشح المثالي خلفية قوية في تقنيات البيانات الضخمة، وعمليات ETL/ELT، ونمذجة البيانات.
سيركز هذا المنصب على تطوير وتحسين خطوط البيانات، وضمان دقة البيانات، وتسهيل جهود التحليلات لدينا.
المسؤوليات الرئيسية: تصميم، وتطوير، وصيانة خطوط ETL/ELT القابلة للتوسع باستخدام PySpark وDatabricks لتسهيل إدخال البيانات ومعالجتها.
تنفيذ وتعزيز حلول تدفق البيانات لمعالجة البيانات في الوقت الحقيقي.
تحسين أداء مهام Spark من خلال معالجة إدارة الذاكرة، واستراتيجيات التقسيم، وتنفيذ تنسيقات تخزين البيانات الفعالة.
التعاون مع علماء البيانات والمحللين لجمع متطلبات البيانات وتوفير مجموعات بيانات موثوقة للتحليل.
إنشاء وتنقيح استعلامات SQL المعقدة لاستخراج البيانات، والتحويل، والتحليل.
الحفاظ على جودة البيانات وسلامتها من خلال طرق الاختبار الآلي والتحقق.
توثيق تدفقات البيانات والحفاظ على البيانات الوصفية لأغراض الحوكمة.
البحث واعتماد تقنيات وأساليب جديدة في هندسة البيانات لتعزيز الكفاءة والقابلية للتوسع.
المهارات الإلزامية: PySpark: إتقان استخدام PySpark لمعالجة البيانات وعمليات ETL.
Azure Databricks: خبرة في منصة Databricks، بما في ذلك إعداد وإدارة الكلاستر.
تدفق البيانات: معرفة بمعالجة البيانات المتدفقة باستخدام أطر مثل Spark Streaming.
بايثون: مهارات برمجة قوية في بايثون لمهام البرمجة والأتمتة.
SQL: مهارات متقدمة في SQL لاستعلام وإدارة قواعد البيانات العلائقية.
تحسين Spark: خبرة في تحسين تطبيقات Spark لتحسين الأداء.
المهارات الاختيارية: Snowflake: معرفة بـ Snowflake لتخزين البيانات وتحسين الاستعلامات.
المنصات السحابية: فهم لخدمات السحابة (AWS، Azure، GCP) لتخزين البيانات ومعالجتها.
مفاهيم ETL/ELT: معرفة بعمليات ETL/ELT، ونمذجة البيانات، وأفضل ممارسات تخزين البيانات.
أدوات البيانات الضخمة: معرفة بالأدوات والأطر مثل Kafka وHadoop وHive.
ممارسات CI/CD: فهم لممارسات CI/CD للنشر الآلي والتحكم في الإصدارات باستخدام أدوات مثل Git وJenkins، إلخ.