مهندس بيانات رئيسي - هندسة البيانات

فريقنا في المركز هو محور كل ما نقوم به. في Cencora، نلتزم بمسؤوليتنا في خلق مستقبلات أكثر صحة، وكل شخص هنا أساسي لنا في تحقيق هذا الهدف. إن أردت إحداث فارق في قلب الرعاية الصحية، فتعال إلى شركتنا المبتكرة وساعدنا في تحسين حياة الناس والحيوانات في كل مكان. قدم الآن!

تفاصيل الوظيفة

الملخص الوظيفي:

المهندس المعماري للبيانات والتحليلات والذكاء الاصطناعي يشارك بنشاط في توجيه الهندسة المعمارية عبر النظام البيئي للتحليلات والبيانات ككل. الدور مسؤول عن تحديد القيادة الاستراتيجية للبيانات والأنظمة الذكية المؤسسية. يشرف هذا المنصب على تصميم وتنفيذ منصات بيانات وآمنة ومبتكرة تمكن ذكاء الأعمال والتحليلات المتقدمة وتعلم الآلة عبر المؤسسة. دور حاسم في تشكيل رؤية البيانات والتحليلات المؤسسية واستراتيجيتها بما يتماشى مع خطط العمل الاستراتيجية للشركة.

كعضو رئيسي في فريق هندسة معمارية البيانات والتحليلات والذكاء الاصطناعي، ستساهم في التخطيط والتصميم وتنفيذ رؤية واستراتيجية البيانات والتحليلات المؤسسية بما يتوافق مع خطط العمل للشركة. ستتيح الابتكار وتفهم اتجاهات التحليلات التجارية التي تخلق قيمة عمل مع تقليل الوقت للوصول إلى السوق وتقليل تعقيد الحلول.

في هذا الدور ستعمل كمستشار لمشاريع ومبادرات معقدة وتتحمل ملكية كاملة لكافة القطع المعمارية اللازمة، والتصاميم العالية المستوى، وإثبات المفاهيم (POCs)، ودعم النشر لحلول البيانات والتحليلات وGenAI ذات النطاق الصغير إلى المتوسط. ستلعب دوراً محورياً في تعريف لبنات البناء للعمارة المستقبلية وخلق خارطة طريق لتحقيق هذه الأهداف. ستزدهر في تقديم أساليب مبتكرة مدعومة ببحث ذي جودة ورؤى صناعية وإثباتات مفاهيم تدعم التصميم المقترح للتكنولوجيا أو مخطط العمارة. بالإضافة إلى إظهار الكفاءة وفهم عميق للرباعية الأساسية المرتبطة بالبيانات والتحليلات، سيكون لديك خبرة كبيرة في إدارة البيانات وأمن البيانات وعمليات البيانات.

علاوة على ذلك، ستتمتع بخبرة قوية في قدرات ML/AI. ستتيح لك هذه المعرفة المتنوعة اقتراح تحسينات رائدة عبر منظومة البيانات والتحليلات ككل، مع ضمان دمج قدرات AI/ML لتعزيز عمليات التحليل ونتائجها.

المهام والمسؤوليات الأساسية:

قيادة الهندسة المعمارية:

• المسؤول عن تطوير العمارة والتقنيات بما فيها أفضل الممارسات ومبادئ التوجيه، وتصميم تقنيات البيانات والتحليلات الجديدة. التعاون مع التنفيذ والدعم التشغيلي لضمان تحقيق التقنية للأهداف التجارية المرجوة.

  
  

• التعاون مع الأعمال وهندسة الحلول للمبادرات الأقل تعقيداً في البيانات والتحليلات لضمان تحقيق أهداف البيانات والتحليلات المؤسسية مع تلبية متطلبات حالات الاستخدام التجارية

  
  

• خبرة في توجيه فرق متعددة الوظائف والتأثير في كبار أصحاب المصلحة

  
  

• يحلل الهياكل الحالية لتحديد نقاط الضعف وتطوير فرص التحسين

  
  

• ضمان اكتمال متطلبات التقنية وتحليل الهندسة الوظيفية لتصميم وتنفيذ حلول بيانات وتحليلات الأعمال

  
  

• تعريف وتوثيق والحفاظ على نماذج المعمارية

  
  

• إكمال مخطط الحل المعماري للمبادرات البيانات والتحليلات

  
  

• القدرة على تعريف وهندسة معماريات مؤقتة واستراتيجية للوصول في النهاية إلى الوضع النهائي

  
  

• تطوير وتقديم مجموعة متنوعة من القطع المعمارية والوثائق

  
  

• يضع مبادئ ومعايير معمارية قياسية وأنماط وعمليات

  
  

الابتكار والتكنولوجيا الناشئة:

• المشاركة في مبادرات إثبات المفاهيم لتقييم مدى جدوى الحلول المحتملة

  
  

• التقييم المتاح لنجاعة التحول التأسيسي للقدرات البيانات والتحليلات ووضع خرائط طريق مناسبة للمستقبل

  
  

• تشجيع الابتكار من خلال تقييم التقنيات الناشئة وتقديم التوصيات بالاعتماد عند الاقتضاء

  
  

• السعي المستمر لزيادة نضج ممارسة هندسة البيانات والتحليلات بشكل عام

  
  

• فهم عميق لمنصات البيانات والتقنيات السحابية (مثل Azure وAWS وGCP) ونمذجة البيانات وأدوات التحليل

  
  

تكامل AI/ML:

• تطوير النماذج ونشرها باستخدام أطر مثل TensorFlow وPyTorch أو Scikit-learn

  
  

• المعرفة بمنصات ML القائمة على السحابة، مثل AWS SageMaker وAzure Foundry أو Google AI Platform، Mosaic AI

  
  

• الخبرة في استخدام أدوات مثل MLflow لإدارة دورة حياة ML، بما في ذلك التجارب وقابلة التكرار والنشر

  
  

• معرفة بمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) و/أو تقنيات تعلم تعزيز التعلم كما هو مناسب لحالات العمل

  
  

• القدرة على دمج التحليلات المتقدمة ونماذج AI/ML في تدفقات البيانات القائمة، مع ضمان سهولة الوصول والاستخدام

  
  

المهارات والمعرفة:

المهارات السلوكية:

• المرونة التنظيمية

  
  

• عقلية النمو

  
  

• تفكير مبدع ومبتكر

  
  

• تركيز العميل

  
  

• التعلم السريع وتطوير الذات

  
  

• إدارة الفرق متعددة الوظائف

  
  

• إدارة أصحاب المصلحة

  
  

• الإرشاد والتوجيه

  
  

• حل المشكلات

  
  

• دفع النتائج

  
  

• الاتصالات الشفوية والكتابية

  
  

المهارات التقنية:

• منهجيات حوسبة البيانات والتحليلات

  
  

• منصات وأدوات البيانات والتحليلات وتكاملها محلياً وسحابياً

  
  

• نماذج التكامل الشائعة (الدفعات، الدفعات الدقيقة، القريب من الوقت الحقيقي، الوقت الحقيقي)

  
  

• إطار عمل نسيج البيانات

  
  

• مهارات برمجة أساسية في Python وSQL

  
  

• إدارة البيانات وأمنها

  
  

معرفة الأدوات:

• أدوات أنابيب البيانات مثل ADF وIICS

  
  

• منصات البيانات: Snowflake وDatabricks وBigQuery

  
  

• أدوات BI: Power BI وTableau وLooker

  
  

• منصات سحابية: Azure وAWS وGCP

  
  

• معالجة التدفقات والبرمجيات Pub/Sub

  
  

• أدوات AI/ML مثل MLOps وTensorflow وMosaic AI وAWS Sagemaker وPytorch

  
  

.

متطلبات الخبرة والتعليم:
درجة البكالوريوس في الإحصاء أو علوم الحاسب أو تكنولوجيا المعلومات أو أي تخصص ذي صلة أو خبرة معادلة. 12+ سنوات من الخبرة المباشرة أو ذات صلة، ويفضل في تحليل البيانات الصحية أو هندسة البيانات. شهادات مفضلة: شهادات تحليل البيانات المتقدمة، شهادات AI وML، شهادة SAS محلل أعمال إحصائي. المهارات والمعرفة:
المهارات السلوكية: التدريب والإرشاد، اتخاذ القرار، التأثير والتأثير، مهارات القيادة، تعدد المهام، إدارة الأشخاص، التخطيط. المهارات التقنية: تقنيات التصوير المتقدمة، تحليل إحصائي متقدم، أدوات وتقنيات تحليل البيانات الكبيرة، حوكمة البيانات، إدارة البيانات، نمذجة البيانات، ضمان جودة البيانات، أساسيات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي. المعرفة بالأدوات: برامج ذكاء الأعمال مثل Tableau وPower BI وAlteryx وQlikSense، أدوات التصوير البياني للبيانات، حزمة Microsoft Office، أدوات تحليلية إحصائية كـ SAS وSPSS. ما تقدمه شركة Cencora