تصفح جميع التصنيفات
···
تسجيل الدخول / التسجيل

مهندس معماري أول لمنصة البيانات

الراتب عند المقابلة

Deeplight

Abu Dhabi - United Arab Emirates

المفضلة
مشاركة

تمت ترجمة بعض المحتوى تلقائيًا.عرض الأصل
وصف

نظرة عامة على الدور نبحث عن مهندس معماري أول لمنصة البيانات لتصميم وقيادة تنفيذ منصة بيانات مؤسسية قابلة للتوسع، آمنة وحديثة. يُعد هذا الدور محوريًا في مهمتنا لتمكين الرؤى في الوقت الفعلي، والتعلم الآلي على نطاق واسع، ونشر البيانات في جميع أنحاء الأعمال. ستقوم بتصميم نظم بيئية للبيانات من البداية حتى الوصول إليها، مع دفع المعايير التي تضمن الثقة، والتنظيم، والأداء عبر المجالات. ما ستتولاه استراتيجية المنصة والهندسة المعمارية تحديد وقيادة استراتيجية منصة البيانات، بما يتماشى مع أهداف التحليلات، والذكاء الاصطناعi/التعلم الآلي، والاستخبارات التجارية. تصميم حلول قابلة للتوسع تشمل نماذج البحيرات المدمجة، وخطوط الأنابيب المستندة إلى الأحداث، واستراتيجيات التخزين متعددة السحابة. القيادة التقنية توجيه فرق الهندسة في بناء خطوط أنابيب بيانات دفعية وتدفقية قوية باستخدام أفضل الأدوات والإطارات. تحديد المعماريات المرجعية، والنماذج، والضوابط لتمكين مكونات منصة قابلة للتكرار، وآمنة، وأداء عالٍ. تمكين المكدس الحديث تقييم وتنفيذ أدوات عبر تنسيق البيانات، والتحويل، ومسار البيانات، والتصنيف، والرصد — مثل Airflow، dbt، Delta Lake، Kafka، Snowflake، Databricks. التنظيم من خلال التصميم دمج خصوصية البيانات، وتتبع مسار البيانات، والتحكم في الوصول ضمن النواة الأساسية للمنصة — لتمكين الامتثال لـ GDPR، HIPAA، واللوائح الصناعية. البنية التحتية الأصلية للسحابة تصميم هياكل معمارية فعالة من حيث التكلفة وقابلة للتوسع على AWS، Azure، أو GCP باستخدام البنية التحتية كأكواد (Terraform، CDK، إلخ) التوافق الوظيفي المتكامل التعاون مع قادة التحليلات، والمنتجات، والبنية التحتية لضمان تلبية المنصة لاحتياجات الأعمال الحالية والمستقبلية. التوجيه والتوسع رفع مستوى النضج الهندسي عبر الفريق من خلال مراجعات التصميم، والعيادات المعمارية، والتوجيه العملي. المتطلبات 8+ سنوات في مجال هندسة البيانات، أو العمارة، أو القيادة التقنية للمنصات خبرة مثبتة في تصميم منصات بيانات موزعة على نطاق واسع في بيئات سحابية خبرة قوية في هياكل بحيرات البيانات/البحيرات المدمجة، والتدفق، والمستودعات معرفة عملية بأدوات مثل Spark، Kafka، dbt، Airflow، Delta Lake، والتخزين والمعالجة الأصلية للسحابة (مثل S3 + EMR / BigQuery / Synapse) فهم قوي لنمذجة البيانات، وتصنيفها، وإصدارها، وتتبع مسارها، وضوابط الوصول مهارات اتصال ممتازة — القدرة على التأثير على مستويات الهندسة والإدارة العليا درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الحاسوب، أو هندسة البيانات، أو مجال ذي صلة المؤهلات المفضلة شهادة سحابية (.AWS Certified Data Analytics، GCP Professional Data Engineer، إلخ) خبرة في نشر منصات البيانات في الصناعات الخاضعة للتنظيم (البنوك، الرعاية الصحية، القطاع العام) معرفة بنموذج شبكة البيانات (data mesh)، أو التصميم القائم على المجال (domain-driven design)، أو أنماط الحوكمة الموحدة خبرة في MLOps ودمج أعباء عمل الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي على منصات البيانات المزايا المزايا وفرص النمو: ·       راتب تنافسي ومكافآت أداء ·       تأمين صحي شامل ·       دعم التطوير المهني والشهادات ·       فرصة للعمل على مشاريع ذكاء اصطناعي متطورة ·       تعرض دولي وفرص سفر ·       ترتيبات عمل مرنة ·       فرص تقدم وظيفي في شركة ذكاء اصطناعي سريعة النمو تقدم هذه الوظيفة فرصة فريدة لتشكيل مستقبل تنفيذ الذكاء الاصطناعي أثناء العمل مع فريق موهوب من المحترفين في طليعة الابتكار التكنولوجي. سيؤدي المرشح الناجح دورًا حاسمًا في دفع نجاح شركتنا في تقديم حلول ذكاء اصطناعي تحويلية لعملائنا.


موقع
Abu Dhabi - United Arab Emirates
عرض الخريطة

Workable
3,439منتجات

قد يعجبك أيضا

Workable
خبير في مركز الدفع (مهندس معماري أول) | أحد البنوك الرائدة في الإمارات
Abu Dhabi - United Arab Emirates
نبحث عن خبير متمرس في مركز الدفع لقيادة مبادرة مركز الدفع التحويلية لعميلنا المصرفي المرموق. يتطلب هذا الدور التقني-الوظيفي الحيوي خبيرًا يتمتع بخبرة واسعة في تنفيذ مراكز الدفع، خصوصًا في البيئات التي تستخدم أنظمة مصرفية كبرى مثل T24 وIntellect وMurex. سيجمع المرشح المثالي بين الخبرة التقنية العميقة والبصيرة الاستراتيجية في مجال الأعمال، وسيقود التميز التشغيلي ويعزز الابتكار لتحسين العمليات العالمية للبنك. ملاحظة: نحن نبحث عن مرشحين يمكنهم الانضمام فورًا. المهام الرئيسية: التنفيذ الاستراتيجي والقيادة: قيادة التنفيذ الاستراتيجي لبرنامج مركز الدفع، مع مواءمة الحلول التقنية مع الأهداف التشغيلية والاستراتيجية للبنك العميل. قيادة خارطة طريق التنفيذ لتوفير حلول دفع مبتكرة وفعالة. تكامل الخدمات: ضمان التكامل السلس لمركز الدفع ضمن البنية التحتية المصرفية، والاستفادة من الخبرة في أنظمة مثل T24 وIntellect وMurex. تحسين كفاءة النظام لتحقيق وظائف محسّنة وتميز تشغيلي. الخبرة في واجهات برمجة التطبيقات (APIs) والواجهات: تصميم وتنفيذ واجهات برمجة تطبيقات قوية وواجهات تتماشى مع معايير ISO20022، لضمان انتقال سلس من MT إلى MX ومعالجة مباشرة فعالة (STP) عبر الأنظمة المصرفية. اعتماد منهجية أجايل (Agile): تطبيق منهجيات أجايل لضمان المرونة والتطوير التدريجي والتسليم في الوقت المناسب لأهداف المشروع، مع التكيف السريع مع التحديات. التعاون مع أصحاب المصلحة والبائعين: التصرف كحلقة وصل رئيسية بين الفرق الداخلية والبائعين الخارجيين وأصحاب المصلحة، لضمان التوافق والتنفيذ الناجح عبر الحضور الدولي للبنك. المهارات والمؤهلات: خبرة مثبتة: أكثر من 15 سنة من الخبرة العامة في تكنولوجيا المعلومات المالية والمصارف، مع 10 سنوات على الأقل في تنفيذ أنظمة الدفع. قيادة مشروعين أو أكثر لمركز الدفع، مع سجل حافل في نشر حلول من الطراز الأول وإدارة المعمليات المالية المعقدة. الخبرة في أنظمة الدفع: معرفة واسعة بأنظمة الدفع في الإمارات، بما في ذلك المدفوعات الفورية وأنظمة التسوية اللحظية (RTGS)، مع القدرة المثبتة على تطوير حلول مخصصة لتلبية احتياجات المصارف الإقليمية. الكفاءة التقنية-الوظيفية: خبرة في ISO20022، والانتقال من MT إلى MX، وواجهات برمجة التطبيقات (APIs)، والمعالجة المباشرة (STP)، والبيئة التنظيمية ذات الصلة بالإمارات العربية المتحدة والأسواق الرئيسية الأخرى. القيادة الاستراتيجية للمشروع: قدرة مثبتة على قيادة الفرق التقنية-الوظيفية، وتنفيذ المبادرات الاستراتيجية، وتحقيق نتائج عالية التأثير بالتعاون مع أصحاب المصلحة. مهارات تواصل متقدمة: قدرة قوية على التواصل بفعالية مع كبار المديرين التنفيذيين، بما في ذلك رئيس قسم المدفوعات، وتعزيز التعاون عبر مجموعات متنوعة. الخلفية التعليمية: درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الحاسوب أو مجال ذي صلة. يُفضل بشدة الحصول على شهادات مهنية في إدارة المشاريع أو أنظمة الدفع أو منهجيات أجايل.
الراتب عند المقابلة
Dubizzle
Devops Engineer
The Pinnacle Bldg - دبي مارينا - دبي - United Arab Emirates
?????? ???????? ???? ?? ?? ??????????. ??? ???????????????? Architect and manage infrastructure across AWS (EKS, EC2, ElastiCache, MSK, VPC, IAM) and on-prem clusters. Build and maintain hybrid networking solutions, ensuring secure, low-latency connectivity. Implement autoscaling, load balancing, and disaster recovery for production workloads. Operate Kubernetes clusters (EKS + on-prem) including scaling, service discovery, ingress, and network policies. Manage secrets, RBAC, Pod Security Standards, and secure container runtimes. Automate infrastructure provisioning with Terraform and Ansible. Standardize build/release processes for Golang, Android/iOS, and cross-platform desktop apps. Deploy and manage observability stacks (Prometheus, Grafana, Loki, OpenTelemetry). Define SLOs/SLIs, implement alerting, and run performance/load tests. Implement network security policies, least privilege IAM, and secrets rotation. Integrate vulnerability scanning (containers, IaC, dependencies) into pipelines. ????????????: Strong experience with Kubernetes (EKS + on-prem), container orchestration, and service meshes. Expertise in AWS services (VPC, EC2, IAM, CloudWatch, EKS, ElastiCache, MSK). Proficiency in Terraform, Ansible, and infrastructure as code principles. Solid knowledge of CI/CD pipelines (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins) and observability tools: Prometheus, Grafana, Loki, OpenTelemetry. Familiarity with Linux internals, networking (iptables, nftables, routing).
الراتب عند المقابلة
Workable
مهندس بيانات أول
Dubai - United Arab Emirates
التعليم درجة الماجستير أو البكالوريوس في علوم الحاسوب أو إدارة نظم المعلومات أو مجال ذي صلة. شهادات في الحلول والهندسة المعمارية مثل TOGAF أو غيرها. الخبرات أكثر من 5 سنوات من الخبرة في تكنولوجيا المعلومات، مع 2+ سنة في مجال بنية البيانات أو تعريفات وتنفيذ حلول التكنولوجيا. خبرة واسعة في مجال الخدمات المصرفية والمالية المعرفة والمهارات الخبرة في بنية البيانات واستراتيجية البيانات وخارطة الطريق للمنظمات والأنظمة الكبيرة والمعقدة وتنفيذ حلول إدارة البيانات والتحليلات الشاملة على نطاق واسع الخبرة في تحويل أساليب مستودعات البيانات التقليدية إلى أساليب تعتمد على البيانات الضخمة وسجل مثبت لإدارة المخاطر وأمن البيانات الخبرة في تقنيات النمذجة البعدية لمستودعات البيانات، ونماذج النجوم ونماذج الثلج، ونمذجة الأبعاد المتغيرة ببطء والأبعاد متعددة الأدوار، والهياكل الهرمية البعدية، وتصنيف البيانات الخبرة في مبادئ التصميم والنشر الأصيلة للحوسبة السحابية. خبرة واسعة في العمل مع بيئات التكامل المستمر (CI) والتطوير المستمر (CD) وتحسينها الخبرة في جودة البيانات، وتحليل البيانات، وحوكمة البيانات، وأمن البيانات، وإدارة البيانات الوصفية، وأرشفة البيانات تحديد استراتيجيات هجرة الأحمال باستخدام الأدوات المناسبة قيادة التنفيذ في بيئة مصفوفية بالتعاون مع شركاء تقنية المعلومات الداخلية المختلفة القدرة المثبتة على العمل في بيئة سريعة التغير وسريعة الوتيرة مع مواعيد نهائية قصيرة، وانقطاعات، ومهام/مشاريع متعددة تحدث في نفس الوقت يجب أن يكون قادراً على العمل بشكل مستقل ولديه مهارات في التخطيط والاستراتيجية والتقدير والجدولة مهارات قوية في حل المشكلات والتأثير والتواصل وعرض العروض، ويتمتع بالمبادرة الخبرة في إطارات ومعاملات معالجة البيانات (مثل Informatica وHadoop وPresto وTez وHive وSpark وما إلى ذلك) خبرة عملية مع منصات البرمجيات مفتوحة المصدر ذات الصلة/المكملة ولغاتها (مثل Java وLinux وPython وGIT وJenkins) التعرض لأدوات ذكاء الأعمال وبرامج التقارير (مثل MS PowerBI وTableau)
الراتب عند المقابلة
Workable
مهندس حلول الذكاء الاصطناعي
Abu Dhabi - United Arab Emirates
حول الدور نحن نبحث عن مهندس ذكاء اصطناعي للانضمام إلى فريق التسليم المتزايد لدينا. ستقوم بتصميم وبناء أنظمة النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) التي تتجاوز مرحلة التجربة والاختبار للانتقال إلى التشغيل الفعلي في العالم الحقيقي، وتدعم محركات البحث، والتلخيص، والمساعدين المعرفيين، والأتمتة للعملاء المؤسسيين. هذا دور عملي ومركز على التنفيذ. ستتعاون بشكل وثيق مع مديري المنتجات، والمهندسين، وأخصائيي الذكاء الاصطناعي لتقديم حلول قابلة للتوسع. لن تكون غارقًا في الأبحاث أو بناء نماذج نظرية — بل ستُشغِّل أنظمة فعلية يعتمد عليها المستخدمون يوميًا. المتطلبات ما ستفعله تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) من البداية حتى النهاية، بما في ذلك سلسلة الأوامر (prompt chaining)، واستراتيجيات الذاكرة، وحساب ميزانية الرموز (token budgeting)، وخطوط أنابيب التضمين (embedding pipelines) تصميم وتحسين سير عمل استرجاع المعلومات المدعومة بالتوليد (RAG) باستخدام أدوات مثل LangChain، وLlamaIndex، وقواعد البيانات المتجهة (مثل FAISS، وPinecone، وQdrant) تقييم المفاضلات بين التوجيه دون تدريب (zero-shot prompting)، والضبط الدقيق (fine-tuning)، وLoRA/QLoRA، والأساليب الهجينة، ومواءمة الحلول مع أهداف المستخدمين وقيوده دمج النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وواجهات برمجة التطبيقات (APIs) (مثل OpenAI، وAnthropic، وCohere، وHugging Face) في منتجات وخدمات تعمل في الزمن الفعلي مع مراعاة زمن الوصول، والقابلية للتوسع، وإمكانية المراقبة التعاون مع فرق متعددة التخصصات — لترجمة معماريّات الذكاء الاصطناعي التوليدي المعقدة إلى ميزات مستقرة وقابلة للصيانة تدعم تسليم المنتج كتابة وتحليل وثائق التصميم التقني والمشاركة الفعّالة في قرارات التنفيذ النشر في بيئة الإنتاج باستخدام أفضل الممارسات الصناعية المتعلقة بالتحكم بالإصدارات، وإدارة دورة حياة واجهات برمجة التطبيقات، والرصد (مثل اكتشاف التوليد الخاطئ (hallucination detection)، وانحراف الأوامر (prompt drift)) ما ستجلبه خبرة مثبتة في بناء ونشر تطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، ويفضل أن تكون في بيئات مؤسسية أو خاضعة للوائح تنظيمية فهم عميق للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، والبحث المتجهي، والتضمينات، وأنماط تصميم الذكاء الاصطناعي التوليدي (مثل RAG، وحماية أوامر التوجيه من الاختراق (prompt injection protection)، واستخدام الأدوات مع الوكلاء (agents)) إجادة في لغة بايثون (Python) وخبرة في استخدام أطر العمل ومكتبات مثل LangChain، وTransformers، وHugging Face، وواجهات برمجة تطبيقات OpenAI (SDKs) خبرة في استخدام قواعد البيانات المتجهة مثل FAISS، أو Qdrant، أو Pinecone معرفة بالبنية التحتية السحابية (AWS، أو GCP، أو Azure) ومفاهيم MLOps الأساسية (CI/CD، المراقبة، التحميل في حاويات) عقلية تركز على التسليم — أنت تعرف كيف توازن بين السرعة، والجودة، والجدوى في المشاريع سريعة الحركة ميزة إضافية خبرة في بناء منصات الذكاء الاصطناعي التوليدي متعددة المستأجرين (multi-tenant GenAI platforms) معرفة بمعايير الحوكمة والأمان للذكاء الاصطناعي في المستوى المؤسسي معرفة بالهياكل متعددة الوسائط (multi-modal architectures) (مثل النص + الصورة أو الصوت) معرفة بأساليب تحسين التكاليف الخاصة باستدلال النماذج اللغوية الكبيرة (LLM inference) واستخدام الرموز (tokens) هذا الدور ليس مناسبًا لـ الباحثين في تعلم الآلة الذين يركزون على تطوير النماذج الأكاديمية دون خبرة في التسليم علماء البيانات غير الملمين بالبحث المتجهي، أو هندسة أوامر التوجيه للنماذج اللغوية الكبيرة (LLM prompt engineering)، أو هندسة الأنظمة المهندسين الذين لم يُطلقوا منتجات الذكاء الاصطناعي التوليدي في بيئات التشغيل المزايا المزايا وفرص النمو: ·       راتب تنافسي ومكافآت أداء ·       تأمين صحي شامل ·       دعم التطور المهني والشهادات المهنية ·       فرصة للعمل في مشاريع رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي ·       التعرض الدولي وفرص السفر ·       ترتيبات عمل مرنة ·       فرص التقدم الوظيفي في شركة ناشئة سريعة النمو في مجال الذكاء الاصطناعي يوفر هذا المنصب فرصة فريدة لتشكيل مستقبل تطبيق الذكاء الاصطناعي أثناء العمل مع فريق موهوب من المحترفين في طليعة الابتكار التكنولوجي. سيؤدي المرشح الناجح دورًا حاسمًا في دفع عجلة نجاح شركتنا في تقديم حلول ذكاء اصطناعي تحويلية لعملائنا.
الراتب عند المقابلة
كوكيز
إعدادات الكوكيز
تطبيقاتنا
Download
حمِّل من
APP Store
Download
احصل عليه من
Google Play
© 2025 Servanan International Pte. Ltd.