كلما زادت طلبات التقديم التي ترسلينها، زادت فرصك في الحصول على وظيفة!

إليك لمحة عن معدل نشاط الباحثات عن عمل خلال الشهر الماضي:

عدد الفرص التي تم تصفحها

عدد الطلبات التي تم تقديمها

استمري في التصفح والتقديم لزيادة فرصك في الحصول على وظيفة!

هل تبحثين عن جهات توظيف لها سجل مثبت في دعم وتمكين النساء؟

اضغطي هنا لاكتشاف الفرص المتاحة الآن!
نُقدّر رأيكِ

ندعوكِ للمشاركة في استطلاع مصمّم لمساعدة الباحثين على فهم أفضل الطرق لربط الباحثات عن عمل بالوظائف التي يبحثن عنها.

هل ترغبين في المشاركة؟

في حال تم اختياركِ، سنتواصل معكِ عبر البريد الإلكتروني لتزويدكِ بالتفاصيل والتعليمات الخاصة بالمشاركة.

ستحصلين على مبلغ 7 دولارات مقابل إجابتك على الاستطلاع.


تم إلغاء حظر المستخدم بنجاح
https://bayt.page.link/jDv3GdW4LQGibrhk7
العودة إلى نتائج البحث‎
خدمات الدعم التجاري الأخرى
أنشئ تنبيهًا وظيفيًا لوظائف مشابهة
تم إيقاف هذا التنبيه الوظيفي. لن تصلك إشعارات لهذا البحث بعد الآن.

الوصف الوظيفي

Job Title: Data Engineer (PySpark) We are seeking a highly skilled Senior Data Engineer with strong expertise in PySpark and data modelling to join our Digital Platforms delivery team.
The ideal candidate will design, build, and optimize scalable data pipelines and contribute to enterprise-grade data architecture supporting analytics, reporting, and digital banking initiatives.
Key Responsibilities Design, develop, and maintain scalable data pipelines using PySpark and distributed data processing frameworks Build and optimize ETL/ELT workflows for large-scale structured and unstructured datasets Implement robust data models (dimensional, relational, and data vault) aligned with business requirements Work closely with stakeholders, data analysts, and business teams to translate requirements into technical solutions Ensure data quality, governance, and consistency across multiple data sources Optimize performance of Spark jobs and handle large datasets efficiently Collaborate with DevOps teams for deployment, CI/CD, and monitoring of data pipelines Troubleshoot data issues and ensure high availability and reliability of data systems Contribute to data platform architecture and best practices within the Data Engineering chapter Required Skills & Experience 5–8+ years of experience in data engineering or related roles Strong hands-on experience with PySpark / Apache Spark Expertise in data modelling (Star Schema, Snowflake, Data Vault) Experience with big data ecosystems (Hadoop, Hive, Spark, Kafka – preferred) Proficiency in Python and SQL Experience with cloud platforms (AWS / Azure / GCP – any one preferred) Strong understanding of ETL frameworks and data warehousing concepts Experience working in agile environments Good to Have Experience in banking or financial services domain Knowledge of real-time data processing / streaming (Kafka, Spark Streaming) Exposure to data governance and security practices Familiarity with tools like Airflow, Databricks, or similar platforms
لقد تمت ترجمة هذا الإعلان الوظيفي بواسطة الذكاء الاصطناعي وقد يحتوي على بعض الاختلافات أو الأخطاء البسيطة.

لقد تجاوزت الحد الأقصى المسموح به للتنبيهات الوظيفية (15). يرجى حذف أحد التنبيهات الحالية لإضافة تنبيه جديد.
تم إنشاء تنبيه وظيفي لهذا البحث. ستصلك إشعارات فور الإعلان عن وظائف جديدة مطابقة.
هل أنت متأكد أنك تريد سحب طلب التقديم إلى هذه الوظيفة؟

لن يتم النظر في طلبك لهذة الوظيفة، وسيتم إزالته من البريد الوارد الخاص بصاحب العمل.