يتولى أخصائي أول في هندسة البيانات تحويل البيانات الخام إلى أنظمة بيانات مفيدة وقابلة للاستخدام، مع التعاون الوثيق مع فرق متعددة التخصصات لضمان إتاحة البيانات وموثوقيتها وسهولة الوصول إليها لأغراض التحليلات واتخاذ القرارات. ويركز الدور على تحقيق الكفاءة من خلال مواءمة أنظمة البيانات مع أهداف العمل.
يتطلب النجاح في هذا الدور امتلاك مهارات تحليلية قوية والقدرة على دمج البيانات من مصادر مختلفة، إلى جانب الإلمام بعدة لغات برمجة ومعرفة بأساليب تعلم الآلة.
المسؤوليات
- تصميم خطوط بيانات وعمليات استخراج وتحويل وتحميل قابلة للتوسع، وتطويرها وصيانتها باستخدام أدوات مثل Apache Spark وApache Kafka وApache Airflow، لاستيعاب كميات كبيرة من البيانات من مصادر متنوعة ومعالجتها وتحويلها.
- نشر خطوط البيانات على منتجات مختلفة لمعالجة البيانات، مثل DataFlow (Apache Beam) وDataProc (Hadoop/Spark) وData Fusion وCloud Composer (Airflow).
- بناء الأنظمة الموزعة ومخازن البيانات.
- التعاون مع فرق علم البيانات والتسويق ونجاح العملاء ودعمها في جمع البيانات ودمج الأدوات.
- تهيئة خدمات Google Cloud Platform.
- تنفيذ حلول تخزين البيانات وتحسينها، بما في ذلك مستودعات البيانات مثل Amazon Redshift وGoogle BigQuery، وبحيرات البيانات مثل AWS S3 وAzure Data Lake Storage، وقواعد بيانات NoSQL مثل MongoDB وCassandra.
- العمل عن كثب مع معماريي البيانات لتصميم نماذج بيانات فعالة وتنفيذها باستخدام تقنيات النمذجة dimensional modeling، مثل مخطط النجمة ومخطط الثلج، بما يدعم متطلبات العمل ويتيح إجراء تحليلات فعالة للبيانات.
- التعاون مع علماء البيانات والمحللين لفهم متطلبات البيانات وتطوير حلول تدعم مبادرات التحليلات المتقدمة وتعلم الآلة، بما في ذلك تدريب النماذج ونشرها.
- تنفيذ فحوصات جودة البيانات وعمليات المراقبة والبرامج النصية المخصصة لضمان دقة البيانات واكتمالها وموثوقيتها.
- المشاركة في استكشاف المشكلات المتعلقة بالبيانات وحلها، مع ضمان معالجتها في الوقت المناسب وتقليل الاضطراب في عمليات العمل.
- متابعة التقنيات الناشئة وأفضل الممارسات في هندسة البيانات، بما في ذلك الحلول السحابية الأصلية والبنى عديمة الخوادم، والمساهمة في التحسين المستمر لمنصات البيانات والبنية التحتية.
- امتلاك معرفة راسخة بخدمة Google BigQuery لمعالجة البيانات بكفاءة.
- اقتراح أتمتة المهام المتكررة وتنفيذها.
- تقديم الدعم لفرق التطوير في الموضوعات المتعلقة بالنشر.
- تحديث بحيرات البيانات ومستودعات البيانات.
المتطلبات
- درجة علمية في علوم الحاسب أو تقنية المعلومات أو مجال مشابه؛ وتُعد درجة الماجستير ميزة إضافية.
- خبرة سابقة كمهندس بيانات أو في دور مشابه. وتُفضل الخبرة في Google Cloud Platform.
- خبرة تقنية في نماذج البيانات وتنقيب البيانات وتقنيات التقسيم.
- إتقان لغات برمجة مثل Python أو Java أو Scala، مع خبرة في قواعد بيانات SQL وNoSQL.
- فهم قوي لنمذجة البيانات وعمليات استخراج وتحويل وتحميل البيانات ومفاهيم مستودعات البيانات وتقنيات تكامل البيانات.
- خبرة في منصات سحابية مثل AWS أو Azure أو Google Cloud Platform، وإلمام بالخدمات ذات الصلة، مثل AWS Glue وAzure Data Factory وGoogle BigQuery.
- مهارات ممتازة في حل المشكلات والانتباه إلى التفاصيل، مع القدرة على العمل بفاعلية في بيئة سريعة الوتيرة وإدارة أولويات متعددة.
- مهارات قوية في التواصل والتعامل مع الآخرين، مع القدرة على التعاون بفاعلية مع الفرق متعددة التخصصات وأصحاب المصلحة.
- تُعد الشهادة السحابية في هندسة البيانات، مثل Google Certified Data Engineer، ميزة إضافية.
