مجال العمل:

وصف الوظيفة:

عملك يشكل العالم في كاتربيلر إنك.

عند العمل في كاتربيلر، أنت جزء من فريق عالمي يهتم ليس فقط بالعمل الذي نقوم به - ولكن أيضًا ببعضنا البعض. نحن صانعو الحلول، وحل المشكلات، وبناة المستقبل الذين يقومون بإنشاء مجتمعات أقوى وأكثر استدامة. نحن لا نتحدث فقط عن التقدم والابتكار هنا - نحن نجعل ذلك يحدث، مع عملائنا، حيث نعمل ونعيش. معًا، نبني عالمًا أفضل، حتى نتمكن جميعًا من الاستمتاع بالعيش فيه.

ملخص الوظيفة

نبحث عن مهندس بيانات ذو دافع قوي وخبرة كبيرة للانضمام إلى فريق هندسة البيانات لدينا. يجب أن يكون المرشح المثالي لديه خلفية قوية في بناء خطوط بيانات قابلة للتوسع باستخدام مجموعة خدمات سحابية AWS وخبرة عملية واسعة مع Snowflake. إتقان Python وSQL، بالإضافة إلى تقنيات قواعد البيانات الرسومية والمتجهة، أمر أساسي. تتطلب هذه الوظيفة قدرات قوية في حل المشكلات وعقلية استباقية لتقديم حلول بيانات فعالة وقابلة للتوسع وموثوقة.

المسؤوليات الرئيسية

• تصميم وتطوير وصيانة خطوط بيانات قابلة للتوسع على AWS باستخدام خدمات مثل S3 وGlue وLambda وRedshift وEMR.
• بناء وتحسين حلول تخزين البيانات باستخدام Snowflake، بما في ذلك تحسين الأداء ونمذجة البيانات.
• كتابة كود فعال وقابل لإعادة الاستخدام بلغة Python وSQL لتحويل البيانات ومعالجتها.
• التعاون مع فرق متعددة التخصصات، بما في ذلك علماء البيانات والمحللين وأصحاب المصلحة في الأعمال، لفهم متطلبات البيانات.
• تطوير وتحسين الحلول باستخدام قواعد البيانات الرسومية (مثل Neo4j وAmazon Neptune)، بما في ذلك تصميم الاستعلامات وتحسين الأداء.
• تصميم وبناء وتشغيل حلول قواعد البيانات المتجهة (مثل Milvus وAmazon OpenSearch) لدعم البحث الدلالي والتوصيات وحالات الاستخدام المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
• دمج قواعد البيانات المتجهة مع التطبيقات المعتمدة على LLM وسير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
• مراقبة واستكشاف الأخطاء وتحسين أداء وموثوقية خطوط البيانات.
• ضمان جودة البيانات وسلامتها وأمانها عبر جميع مراحل خط البيانات.
• المشاركة في مراجعات الكود ومناقشات الهندسة ومبادرات التحسين المستمر.

المؤهلات المطلوبة

• 8+ سنوات من الخبرة في هندسة البيانات أو الأدوار ذات الصلة.
• خبرة عملية قوية مع خدمات سحابية AWS، بما في ذلك بيانات وأعباء العمل المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
• فهم عميق لهندسة Snowflake، وتحسين الأداء، وأفضل الممارسات.
• إتقان متقدم في Python وSQL لخطوط البيانات والتحويلات والخدمات.
• فهم قوي لمفاهيم نمذجة البيانات الرسومية والمتجهة وتطبيقاتها العملية.
• خبرة عملية مع قواعد البيانات الرسومية (مثل Neo4j وNeptune) وقواعد البيانات المتجهة (مثل Milvus وAmazon OpenSearch).
• خبرة مع أنظمة التحكم في الإصدارات (مثل Git) وسير العمل الخاصة بـ Git.
• خبرة في العمل مع لوحات Azure DevOps (AzDO) لإدارة الأعمال في بيئات Agile.
• مهارات تحليلية وحل مشكلات ممتازة.
• قدرات قوية في التواصل والتعاون.
• درجة بكاليوس أو ماجستير في علوم الكمبيوتر أو الهندسة أو مجال ذي صلة.

المهارات الإضافية المرغوبة

• معرفة بنظام NVIDIA البيئي وتطبيقاته في البيانات والذكاء الاصطناعي.

المؤهلات المفضلة

• خبرة مع أدوات التنسيق مثل AWS Step Functions.
• الإلمام بممارسات حوكمة البيانات والامتثال.
• التعرض لأطر معالجة البيانات في الوقت الحقيقي (مثل Kafka وSpark Streaming).

تفاصيل إضافية حول قاعدة المعرفة

• خبرة في تصميم ونشر خطوط إدخال البيانات لمصادر غير منظمة مثل ملفات PDF وWord وHTML، بما في ذلك استخراج النص واستراتيجيات تقسيم البيانات وتوليد التضمينات على نطاق واسع.
• خبرة عملية مع قواعد البيانات المتجهة، وخاصة Milvus، تغطي تصميم المخطط، والفهرسة، وتحسين أداء الكتابة لخطوط إدخال التضمينات على نطاق واسع.
• إتقان بناء خطوط إدخال بيانات الرسم المعرفي باستخدام قواعد البيانات الرسومية - بما في ذلك استخراج الكيانات، ونمذجة العلاقات، وتعبئة العقد والسمات.
• مهارات قوية في هندسة خطوط البيانات بلغة Python وإطارات العمل لتنظيم سير العمل لمعالجة المستندات متعددة المراحل، مع خبرة في نشر ومراقبة هذه الخطوط في بيئات الإنتاج.
• مكافأة: التعرض لمكتبات RAPIDS (cuDF وcuML وcuGraph) أو أدوات تعتمد على CUDA لمعالجة البيانات المعجلة بواسطة GPU، مما يتيح تحويلًا أسرع وتحسينًا أثناء سير العمل لإدخال البيانات على نطاق واسع.

تواريخ النشر:

كاتربيلر هي صاحب عمل يتيح الفرصة للجميع. يُشجع المتقدمون المؤهلون من جميع الأعمار على التقدم.

غير مستعد للتقدم؟ انضم إلى مجتمع المواهب لدينا.