وظائف مدخل بيانات في قطر
٤٨٦٥ وظائف شاغرة
Role Purpose<br><br>The Data Quality Consultant helps clients understand, measure and improve the fitness of data for operational, analytical and public-service use. The role profiles data, defines quality dimensions and rules, establishes thresholds and monitoring, investigates root causes and supports sustainable remediation and issue-management processes.<br><br>The consultant works with Data Owners, Data Stewards, business experts, architects, engineers and system teams to ensure that quality expectations are tied to real business needs and authoritative reference sources. The role prepares evidence, recommendations and remediation plans, but client owners remain accountable for accepting quality risks and approving corrective actions. Effective delivery requires both analytical capability and facilitation skill so that technical findings become practical ownership, process and control improvements.<br><br>Key Responsibilities<br><br>Identify critical datasets, attributes, decisions and business processes requiring data-quality management. Profile data to identify completeness, validity, consistency, uniqueness, timeliness, accuracy and accessibility issues. Define data-quality rules, thresholds, reference sources, calculation logic and exception conditions with business stakeholders. Develop quality assessment plans, rule registers, scorecards, monitoring specifications and evidence requirements. Calculate and validate quality results and explain the implications for operational and analytical use. Maintain data-quality issue registers and support transparent prioritisation based on impact, urgency, frequency, sensitivity and complexity. Facilitate root-cause analysis across process, people, system, integration and data-design factors. Develop remediation plans with owners, target dates, dependencies, validation steps and closure evidence. Coordinate quality controls with metadata, master data, architecture, engineering, security and analytics teams. Define dashboards and reporting routines for ongoing monitoring and escalation. Validate remediation outcomes and distinguish corrected records from resolved root causes. Train client teams to maintain rules, interpret measures, investigate issues and govern exceptions.<br><br>Minimum Requirements<br><br>Education<br><br>Bachelor's degree in data science, statistics, computer science, information systems or a related field. An equivalent combination of relevant education and directly applicable consulting or implementation experience may be considered.<br><br>Professional Experience<br><br>Typically 4-8 years in data quality, data analysis, testing, governance or data engineering. Experience in data quality, data analysis, data governance, business intelligence or related data-management work. Practical experience profiling data and defining or testing quality rules and thresholds. Experience supporting root-cause analysis, remediation and quality monitoring. Experience explaining quantitative findings to business and technical stakeholders.<br><br>Technical and Domain Knowledge<br><br>Data-quality dimensions, rules, thresholds and measurement methods. Data profiling, anomaly detection and reference-data comparison. Issue prioritisation, root-cause analysis and remediation tracking. Quality scorecards, monitoring, dashboards and escalation. SQL and analytical techniques for validating data. Metadata, lineage, master data and architecture dependencies. Business-rule documentation and control evidence. Quality considerations for operational, analytical and shared data.<br><br>Core Competencies<br><br>Data profiling. Rule design. Root-cause analysis. SQL and analysis. Issue prioritization. Quality monitoring. Analytical rigour. Root-cause thinking. Evidence discipline. Continuous improvement. Facilitating rule-definition and root-cause workshops. Explaining calculations, evidence and limitations clearly. Writing precise rules, findings and remediation actions. Working constructively with data owners, stewards and technical teams. Challenging unsupported assumptions about data fitness. Prioritising issues based on business impact rather than volume alone. Transferring repeatable monitoring and investigation practices to clients.<br><br>Preferred Certifications<br><br>CDMP Associate or Practitioner, with Data Quality specialty preferred ISTQB CTFL where testing is material<br><br>Focus areas<br><br>Data profiling Rule design Root-cause analysis<br><br>Ready to apply for this role?<br><br>Apply for Data Quality Consultant
Job Description<br><br>Must have a production experience in building metadata driven ELT/ETL frameworks for data ingestion and processing. Must have a production experience working with Data lakes, ETL/ELT, Data warehousing using Azure ADLS Gen2, Databricks, Azure Data Factory, & Synapse Analytics Working knowledge stream processing pipelines and highly scalable big data stores using Spark, Azure Stream Analytics, Event Hubs, Azure Data Explorer etc. Experience with relational SQL, NoSQL databases, and data lakes: Azure SQL Database, Azure Data Lake. Experience with data management and data governance tools e.g. Azure Purview Experience with programming languages and scripting: Python, Scala, Java, bash, Azure CLI, Power Shell etc. Must have a strong understanding of CI/CD practices and technologies specifically Azure Dev Ops Must have substantial background in data extraction and transformation, developing data pipelines using MS SSIS and Azure Data Factory, Informatica IDMC. Strong understanding of business processes, requirements analysis, and collaboration with business system owners to design and build data products. Good to have. OCI data engineering experience. Experience with big data tools: Hadoop, Spark, Kafka, Storm, Hive, Hbase<br><br>Responsibilities<br><br>Create and maintain optimal and scalable data pipeline architecture. Assemble large, complex data sets that meet functional / non-functional business requirements. Identify, design, and implement internal process improvements: automating manual processes, optimizing data delivery, re-designing infrastructure for greater scalability, etc. Build the infrastructure required for optimal extraction, transformation, and loading of data from a wide variety of data sources. Drive design, model, implement, and operate large, structured and unstructured datasets. Evaluate and implement efficient distributed storage and query techniques. Design and implement monitoring of data services platform. Design and implement Data Lakes and Data Warehouse solutions. Keeps track of industry best practices and trends and through acquired knowledge, takes advantage of process and system improvement opportunities. Develop and maintain technical documentation and operational procedures.<br><br>Qualifications<br><br>Bachelor's degree in fields like Computer Science, Computer Engineering, Business Analytics, or a related field. Certification: Azure certified data engineer8+ years hands-on ETL development experience,Data pipeline design & development,Data lakes & Warehouse project development experience, MS Azure Data Factory/SSIS. Azure Delta lake, Azure storage, Informatica IDMC. Azure certification Proven experience building, optimizing, and monitoring big data pipelines, architectures, and data sets.<br><br>About Malomatia<br><br> ABOUT US <br><br>malomatia is a leading Qatar-based IT services and solutions provider, bringing together top Qatari and international talent to deliver innovative, end-to-end technology solutions that empower clients to achieve their strategic goals.<br><br>Our mission<br><br>Empowering Qatar’s businesses and governments to leap into the digital future with agile, knowledge-driven solutions.<br><br>Our vision<br><br>To become Qatar’s trusted knowledge partner in digital transformation, disrupting industries, shaping the future, and building a world-class tech ecosystem.<br><br>Driving change that makes a real impact<br><br>Since 2008, malomatia has been driving Qatar’s digital transformation through innovative, ISO-certified IT solutions. With expertise across key public and private sectors, we empower the nation’s vision with advanced services in cloud, cybersecurity, AI, and contact center excellence, elevating the role of technology in shaping Qatar’s sustainable future.<br><br>About The Team<br><br>Established in 2008, malomatia is a Qatari leader in IT services and digital transformation. We serve key sectors including Government, Healthcare, Education, Customs, and Transportation, delivering impactful solutions that support national development goals. Powered by a diverse team of skilled Qatari and international IT professionals, we deliver innovative, high-value digital solutions tailored to the unique needs of our clients.<br><br>Our mission is to inspire customers to thrive through digital excellence, and we envision becoming the trusted partner of choice in building a smarter society through technology and talent. We are driven by core values that define our culture and approach: ownership, integrity, empathy, teamwork, transparency, agility, excellence, trust, and innovation.<br><br>Join us in shaping the future of technology in Qatar
Hello!! Greetings from Linnk Group!! Job Title: Data Engineer???? Location: Doha, Qatar???? Experience: 5+ Years???? Employment Type: Yearly Renewable Contract----???? Candidate Preference:✅ Candidates currently based in Qatar only.✅ Arabic & European nationals only.<br>Job Overview We are looking for an experienced Data Engineer to design, build, and optimize scalable data pipelines and modern data platforms supporting analytics and AI initiatives.<br>Key Responsibilities Build and maintain ETL/ELT data pipelines. Develop solutions using Azure Data Factory, Synapse, and Databricks. Manage relational, NoSQL, and vector databases. Design data models and optimize SQL queries. Ensure data quality, governance, and pipeline performance. Collaborate with cross-functional teams to support AI and analytics projects.<br>Required Skills5+ years of Data Engineering experience. Strong Python and SQL skills. Hands-on experience with Azure Data Factory, Synapse, and Databricks. Experience with relational, NoSQL, and vector databases (Pinecone, Weaviate, etc.). Knowledge of ETL/ELT, data modelling, and schema design. Preferred Skills Experience with LLM data preparation, RAG, and semantic search. Knowledge of Azure Open AI or other Gen AI platforms. Familiarity with data governance and compliance.<br>If you are interested in for the role, please do share your CV to subin.pv@linnk.com<br>KR,
<h2 class="h5">وصف الوظيفة</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
حول وظيفة محلل البيانات واختبارات
<p><strong>الموقع الوظيفي:</strong> محلل البيانات واختبارات<br><strong>المكان:</strong> قطر<br><strong>مدة العقد:</strong> 6 أشهر<br><strong>متطلبات المرشح:</strong> فقط المرشحون المتوفرون حاليًا في قطر</p><br>
متطلبات الوظيفة
<ul><li>5–9 سنوات من الخبرة في <strong>الترحيل البيانات، والتقارير، أو اختبارات ERP</strong>.</li><li>خبرة عملية في <strong>تنظيف البيانات، والتحقق منها، والتسوية، ودعم الترحيل</strong>.</li><li>خبرة في <strong>تنفيذ SIT/UAT وإدارة العيوب</strong>.</li><li>مهارات قوية في <strong>MS Excel والتحليل</strong>.</li><li>يفضل وجود خبرة سابقة في <strong>تنفيذ ERP</strong>.</li></ul>
<br>
<br></div>
<h2 class="h5">وصف الوظيفة</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
عن وظيفة محلل البيانات والاختبار
<p><strong>المسمى الوظيفي:</strong> محلل البيانات والاختبار<br><strong>الموقع:</strong> قطر<br><strong>مدة العقد:</strong> 6 أشهر<br><strong>متطلبات المرشح:</strong> لا بد أن يكون المرشح متاحاً حالياً في قطر</p><br>
متطلبات الوظيفة
<ul><li>من 4 إلى 7 سنوات من الخبرة في <strong>هجرة البيانات، التقارير، أو أنشطة اختبار ERP</strong>.</li><li>خبرة عملية في <strong>تنظيف البيانات، والتحقق، والتسوية، ودعم الهجرة</strong>.</li><li>خبرة في <strong>تنفيذ SIT/UAT وإدارة العيوب</strong>.</li><li>مهارات <strong>MS Excel والتحليل</strong> قوية.</li><li>يفضل وجود خبرة سابقة في <strong>تنفيذ ERP</strong>.</li></ul>
<br>
<br> </div>
<h2 class="h5">وصف الوظيفة</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
ملخص الوظيفة <br> <p>يلعب المساعد في علم البيانات دوراً أساسياً في دعم مبادرات علم البيانات عبر البنك. تتضمن المهام العمل تحت إشراف أعضاء الفريق الأكبر سناً لبناء ونشر نماذج التعلم الآلي، إجراء تحليل استكشاري للبيانات، وتوليد رؤى مستندة إلى البيانات لحل مشاكل الأعمال. يتعاون المساعد مع وحدات العمل لفهم المتطلبات، يدعم تطوير النماذج، ويساهم في بناء أصول علم بيانات قابلة للتوسع تتماشى مع أهداف QNB الاستراتيجية.</p><br> <br> <br><br> المسؤوليات الرئيسية <br> <p>A. أصحاب المصلحة الماليون/المساهمون: - دعم تطوير وتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية لقياس أثر مبادرات علم البيانات. - المساعدة في تقديم حلول تحليلات البيانات التي تعزز كفاءة العمل ونمو الإيرادات. - المشاركة في تنفيذ استراتيجية بيانات وتحليلات QNB بشكل عام. - تعزيز وعي بتكلفة التشغيل وتحسين الكفاءة وزيادة الإنتاجية، لتقليل التكلفة، وتجنب الهدر، وتحسين الفوائد للبنك. - العمل ضمن حدود الصلاحيات المخوَّلة للمنفّذ.</p><br><p>B. العملاء (داخليون وخارجيون): - العمل مع أصحاب المصلحة الداخليين لفهم احتياجات الأعمال وتحويلها إلى مشكلات بيانات. - المساعدة في إعداد تقارير أو لوحات معلومات واضحة، موجزة وبصيرة لمستخدمي الأعمال. - دعم اختبارات النموذج وأنشطة النشر، مع ضمان توافق أصحاب المصلحة والتسليم في الوقت المحدد. - التأكد من أن الأنشطة تُجرى وفق اتفاقيات مستوى الخدمة مع الأقسام والوحدات الداخلية لتحقيق تحسينات كبيرة في أزمنة التحول. - توفير البيانات الدقيقة وفي الوقت المناسب للمراجعين الخارجيين والداخليين، وفرق الامتثال، والرقابة المالية، وإدارة المخاطر عند الحاجة. - بناء وصيانة علاقات قوية وفعالة مع الأقسام/الوحدات ذات الصلة لتحقيق أهداف المجموعة. - توفير بيانات دقيقة وفي الوقت المناسب للمراجعين الخارجيين/الداخليين، والامتثال، والرقابة المالية وإدارة المخاطر عند الحاجة.</p><br><p>C. الداخلي (العمليات، المنتجات، التنظيم): - دعم نائب رئيس القسم وغيرها من علماء البيانات الأقدمين في تطوير نماذج التعلم الآلي والإحصائية. - تجهيز وتنظيف مجموعات بيانات كبيرة للتحليل وغايات النمذجة. - المساهمة في تطبيق خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي وحلول جاهزة للإنتاج. - توثيق المنهجيات والنتائج والدروس المستفادة لإعادة الإنتاج والتوسع. - تطوير نماذج تنبؤية باستخدام مجموعة متنوعة من تقنيات التعلم الآلي المتقدمة لاستخراج رؤى ذات معنى. - البحث وتنفيذ تقنيات وأدوات حديثة في تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي لتبسيط عمليات تحليل البيانات وتحسين اتخاذ القرار. - تحديد وتنفيذ منهجيات إحصائية أو رياضية جديدة حسب الحاجة للمشروعات المدعومة بالبيانات. - بناء نماذج قائمة على البيانات وقوية لمعالجة أسئلة أعمال معقدة واستخدام تجارب وتحليلات وتصورات واسعة النطاق لتوليد رؤى فعّالة وقابلة للتكرار.</p><br><p>D. التعلم والمعرفة: - متابعة أحدث الاتجاهات في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وأدوات التحليل. - المشاركة في برامج التدريب وجلسات التعلم لبناء قدرات تحليلية متقدمة. - طلب التغذية المرتدة والإرشاد من أعضاء الفريق الأكبر سناً بشكل استباقي. - البحث عن فرص للبقاء على اطلاع بالتطورات في مجالات تحليل البيانات. - المبادرة بعقد اجتماعات منتظمة داخل قسم تطوير التطبيقات لمناقشة التقدم وحل القضايا والمعا<?="Concern"?>وض المتعلقة بمشروعات الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات.</p><br> <br> <br><br> متطلبات التعليم والخبرة <br> <p>- شهادة بكالوريوس في علوم البيانات، علوم الكمبيوتر، الرياضيات، الهندسة، أو مجال ذو صلة.</p><br><p>- الإلمام بتقنيات التعلم الآلي، وتجهيز البيانات، وممارسات تقييم النماذج.</p><br><p>- معرفة عالية المستوى بأدوات علم البيانات مثل بايثون، R ودفتر جوبيتر مرغوبة.</p><br> <br> <br> </div>
Role Purpose<br><br>The Senior Manager, Data Architecture & Analytics leads client engagements covering data architecture, modelling, integration, engineering, platforms, statistics and analytics. The role helps organisations move from fragmented data environments to coherent target architectures that support trusted information, interoperability, secure reuse and decision-making. It connects business priorities and governance requirements with implementable technical designs and delivery roadmaps.<br><br>The Senior Manager directs architects, engineers, analysts and platform specialists; quality-assures technical deliverables; and facilitates decisions involving business, data, security and technology stakeholders. The role may recommend standards, patterns and solution options, but client architecture approvals and production authority remain with authorised client bodies. The position also ensures that technical work is documented, testable and transferable to client teams, with clear assumptions, dependencies, risks and transition requirements.<br><br>Key Responsibilities<br><br>Lead architecture, modelling, integration, engineering, platform and analytics workstreams across client engagements. Assess current data landscapes, information flows, platforms, interfaces, data stores, analytical capabilities and technical constraints. Develop architecture principles, current-state and target-state views, transition states and implementation roadmaps. Guide conceptual, logical and physical data modelling and ensure models are connected to business definitions and metadata. Define integration and interoperability patterns covering APIs, exchanges, pipelines, events and controlled data sharing. Evaluate platform and tool options against functional, non-functional, security, operational and cost requirements. Shape analytics, indicator, dashboard and data-product architectures that are traceable to business outcomes and trusted data. Ensure security, privacy, classification, quality, lineage, retention and resilience requirements are incorporated into designs. Facilitate architecture reviews and prepare options, trade-offs and recommendations for client approval. Direct technical teams, establish design quality gates and resolve cross-workstream dependencies or inconsistencies. Review technical specifications, models, interface designs, test evidence and transition plans before client submission. Develop client capability through walkthroughs, design rationale, documentation and structured handover.<br><br>Minimum Requirements<br><br>Education<br><br>Bachelor's degree in computer science, data engineering, information systems or a related field.master's degree preferred. An equivalent combination of relevant education and directly applicable consulting or implementation experience may be considered.<br><br>Professional Experience<br><br>Typically 10+ years in architecture, data engineering or analytics, including 4+ years in technical leadership. Demonstrated leadership of data-architecture, engineering, integration or analytics programmes in complex organisations. Experience translating business and governance requirements into technical designs and transition roadmaps. Experience managing architects, engineers, analysts, platform specialists and external technology providers. A record of presenting technical options and trade-offs to senior non-technical stakeholders.<br><br>Technical and Domain Knowledge<br><br>Enterprise and data-architecture methods, principles and governance. Conceptual, logical and physical data modelling. Integration patterns, APIs, data exchange, pipelines and interoperability. Cloud, on-premises and hybrid data-platform concepts. Analytics, reporting, indicator and dashboard architecture. Metadata, lineage, data quality and master-data design considerations. Security, privacy, access, retention, resilience and operational requirements. Technology evaluation, transition planning and technical debt management.<br><br>Core Competencies<br><br>Enterprise and data architecture. Data modeling. Analytics platforms. Integration patterns. Technical governance. Leadership. Systems thinking. Design governance. Technical judgement. Team leadership. Leading technical discovery and architecture workshops. Explaining complex designs and trade-offs to executive and business audiences. Producing clear architecture documents, roadmaps and decision records. Managing multidisciplinary technical teams and design dependencies. Challenging vendor proposals and validating technical evidence. Balancing strategic target state with realistic implementation constraints. Facilitating client approval without assuming formal architecture authority.<br><br>Preferred Certifications<br><br>TOGAF Enterprise Architecture Practitioner CDMP Practitioner or Master Cloud data certification<br><br>Focus areas<br><br>Enterprise and data architecture Data modeling Analytics platforms<br><br>Ready to apply for this role?<br><br>Apply for Senior Manager, Data Architecture & Analytics
Role Purpose<br><br>The Data Engineering Consultant designs, builds and supports reliable data pipelines, integrations and services for client data and analytics solutions. The role converts approved architecture, business requirements and governance controls into tested technical components that move, transform and deliver data with appropriate quality, metadata, lineage, security and operational monitoring.<br><br>The consultant works with architects, analysts, platform teams, security specialists and client system owners throughout design, development, testing and transition. The role may implement within client environments under authorised access, but production ownership and operational authority remain with the client. The expected outcome is maintainable engineering work with clear source-to-target logic, automated controls, deployment evidence, runbooks and knowledge transfer suitable for client operation after handover.<br><br>Key Responsibilities<br><br>Analyse approved requirements, source systems, target models, data volumes, schedules, controls and service expectations. Design and build batch, streaming or API-based data ingestion and transformation pipelines. Implement source-to-target mappings, business transformations, reference-data logic and data-standardisation rules. Embed validation, reconciliation, exception handling and data-quality controls within engineering workflows. Capture technical metadata, lineage, schedules, dependencies, ownership and operational information for delivered pipelines. Apply approved security, privacy, classification, access, encryption and logging requirements. Develop automated unit, integration, regression and data-validation tests and retain execution evidence. Optimise performance, scalability, reliability and cost within the approved architecture and platform constraints. Implement deployment automation, version control, configuration management and controlled release practices. Monitor pipeline operation, investigate failures and support defect resolution during implementation and transition. Prepare technical specifications, code documentation, support procedures, runbooks and handover records. Walk client engineers through design decisions, operating procedures and known limitations before transition.<br><br>Minimum Requirements<br><br>Education<br><br>Bachelor's degree in computer science, software engineering, data engineering or a related field. An equivalent combination of relevant education and directly applicable consulting or implementation experience may be considered.<br><br>Professional Experience<br><br>Typically 3-8 years in data engineering, integration, ETL/ELT, software or cloud data platforms. Experience in data engineering, integration, ETL/ELT, software development or cloud data delivery. Experience building and testing production-grade pipelines, APIs or data-processing services. Experience with version control, automated deployment, monitoring and operational support. Experience working from architecture, security and data-quality requirements in multidisciplinary teams.<br><br>Technical and Domain Knowledge<br><br>Data ingestion, transformation and orchestration patterns. SQL and one or more relevant programming or scripting languages. Batch, streaming, API and integration technologies. Cloud or enterprise data platforms and storage patterns. Data quality, reconciliation, exception handling and test automation. Metadata, lineage, source-to-target mapping and documentation. Security, access control, encryption, logging and secrets management. Version control, CI/CD, configuration and operational monitoring.<br><br>Core Competencies<br><br>SQL and programming. Data pipelines. APIs and integration. Cloud/data platforms. Testing and observability. Security and quality controls. Engineering discipline. Problem solving. Reliability focus. Automation mindset. Clarifying technical requirements and identifying missing decisions early. Estimating engineering effort, dependencies and delivery risk. Explaining technical designs and defects to mixed audiences. Producing maintainable documentation and auditable test evidence. Collaborating with client engineers, vendors and multidisciplinary teams. Working within controlled client access and change processes. Transferring engineering knowledge and supporting operational handover.<br><br>Preferred Certifications<br><br>Google Cloud Professional Data Engineer or comparable cloud data credential CDMP Associate or Practitioner<br><br>Focus areas<br><br>SQL and programming Data pipelines APIs and integration<br><br>Ready to apply for this role?<br><br>Apply for Data Engineering Consultant
<h2 class="h5">وصف الوظيفة</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
<span><span><span><span><span><span><span><u><b>وصف الوظيفة:</b></u></span></span></span></span></span></span></span><b>تفاصيل القسم والفريق</b><p><span>يعد قسم أبحاث ديـويتس بنك مسؤولا عن التحليل الاقتصادي والمالي ضمن مجموعة ديـويتس بنك ويغطي تخصيص الأصول وجميع القطاعات الصناعية الكبرى. نحلل الاتجاهات ذات الصلة للبنك في الأسواق المالية، والاقتصاد والمجتمع، نبرز المخاطر والفرص ونتصرف كمستشار للبنك وعملائه وأصحاب المصلحة.</span></p><br><p><span>سوف تنضم إلى فريق dbDIG (مجموعة رؤى البيانات) الذي يحول البيانات البديلة والتحليلات المتقدمة والذكاء الاصطناعي إلى منتجات وابحات استثمارية ومطبوعات يواجهها العملاء. في هذا الدور، ستشكل كيفية تحويل أسئلة البحث إلى منتجات بيانات قابلة للتوسع، ونماذج جاهزة للإنتاج، ولوحات بيانات تفاعلية، وحلول ذكاء اصطناعي عملية مستخدمة من قبل المحللين والعملاء. ستعمل في تقاطع البحث، هندسة البيانات، التصور، والذكاء الاصطناعي وتساعد في عرض قدرة التحليلات التطبيقية للبنك علنًا</span></p><br><p><b>ما سنقدمه لك</b></p><br><p>يُعَد وجود قوة عاملة صحية ومشاركة ومدعومة بشكل جيد أفضل تجهيزًا لأداء عملهم الأمثل، والأهم من ذلك، الاستمتاع بحياتهم داخل وخارج مكان العمل. لهذا السبب نحن ملتزمون بتوفير بيئة تضع تطويرك ورفاهيتك في المركز.</p><br><p><u>يمكنك توقع: </u></p><br><ul><li><p>التأمين على الحياة</p><br></li><li><p>تأمين الوفاة العرضية</p><br></li><li><p> التأمين الطبي لك، وزوجك، وأطفالك المعالين في البلد.</p><br></li><li><p>ترتيبات عمل مرنة</p><br></li><li><p>30 يوماً من الإجازة السنوية المدفوعة، بالإضافة إلى العطل العامة وترتيب العمل المرن</p><br></li></ul><p><b>مسؤولياتك الأساسية</b></p><br><ul><li><p><span>قيادة أجندة البيانات البديلة من البداية إلى النهاية، بالشراكة مع فرق المحللين لتحويل أسئلة البحث إلى منتجات بيانات قابلة للتوسع، من تأطير المشكلة والحصول على البيانات وحتى تطوير الإشارة، النمذجة الإحصائية، التحقق، وضمان الجودة.</span></p><br></li><li><p><span>امتلاك معايير استيعاب البيانات والتحقق من صحة البيانات لمجموعات البيانات البديلة، باستخدام فحوصات قائمة على الإحصاء، التعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي لتحديد الشذوذ مبكرًا والحفاظ على مدخلات عالية الجودة للنمذجة.</span></p><br></li><li><p><span>التعاون مع أصحاب المصلحة الداخليين عبر كامل دورة المشروع، مع الإرشاد والمساعدة في إدارة أعضاء الفريق الأصغر سناً الذين يعملون على مشاريع علم البيانات.</span></p><br></li><li><p><span>تعزيز تقارير البيانات من خلال إنشاء لوحات بيانات تفاعلية، تطبيقات، خرائط جغرافية مكانية، الرسوم المتحركة، والتصوير المرئي المتقدم.</span></p><br></li><li><p><span>بناء تكاملات عملية للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك واجهات برمجة التطبيقات، ونقاط اتصال النموذج، والوصول الآمن إلى البيانات والبيئات البحثية الداخلية، لأتمتة العمل المتكرر وتحسين إنتاجية المحللين.</span></p><br></li></ul><p><b>مهاراتك وخبرتك</b></p><br><ul><li><p><span>خبرة في بناء أو إدارة منتجات البيانات البديلة، التحليلات المتقدمة، أو التعلم الآلي في بيئة بحثية أو خدمات مالية أو قائمة على البيانات.</span></p><br></li><li><p><span>قدرات قوية في بايثون، بايتشسيرب، Tableau، استخراج البيانات، اختبارات جودة البيانات، والعمل مع مجموعات بيانات كبيرة في بيئات قواعد البيانات أو الحوسبة الموزعة.</span></p><br></li><li><p><span>القدرة على ترجمة أسئلة البحث المعقدة إلى مناهج تحليلية واضحة، إشارات مُصدّقة، ومنتجات بيانات جاهزة للإنتاج.</span></p><br></li><li><p><span>خبرة في إنشاء لوحات بيانات، التصورات، أو تطبيقات تجعل البيانات المعقدة سهلة الفهم والاستخدام للمحللين والعملاء.</span></p><br></li><li><p><span>مهارات إدارة أصحاب المصلحة قوية، مع القدرة على الشراكة عبر البحث، التكنولوجيا، هندسة البيانات، والفرق التي تتعامل مع العملاء.</span></p><br></li><li><p><span>إثبات القدرة على الاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي لتعزيز الإنتاجية، وتحسين سير العمل لحل مشكلات العمل، مع تطبيق الحكم النقدي لضمان الاستخدام المسؤول والمتوافق للبيانات ومخرجات الذكاء الاصطناعي.</span></p><br></li></ul><p><b>كيف سندعمك</b></p><br><ul><li><p>العمل بنظام مرن لمساعدتك في موازنة أولوياتك الشخصية</p><br></li><li><p>التوجيه والدعم من خبراء فريقك</p><br></li><li><p>ثقافة التعلم المستمر للمساعدة في التقدم</p><br></li><li><p>مجموعة من المزايا المرنة التي يمكنك تخصيصها لتناسب احتياجاتك</p><br></li><li><p>التدريب والتطوير لمساعدتك على التفوق في مسيرتك المهنية</p><br></li></ul><p><b>عنّا وفِرَقنا</b></p><br><p>Deutsche Bank هو البنك الألماني الرائد بجذور أوروبية قوية وشبكة عالمية. انقر هنا لرؤية ما نقوم به.</p><br><p><b>Deutsche Bank وتنوّع</b></p><br><p>نسعى إلى ثقافة <span><u>تُمكّننا من التميز معًا كل يوم</u></span>. وهذا يشمل التصرف بمسؤولية، التفكير بطريقة تجارية، المبادرة والعمل التعاوني.</p><br><p>معًا نشارك ونحتفل بنجاح موظفينا. معًا نحن مجموعة Deutsche Bank.</p><br><p>نرحب بالتقديم من جميع الأشخاص ونشجع بيئة عمل إيجابية وعادلة وشاملة.</p><br>
<h2 class="h5">وصف الوظيفة</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
<p><strong>عنا:</strong></p><br><p>Artefact هي جيل جديد من مقدّمي خدمات البيانات، متخصصة في استشارات البيانات والتسويق الرقمي القائم على البيانات، مكرسة لتحويل البيانات إلى أثر تجاري عبر سلسلة القيمة كاملة داخل المؤسسات. نفخر بالقول إننا نحقق نمواً فائق السرعة.</p><br><p>مجموعة حلولنا الواسعة القائمة على البيانات في استشارات البيانات والتسويق الرقمي مُصممة لتلبية احتياجات عملائنا المحددة، دوماً مُصاغة بنهج يركّز على العمل التجاري وتُقدّم بنتائج ملموسة. خدماتنا المستندة إلى البيانات مبنية على الخبرة العميقة في الذكاء الاصطناعي التي اكتسبناها من قاعدة عملائنا التي تتجاوز 1000 عميل حول العالم.</p><br><p>لدينا 1000 موظف عبر 20 مكتبا يركزون على تسريع التحول الرقمي. بفضل مزيج فريد من أصول الشركة: تقنيات بيانات حديثة، منهجيات AI رشيقة وفعالة للتسليم السريع، وفرق من أفضل مستشاري الأعمال، محللي البيانات، علماء البيانات، مهندسي البيانات، والخبراء الرقميين، كلهم مكرسون لإضافة قيمة إضافية لكل عميل.</p><br><p>&nbsp;</p><br><p><strong>عن الدور:</strong></p><br><p>باعتبارك عالم بيانات، ستكون دورك شاملًا على النحو التالي:</p><br><ul><li>تنفيذ مشاريع طموحة في تحويل العملاء من خلال البيانات</li><li>التعاون مع الأقسام الأخرى (التفعيل، الإبداع، والاستراتيجية) لتقديم خدمات شاملة لعملائك</li><li>تطوير علاقات مميزة مع عملائنا، باستخدام قدراتك التقنية للمساعدة في تحويل قسم التسويق لديهم</li></ul><p>من بين مسؤولياتك كعالم بيانات، ستكون مسؤولا عن:</p><br><p><strong>تنفيذ مشاريع البيانات</strong></p><br><ul><li>ضمان التسليم في مشاريعك</li><li>التواصل عن عملك وإنجازاتك ضمن الفريق</li><li>العمل عن كثب مع زميلك الاستشاري لبناء علاقات قوية مع عملائك وفهم احتياجاتهم الأفضل</li><li>ضمان أن حلولك تضيف قيمة لمشكلة العميل</li><li>أن تكون لاعب فريق جيد، تعرف دورك ومسؤوليتك في الطموح العالمي</li></ul><p>&nbsp;</p><br><p><strong>المؤهلات: التعليم والخبرة المطلوبة</strong></p><br><ul><li>درجة الماجستير في التعلم الآلي أو الرياضيات أو علوم الكمبيوتر أو المجالات ذات الصلة</li><li>خبرة عملية في تطوير وتطبيق حلول قائمة على البيانات في بيئة شركة أو استشارات، ويفضل في سياق تسويق المستهلك (الخبرة في صناعة الويب تعتبر ميزة)</li><li>معرفة قوية بمعالجة البيانات ونمذجة البيانات والخوارزميات وبنية البيانات</li><li>فضول فكري ومهارات حل مشكلات ممتازة، بما في ذلك القدرة على بناء هيكلة وتحديد أولويات النهج لتحقيق أقصى أثر</li></ul><p>&nbsp;</p><br><p><strong>ما نبحث عنه</strong></p><br><ul><li><strong>القابلية للتنفيذ:</strong> تنجز الأشياء وتلهم فرقك ليقوموا بالمثل</li><li><strong>المحلل:</strong> تحب البيانات وتؤمن أن كل شركة يجب أن تتخذ قراراتها بناءً على الحقائق</li><li><strong>المقتصد/العملي:</strong> لديك عقلية هاكر وتجد دائماً الحلول السريعة</li><li><strong>المعلِّم:</strong> يبحث عملاؤك وفرقك عن النصح طبيعياً</li><li><strong>المغامر:</strong> أنت رائد أعمال باستمرار تبحث عن مشاكل لحلها</li></ul><p>&nbsp;</p><br><p><strong>لماذا يجب أن تنضم إلينا</strong></p><br><ul><li><strong> Artefact هو المكان المناسب:</strong> تعال وبنِ مستقبل التسويق</li><li><strong>التقدم:</strong> كل يوم يقدّم تحديات جديدة وفرص تعلم جديدة</li><li><strong>الثقافة:</strong> انضم إلى أفضل فريق يمكنك تخيله</li><li><strong>ريادة الأعمال:</strong> ستنضم إلى فريق من روّاد الأعمال. لن نتخلى حتى نُحدث فرقاً ضخماً في هذه الصناعة!</li></ul><p>&nbsp;</p><br> </div>
<p>ملخص الوظيفة تُجري هيئة RKH Qataris حالياً تعيين محلل بيانات أصول أول للانضمام إلى فريقنا ودفع التميّز في الخدمة عبر شبكات مترو الدوحة وترام لاسيل. المسؤول عن الحفاظ على سلامة قواعد بيانات FRACAS وتحليل أداء الأصول وRAM (الاعتمادية، التوفر، قابلية الصيانة) لدعم إدارة الأصول الفعالة. سيُحقق محلل بيانات الأصول الأول من أداء RAM مقابل الأهداف المحددة، ويحلل اتجاهات فشل الأصول باستخدام MMS، ويطور لوحات معلومات وتقارير استخبارات الأعمال لقسم الهندسة والصيانة. كما يتضمن الدور إدارة أجهزة MMS ودعم الخوادم وقواعد البيانات وأنظمة تكنولوجيا المعلومات ذات الصلة لضمان ارتفاع توافر النظام، مع إرشاد محللي بيانات الأصول حول عمليات FRACAS وRAM.</p><p><strong>المرشح المطلوب</strong></p><p>يجب أن يمتلك المرشحون خبرة قوية في تحليل البيانات، ومعرفة بـ IBM Maximo Manage وFRACAS ومبادئ RAM، وخبرة مع الخوادم ذات الصلة وقواعد البيانات وأنظمة تكنولوجيا المعلومات.</p>
Role Purpose<br><br>The Data Architecture Consultant develops client data-architecture recommendations, models, standards and transition designs that connect business needs with secure and implementable technology. The role documents how data is created, organised, integrated, stored, shared and used, and helps clients move from current-state fragmentation to a coherent target architecture.<br><br>The consultant works with business experts, governance teams, security specialists, engineers and platform owners to ensure that architecture decisions reflect definitions, quality, ownership, interoperability, privacy, resilience and operational constraints. The role prepares design options and recommendations for client approval and supports implementation teams with traceable specifications. It does not exercise the client's formal architecture authority. Strong candidates combine modelling depth with the ability to explain trade-offs, dependencies and transition steps to non-technical stakeholders.<br><br>Key Responsibilities<br><br>Assess current data sources, stores, flows, interfaces, platforms, models, standards and architecture constraints. Develop architecture principles and current-state, target-state and transition-state views. Create or review conceptual, logical and physical data models aligned with business definitions and metadata. Define data domains, subject areas, relationships, ownership boundaries and authoritative sources. Develop integration, interoperability, API, exchange and pipeline design recommendations. Incorporate data quality, master-data, metadata, lineage, security, privacy, retention and resilience requirements into designs. Document architecture decisions, options, trade-offs, assumptions, risks and dependencies. Facilitate architecture and modelling workshops with business and technical stakeholders. Review solution and vendor designs against approved principles, requirements and target architecture. Support technical specifications, implementation sequencing and transition-roadmap development. Validate delivered designs and implementation evidence and identify deviations requiring client decision. Provide model walkthroughs, documentation and knowledge transfer to client architecture and delivery teams.<br><br>Minimum Requirements<br><br>Education<br><br>Bachelor's degree in computer science, data engineering, information systems or a related field. An equivalent combination of relevant education and directly applicable consulting or implementation experience may be considered.<br><br>Professional Experience<br><br>Typically 6-10 years in data architecture, data modeling, solution architecture or data engineering. Experience in enterprise architecture, data architecture, information architecture or data modelling. Experience developing current-state and target-state designs and supporting implementation roadmaps. Experience working with integration, data platforms, metadata, quality and security requirements. Experience presenting architecture options to business and technology stakeholders.<br><br>Technical and Domain Knowledge<br><br>Data-architecture principles, viewpoints and governance. Conceptual, logical and physical data modelling. Data domains, authoritative sources and ownership boundaries. Integration, APIs, data exchange, pipelines and interoperability. Metadata, lineage, cataloguing and model traceability. Data quality and master/reference-data architecture. Security, privacy, classification, retention and resilience by design. Cloud, on-premises and hybrid platform patterns.<br><br>Core Competencies<br><br>Data modeling. Architecture methods. Integration and APIs. Database and platform design. Security-by-design. Stakeholder communication. Conceptual thinking. Modelling precision. Systems analysis. Design communication. Running architecture discovery and modelling workshops. Translating business requirements into traceable technical designs. Explaining technical trade-offs to non-technical stakeholders. Producing clear diagrams, specifications and decision records. Reviewing solution evidence and challenging unsupported design assumptions. Working effectively with vendors and multidisciplinary teams. Supporting formal client architecture decisions without assuming approval authority.<br><br>Preferred Certifications<br><br>TOGAF Enterprise Architecture Practitioner CDMP Practitioner with Data Modeling and Design specialty<br><br>Focus areas<br><br>Data modeling Architecture methods Integration and APIs<br><br>Ready to apply for this role?<br><br>Apply for Data Architecture Consultant
نبذة عن أجودا<br><br>في أجودا، نحن نربط العالم من خلال السفر. بدأت قصتنا في عام 2005، عندما أطلق صديقان مدى الحياة ورائدا أعمال، مدفوعين بشغفهما بالسفر، شركة أجودا لتسهيل استكشاف العالم للجميع.<br><br>اليوم، نحن جزء من شركة Booking Holdings [NASDAQ: BKNG]، ولدينا فريق متنوع يضم أكثر من 7000 شخص من 90 دولة، يعملون معًا في مكاتب حول العالم. كل يوم، نربط الناس بالوجهات والتجارب، من خلال عروضنا الرائعة عبر ملايين الفنادق وأماكن الإقامة لقضاء العطلات والرحلات الجوية والتجارب حول العالم.<br><br>لا يوجد يومان متشابهان في أجودا. البيانات والتكنولوجيا هما في قلب ثقافتنا، مما يغذي فضولنا وابتكارنا. إذا كنت مستعدًا لبدء أفضل رحلة لك والمساعدة في بناء السفر للعالم، فانضم إلينا.<br><br>تعرف على فريقنا:<br><br>يشرف قسم البيانات على جميع متطلبات أجودا المتعلقة بالبيانات. هدفنا النهائي هو تمكين وزيادة استخدام البيانات في الشركة من خلال الأساليب الإبداعية وتنفيذ موارد قوية مثل قواعد البيانات التشغيلية والتحليلية، وأنظمة الطوابير، وأدوات ذكاء الأعمال (BI)، وتكنولوجيا علوم البيانات. نحن نوظف ألمع العقول من جميع أنحاء العالم لمواجهة هذا التحدي ونزودهم بالمعرفة والأدوات التي تساهم في نموهم الشخصي ونجاحهم مع دعم ثقافة الشركة القائمة على التنوع والتجريب. يلعب فريق البيانات دورًا حاسمًا في أجودا حيث يعتمد مستخدمو الأعمال ومديرو المنتجات والمهندسون وغيرهم الكثير علينا لتمكينهم من اتخاذ القرار. نحن ملتزمون بنفس القدر تجاه عملائنا من خلال تحسين تجربة البحث الخاصة بهم بنتائج أسرع وحمايتهم من أي أنشطة احتيالية. البيانات تكون مثيرة للاهتمام فقط عندما تمتلك كمية كافية منها، ونحن نمتلك الكثير. هذا ما يزيد من التحدي كجزء من قسم البيانات، ولكنه يزيد أيضًا من المكافأة.<br><br>الفرصة:<br><br>بصفتك مهندس بيانات أول/رئيسي في مجموعة تجربة العملاء (CEG)، ستساعد في تصميم وبناء وصيانة أسس البيانات والبرمجيات التي تدعم كيفية خدمة مستخدمي الأعمال في CEG للعملاء والوكلاء عبر جميع قنوات الاتصال. ستعمل بشكل وثيق مع فرق المنتج والعمليات والتحليلات وكفاءة العمليات وإدارة القوى العاملة (WFM) والعمليات التقنية (Dev Ops) والفرق الهندسية لتقديم خطوط أنابيب بيانات موثوقة ونماذج قابلة للتوسع وأدوات داخلية ورؤى واضحة تعمل على تحسين تجربة العملاء والكفاءة التشغيلية.<br><br>أنت مرتاح في التنقل بين العمل الهندسي (خطوط الأنابيب، نماذج البيانات، الخدمات الداخلية، الأدوات، التحسين) وعمل التحليلات (أسئلة الأعمال، لوحات المعلومات، التحليل المتعمق). يمكنك التحدث إلى كل من المهندسين وأصحاب المصلحة في الأعمال بلغة بسيطة وواضحة. على مستوى رئيسي، ستشكل أيضًا استراتيجية البيانات والأدوات الخاصة بـ CEG، وتؤثر على بنية العمل عبر الفرق، وترفع مستوى الهندسة والبيانات الإجمالي للفريق.<br><br>ما ستفعله:<br><br>هندسة البيانات<br><br>تصميم وبناء وصيانة خطوط أنابيب ETL/ELT قابلة للتوسع لاستيعاب البيانات وتحويلها وتقديمها من أنظمة CEG (إدارة الحالات، الهاتف، الدردشة، الروبوتات، أدوات ضمان الجودة، إدارة القوى العاملة، إدارة علاقات العملاء) وأدوات وسجلات الطرف الثالث. تطوير وتحسين نماذج البيانات (مثل جداول المستودعات، الأسواق، طرق العرض) التي تدعم تقارير CEG والمراقبة والتنبؤ وضمان الجودة والتجريب. ضمان جودة البيانات وموثوقيتها وقابليتها للملاحظة: تنفيذ فحوصات التحقق واكتشاف الشذوذ والمراقبة لمجموعات بيانات ومقاييس CEG الرئيسية. العمل مع أصحاب المصلحة لتحديد وإنفاذ تعريفات البيانات واتفاقيات مستوى الخدمة (SLAs) والملكية للجداول والمقاييس المهمة. تحسين الأداء وفعالية التكلفة لوظائف البيانات والاستعلامات (مثل التقسيم، الفهرسة، ضبط الاستعلام، تحسين تنسيق التخزين) لبيانات CEG ذات الحجم الكبير (المكالمات، الدردشات، رسائل البريد الإلكتروني، الحالات، الأحداث). التعاون مع فرق منصة البيانات والهندسة لتوحيد الأدوات وأفضل الممارسات (مثل التحكم في الإصدار، التكامل المستمر/النشر المستمر للبيانات والخدمات، مراجعة الكود، التوثيق، دفاتر التشغيل).<br><br>أدوات البيانات وتطوير المنتجات<br><br>تصميم وبناء أدوات البيانات والمنتجات الداخلية لـ CEG (مثل التحليلات ذاتية الخدمة، لوحات مراقبة الحالات، أنظمة التنبيه، أدوات التحقيق، أدوات ضمان الجودة/المراجعة، طرق عرض أداء الوكيل). استخدم لغات مثل Python أو Java أو Golang أو Java Script/Type Script لتنفيذ واجهات برمجة التطبيقات وخدمات البيانات وواجهات المستخدم خفيفة الوزن التي تعرض البيانات بطريقة قابلة للاستخدام للوكلاء والمديرين وفرق العمليات. العمل بشكل وثيق مع مديري المنتجات والعمليات في CEG لترجمة نقاط الألم التشغيلية إلى أدوات بيانات ملموسة، من تأطير المشكلة إلى التسليم والتكرار. تطبيق ممارسات هندسة البرمجيات القوية - الاختبار، ومراجعات الكود، والتكامل المستمر/النشر المستمر، وقابلية الملاحظة - على منتجات البيانات بحيث تكون موثوقة وقابلة للصيانة وسهلة التوسيع. على مستوى رئيسي، تحديد وقيادة خارطة الطريق لأدوات ومنصات بيانات CEG الرئيسية، مما يضمن إعادة الاستخدام عبر المناطق وخطوط الأعمال والقنوات.<br><br>تحليلات البيانات وتأثير الأعمال<br><br>الشراكة مع فرق منتجات وأعمال CEG لترجمة الأسئلة إلى مشكلات بيانات وتصميم نهج تحليلية واضحة. بناء وصيانة لوحات المعلومات والتقارير (مثل أحجام الاتصال، وقت المعالجة، الجودة، نتائج العملاء، أداء الوكيل، تنبيهات النقاط) التي توفر مقاييس موثوقة ووصولًا ذاتي الخدمة إلى البيانات. إجراء تحليل متعمق لفهم الاتجاهات في أنماط الاتصال، ومشكلات العملاء، وأداء الوكيل، والكفاءة التشغيلية؛ وتحديد الأسباب الجذرية واقتراح توصيات عملية تعتمد على البيانات. تحديد وصيانة المقاييس ومؤشرات الأداء الرئيسية (مثل CSAT، NPS، SLA، AHT، FCR، درجات الجودة)، مما يضمن تعريفات متسقة عبر فرق وأدوات CEG. توصيل النتائج بلغة بسيطة ومناسبة للأعمال، بما في ذلك الآثار الواضحة والخطوات التالية الموصى بها.<br><br>تعاون أصحاب المصلحة والفريق<br><br>العمل كشريك بيانات موثوق لأصحاب المصلحة في CEG (قادة العمليات، مديري المنتجات، إدارة القوى العاملة، ضمان الجودة، التدريب، السياسات، والقيادة الإقليمية). العمل مع مهندسي البيانات والمحللين والعلماء الآخرين للتوافق على معايير البيانات والمكونات القابلة لإعادة الاستخدام ومجموعات البيانات المشتركة لـ CEG. توجيه أعضاء الفريق المبتدئين ومتوسطي المستوى بشأن أفضل ممارسات هندسة البيانات والتحليلات وهندسة البرمجيات. المساهمة في التحسين المستمر لسير عمل الفريق (مراجعات الكود، الاختبار، التوثيق، دفاتر التشغيل، مشاركة المعرفة، مراجعات الحوادث). على مستوى رئيسي، التأثير على بنية العمل عبر الفرق وطرق العمل، مما يضمن نمو نظام بيانات CEG مع نمو الأعمال.<br>المؤهلات المطلوبة:<br><br>8+ سنوات من العمل كمهندس بيانات أو مهندس تحليلات أو محلل بيانات في بيئة تعتمد على البيانات (مستوى رئيسي عادة 10+ أو نطاق/تأثير مكافئ). مهارات SQL قوية (ربط معقد، وظائف نافذة، تجميع، تحسين الاستعلام). خبرة في واحدة على الأقل من تقنيات مستودعات البيانات/البيانات الضخمة الرئيسية (مثل Big Query، Snowflake، Redshift، Hive، Spark، Vertica، Star Rocks، أو ما شابه ذلك). خبرة قوية في أدوات ETL/ELT أو أطر التنسيق (مثل Airflow، dbt، الأطر الداخلية). إتقان لغة برمجة واحدة على الأقل للبيانات والخدمات (مثل Python أو Java أو Golang أو Kotlin أو Java Script/Type Script). خبرة في بناء خطوط أنابيب بيانات و/أو خدمات بيانات على مستوى الإنتاج مع الاهتمام بالجودة والمراقبة وقابلية الصيانة. خبرة في أدوات ذكاء الأعمال/التصور (مثل Tableau، Power BI، Superset، Metabase، Looker). تفكير تحليلي قوي: مريح في تأطير أسئلة الأعمال، واستكشاف البيانات، وتحويل النتائج إلى رؤى واضحة. القدرة على توصيل الموضوعات المعقدة بلغة بسيطة وموجزة لأصحاب المصلحة غير التقنيين.<br><br>المؤهلات المفضلة:<br><br>خبرة في البيانات القائمة على الأحداث (السجلات، مسار النقر، رحلة العميل، تدفقات الاتصال، بيانات التتبع). معرفة تقنيات نمذجة البيانات (مثل النمذجة الأبعاد، Kimball، مخزن البيانات، مخطط النجمة/ندفة الثلج). خبرة في اختبار A/B، ومنصات التجريب، أو التحليل السببي. الإلمام بخطوط أنابيب التعلم الآلي أو العمل مع فرق علوم البيانات (مثل نماذج التوجيه، تسجيل ضمان الجودة، التنبؤ، التوصيات). خبرة في منتجات المستهلك عبر الإنترنت، أو السفر، أو التجارة الإلكترونية، أو الأسواق. خبرة عملية في تطوير الواجهة الأمامية أو الخلفية (مثل بناء أدوات داخلية في React/Next.js، Node.js، أو أطر عمل مماثلة) تستخدمها فرق العمليات أو الدعم. خبرة سابقة في دور رئيسي أو قائد تقني، لقيادة الاتجاه التقني وتوجيه العديد من المهندسين/المحللين.<br><br>#sanfrancisco #sanjose #losangeles #sandiego #oakland #denver #miami #orlando #atlanta #chicago #boston #detroit #newyork #portland #philadelphia #dallas #houston #austin #seattle #sydney #melbourne #perth #toronto #vancouver #montreal #shanghai #beijing #shenzhen #prague #Brno #Ostrava #cairo #alexandria #giza #estonia #paris #berlin #munich #hamburg #stuttgart #cologne #frankfurt #hongkong #budapest #jakarta #bali #dublin #telaviv #milan #rome #venice #florence #naples #turin #palermo #bologna #tokyo #osaka #kualalumpur #malta #amsterdam #oslo #manila #warsaw #krakow #doha #alrayyan #riyadh #jeddah #mecca #medina #singapore #seoul #barcelona #madrid #stockholm #zurich #taipei #tainan #taichung #kaohsiung #bangkok #Phuket #istanbul #london #manchester #edinburgh #hcmc #hanoi #lodz #wroclaw #poznan #katowice #rio #salvador #newdelhi #bangalore #bandung #yokohama #nagoya #okinawa #fukuoka #jerusalem #IT #4<br><br>يرجى مراجعة إرشادات عملية التوظيف لدينا قبل مقابلتك - انقر هنا لمعرفة كيفية عمل المقابلات في أجودا.<br><br>اكتشف المزيد حول العمل في أجودا<br><br>وظائف أجودا https://careersatagoda.com فيسبوك https://www.facebook.com/agodacareers/ لينكد إن https://www.linkedin.com/company/agoda يوتيوب https://www.youtube.com/agodalife<br><br>صاحب عمل متكافئ الفرص<br><br>في أجودا، نفخر بكوننا شركة يمثلها أشخاص من جميع الخلفيات والتوجهات المختلفة. نحن نعطي الأولوية لجذب المواهب المتنوعة وزراعة بيئة شاملة تشجع على التعاون والابتكار. يعتمد التوظيف في أجودا فقط على جدارة الشخص ومؤهلاته. نحن ملتزمون بتوفير تكافؤ الفرص في التوظيف بغض النظر عن الجنس أو العمر أو العرق أو اللون أو الأصل القومي أو الدين أو الحالة الاجتماعية أو الحمل أو التوجه الجنسي أو الهوية الجنسية أو الإعاقة أو المواطنة أو حالة المحارب القديم أو الخدمة العسكرية وغيرها من الخصائص المحمية قانونًا.<br><br>سنحتفظ بطلبك في ملفنا حتى نتمكن من النظر فيه لشواغر مستقبلية ويمكنك دائمًا طلب حذف تفاصيلك من الملف. لمزيد من التفاصيل يرجى قراءة سياسة الخصوصية الخاصة بنا.<br><br>إخلاء المسؤولية<br><br>نحن لا نقبل أي شروط أو أحكام، ولا نعترف بتمثيل أي وكالة لمرشح، من عمليات التقديم غير المطلوبة من طرف ثالث أو وكالة. إذا تلقينا سير ذاتية غير مطلوبة أو تخمينية، فإننا نحتفظ بالحق في الاتصال بالمرشح وتوظيفه مباشرة دون أي التزام بدفع رسوم توظيف.
<h2 class="h5">وصف الوظيفة</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
<span>تبحث Mindrift عن خبراء استخراج الويب ذوي المهارة العالية للانضمام إلى مشروع Tendem (https://tendem.<br>ai/) وتوجيه تدفقات عمل لاستخراج البيانات المتخصصة لحالات الاستخدام الواقعية.<br> تبحث Mindrift عن مهندسي استخراج البيانات بلغة بايثون ذوي مهارات عالية للانضمام إلى مشروع Tendem وتوجيه تدفقات عمل لاستخراج البيانات المتخصصة لتطبيقات العالم الواقعي.<br> في هذا الدور، ستطبق خبرتك في استخراج الويب، واستخراج البيانات، ومعالجة البيانات لتقديم نتائج دقيقة وموثوقة وعالية الجودة.<br> هذه الفرصة العمل عن بعد بدوام جزئي مثالية للمهنيين الفنيين ذوي الخبرة في استخراج الويب، واستخراج البيانات، والمعالجة.<br> ما نقوم به: منصة Mindrift وربط المختصين بمشروعات تكنولوجية مبتكرة.<br> مهمتنا هي المساعدة في تطوير تقنيات ذكاء اصطناعي عالية الجودة من خلال الجمع بين الخبرة الواقعية من محترفين حول العالم مع جهود تطوير الذكاء الاصطناعي المتقدمة.<br> عن الدور: هذه وظيفة حرة لمشروع Tendem.<br> كمهندس استخراج بيانات بايثون، ستتعامل مع مهام استخراج البيانات التي تتطلب دقة تقنية لاستخراج ومعالجة الويب، باستخدام أدوات مثل Apify، OpenRouter، وتقنيات أخرى، إلى جانب خبرتك ومناهجك التقنية الخاصة.<br> المسؤوليات الأساسية: امتلاك تدفقات استخراج البيانات من البداية إلى النهاية عبر مواقع معقدة، مع ضمان التغطية الكاملة والدقة والتسليم الموثوق للبيانات المهيكلة.<br> الاستفادة من الأدوات وتدفقات العمل المخصصة لتسريع جمع البيانات والتحقق منها وتنفيذ المهام مع الالتزام بالمتطلبات المحددة.<br> ضمان استخراج موثوق من مصادر ويب ديناميكية وتفاعلية، مع تعديل الأساليب حسب الحاجة للتعامل مع محتوى يعتمد على جافا سكريبت وسلوك الموقع المتغير.<br> فرض معايير جودة البيانات من خلال عمليات تحقق، وضبط الاتساق عبر المصادر، والالتزام بمواصفات التنسيق، والتحقق المنهجي قبل التسليم.<br> توسيع عمليات الاستخراج لمجموعات بيانات كبيرة باستخدام تجميع فعال أو توازي، ومراقبة الإخفاقات، والحفاظ على الاستقرار أمام تغييرات طفيفة في بنية الموقع.<br> المؤهلات التعليمية: خبرة لا تقل عن 3+ سنوات في هندسة البيانات، استخراج الويب، الأتمتة، أو تطوير البرمجيات (مطلوب).<br> درجة البكالوريوس أو الماجستير في الهندسة، الرياضيات التطبيقية، علوم الكمبيوتر، أو مجالات تقنية ذات صلة تعتبر مفضلة.<br> الخبرة الأكاديمية و/أو المهنية: يجب أن يمتلك المرشحون أساساً تقنياً قوياً وخبرة عملية في البرمجة النصية، الأتمتة، وتدفقات عمل استخراج البيانات.<br> نبحث عن مختصين يمكنهم حل مشكلات غير تقليدية، والعمل بثقة مع تقنيات الويب الحديثة وأدوات معالجة البيانات، وجمع البيانات من مصادر متنوعة وتنظيمها والتحقق منها بشكل منهجي.<br> نهج منهجي وتفصيلي والقدرة على العمل بشكل مستقل أساسية.<br> المهارات التقنية (أساسية) خبرة قوية في استخراج الويب باستخدام بايثون (BeautifulSoup، Selenium أو ما يشابهها)، بما في ذلك المحتوى الديناميكي (JS، AJAX، التمرير اللانهائي) وواجهات برمجة التطبيقات عبر البروكسيات. قدرة مثبتة على استخراج البيانات من هياكل معقدة (التراكيب، الصفحات المؤرشفة، HTML غير المتسق). خلفية صلبة في تنظيف البيانات، التطبيع، والتحقق، وتقديم مجموعات بيانات مهيكلة (CSV، JSON، جداول Google). متطلبات إضافية خبرة عملية مع نماذ الذكاء الاصطناعي ونُظم أطر الذكاء الاصطناعي لتعزيز الأتمتة وحل المشكلات. اهتمام شديد بالتفاصيل والتزام بدقة البيانات. أخلاقيات عمل ذاتية التوجيه مع القدرة على استكشاف الأخطاء بشكل مستقل. رابط إلى GitHub ميزة إضافية. الكفاءة الإنجليزية: مستوى فوق المتوسط (B2) أو أعلى (مطلوب). توقعات الوقت للمشروع: لهذه المشروع، تُقدر المهام بقرابة 10–20 ساعة في الأسبوع خلال المراحل النشطة، وفقاً لمتطلبات المشروع.<br> وهذا تقدير، ليس عبئ عمل مضمون، ويطبق فقط أثناء نشاط المشروع.<br> التعويض: في هذا المشروع، يمكن أن يكسب المساهمون حتى 37 دولاراً في الساعة مكافئاً، اعتماداً على مستواهم وتقدمهم في المساهمة.<br> يختلف التعويض عبر المشاريع حسب النطاق والتعقيد والخبرة المطلوبة.<br> يرجى ملاحظة أن مشاريع أخرى على المنصة قد توفر مستويات كسب مختلفة بناءً على متطلباتها.<br></span></div>
نظرة عامة على الوظيفة:<br>نحن نبحث عن عالم بيانات موهوب ومتحمس للانضمام إلى فريق الاكتواري للمجموعة.<br>تطوير ونشر حلول تعتمد على البيانات باستخدام لغات البرمجة R و RShiny و Python و SQL لتحليل وتفسير مجموعات البيانات المعقدة.<br>استخدام نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، وتقنيات التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، وتقنيات كشط الويب (Web Scraping) لاستخراج وتحليل ونمذجة البيانات غير المهيكلة.<br>العمل مع منصات الحوسبة السحابية، وخاصة منصة Google Cloud (GCP) و Azure، لتصميم خطوط بيانات وبيئات عمل قابلة للتوسع وفعالة.<br>الاستفادة من التحليلات: الرياضيات والإحصاء، والنمذجة، وتقنيات تعلم الآلة الحديثة، والتحسين.<br>فهم قواعد البيانات المعقدة وإجراء عمليات إدارة البيانات وتنظيفها وتحويلها وتصورها.<br>بناء واجهات مستخدم بديهية باستخدام أدوات مثل Shiny أو Dash، مما يتيح للمستخدمين غير التقنيين التفاعل بسهولة مع النماذج التنبؤية ولوحات معلومات التحليلات.<br>إنشاء وصيانة نماذج التحليلات التنبؤية، ولوحات المعلومات، وبرامج الأتمتة، وغيرها من الأدوات التي تعتمد على البيانات للفرق التقنية وأصحاب المصلحة في الأعمال.<br>مواكبة أحدث التطورات في علم البيانات، والحوسبة السحابية، والذكاء الاصطناعي لتحسين منتجات البيانات بشكل مستمر.<br>معرفة المفاهيم الاكتوارية تعد ميزة إضافية.<br>المؤهلات والخبرة:<br>• درجة جامعية متقدمة (يفضل درجة الماجستير) في الرياضيات، أو الإحصاء، أو علوم الحاسب، أو الاقتصاد، أو العلوم الاكتوارية، أو أي مجال ذي صلة.<br>• خبرة ذات صلة لا تقل عن 3-5 سنوات (يعتمد مستوى الخبرة على الملف الشخصي).
<p>فني أول – استخراجات البيانات هو دور وظيفي ميداني متخصص مسؤول عن الاسترجاع والت validation والتقديم من بيانات العدادات الكهربائية والمائية (الجملة والعد) من العدادات الكهربائية والمائية (الجملة والمنزلية). تجمع هذه المهنة بين الخبرة الفنية لفني كهربائي ودقة أخصائي بيانات لضمان تواصل سلس مع عدادات KAHRAMAA باستخدام أجهزة وبرامج متخصصة.</p><br><p>المسؤوليات الأساسية:</p><ol><li><p>استلام أوامر العمل والتحقق من مواقع العدادات، مع ضمان إمكانية الوصول وظروف ميدانية آمنة.</p></li><li><p>الحفاظ على مركبة مخصصة لضمان التنقل الفوري عبر المناطق المعنية</p></li><li><p>تحديد الإخلالات والإبلاغ عنها، بما في ذلك القراءات غير الاعتيادية أو الاستهلاك غير المصرح به أو علامات التلاعب</p></li><li><p>التقاط أدلة فوتوغرافية والحفاظ على سجلات النشاط (لقطات شاشة، ملفات بيانات) كدلائل داعمة.</p></li><li><p>الالتزام الصارم بمعايير KAHRAMAA وإجراءاتها وبروتوكولات السلامة للأنظمة الكهربائية والمائية.</p></li><li><p>إقامة اتصال مع عدادات الكهرباء والماء باستخدام مسبارات بصرية، كابلات اتصال، ومهايئ واجهات.</p></li><li><p>استخدام برامج الشركة المصنِّعة المعتمدة وأجهزة اللاب توب لاستخراج سجلات الفوترة وبيانات الفاصل الزمني وسجلات الأحداث وسجلات العبث ومعلمات التكوين.</p></li><li><p>الحفاظ على القدرة التقنية الكاملة للتواصل مع جميع أنواع عدادات KAHRAMAA، مع تحديث البرمجيات والتعريفات والتوافق.</p></li><li><p>التحقق من مجموعات البيانات المستخرجة من حيث الاكتمال والدقة، مع ضمان عدم فقدان البيانات أو تلفها.</p></li><li><p>تنسيق البيانات بدقة وفق متطلبات KAHRAMAA.</p></li><li><p>إجراء عمليات التحميل/التقديم الناجحة إلى نظام KAHRAMAA وإغلاق الحالات المعينة فقط حال قبول البيانات.</p></li></ol><p><strong>المرشح المثالي</strong></p><ol><li><p>درجة البكالوريوس في الهندسة الكهربائية/الإلكترونيات.</p></li><li><p>خبرة عملية لا تقل عن 5 سنوات في خدمات المجال الكهربائية، قراءة العدادات، أو اكتساب البيانات الصناعية.</p></li><li><p>شهادة KAHRAMAA سارية (مفضلة).</p></li><li><p>إتقان استخدام أجهزة اللاب توب الميدانية وبرامج اتصال العدادات وأدوات التقارير المحمولة.</p></li><li><p>فهم قوي لعدادات الكهرباء والمياه والأنظمة المرتبطة بها؛ familiar with KAHRAMAA standards.</p></li></ol>
About Agoda<br><br>At Agoda, we bridge the world through travel. Our story began in 2005, when two lifelong friends and entrepreneurs, driven by their passion for travel, launched Agoda to make it easier for everyone to explore the world.<br><br>Today, we are part of Booking Holdings [NASDAQ: BKNG], with a diverse team of over 7,000 people from 90 countries, working together in offices around the globe. Every day, we connect people to destinations and experiences, with our great deals across our millions of hotels and holiday properties, flights, and experiences worldwide.<br><br>No two days are the same at Agoda. Data and technology are at the heart of our culture, fueling our curiosity and innovation. If you’re ready to begin your best journey and help build travel for the world, join us.<br><br>Get To Know Our Team:<br><br>The Data department oversees all of Agoda’s data-related requirements. Our ultimate goal is to enable and increase the use of data in the company through creative approaches and the implementation of powerful resources such as operational and analytical databases, queue systems, BI tools, and data science technology. We hire the brightest minds from around the world to take on this challenge and equip them with the knowledge and tools that contribute to their personal growth and success while supporting our company’s culture of diversity and experimentation. The role the Data team plays at Agoda is critical as business users, product managers, engineers, and many others rely on us to empower their decision making. We are equally dedicated to our customers by improving their search experience with faster results and protecting them from any fraudulent activities. Data is interesting only when you have enough of it, and we have plenty. This is what drives up the challenge as part of the Data department, but also the reward.<br><br>The Opportunity:<br><br>As a Senior/Staff Data Engineer in CEG (Customer Experience Group), you will help design, build, and maintain the data and software foundations that power how CEG Business users serves customers and agents across all contact channels. You will work closely with Product, Operations, Analytics, Operations Efficiency, WFM, Dev Ops and engineering teams to deliver reliable data pipelines, scalable models, internal tools, and clear insights that improve customer experience and operational efficiency.<br><br>You are comfortable switching between engineering work (pipelines, data models, internal services, tooling, optimization) and analytics work (business questions, dashboards, deep‑dive analysis). You can talk to both engineers and business stakeholders in simple, clear language. At the Staff level, you will also shape CEG’s data and tooling strategy, influence cross‑team architecture, and raise the overall engineering and data bar for the team.<br><br>What You’ll Do:<br><br>Data Engineering<br><br>Design, build, and maintain scalable ETL/ELT pipelines to ingest, transform, and serve data from CEG systems (case management, telephony, chat, bots, QA tools, WFM, CRM) and third‑party tools and logs. Develop and optimize data models (e.g., warehouse tables, marts, views) that power CEG reporting, monitoring, forecasting, QA, and experimentation. Ensure data quality, reliability, and observability:Implement validation checks, anomaly detection, and monitoring for key CEG datasets and metrics. Work with stakeholders to define and enforce data definitions, SLAs, and ownership for critical tables and metrics. Improve performance and cost efficiency of data jobs and queries (e.g., partitioning, indexing, query tuning, storage format optimization) for high‑volume CEG data (calls, chats, emails, cases, events). Collaborate with data platform and engineering teams to standardize tooling and best practices (e.g., version control, CI/CD for data and services, code review, documentation, runbooks).<br><br>Data Tools & Product Development<br><br>Design and build data tools and internal products for CEG (e.g., self‑service analytics, case monitoring dashboards, alerting systems, investigator tools, QA/review tools, agent performance views). Use languages such as Python, Java, Golang, or Java Script/Type Script to implement APIs, data services, and lightweight UIs that expose data in a usable way to agents, managers, and operations teams. Work closely with CEG product managers and operations to translate operational pain points into concrete data tools, from problem framing to delivery and iteration. Apply solid software engineering practices—testing, code reviews, CI/CD, observability—to data products so they are reliable, maintainable, and easy to extend. At Staff level, define and drive the roadmap for key CEG data tools and platforms, ensuring reuse across regions, lines of business, and channels.<br><br>Data Analytics & Business Impact<br><br>Partner with CEG product and business teams to translate questions into data problems and design clear analytic approaches. Build and maintain dashboards and reports (e.g., contact volumes, handling time, quality, customer outcomes, agent performance, spot alerts) that provide reliable metrics and self‑service access to data. Perform deep‑dive analysis to understand trends in contact patterns, customer issues, agent performance, and operational efficiency; identify root causes and propose practical, data‑driven recommendations. Define and maintain metrics and KPIs (e.g., CSAT, NPS, SLA, AHT, FCR, quality scores), ensuring consistent definitions across CEG teams and tools. Communicate findings in simple, business‑friendly language, including clear implications and recommended next steps.<br><br>Stakeholder & Team Collaboration <br><br>Act as a trusted data partner for CEG stakeholders (operations leaders, product managers, WFM, QA, training, policy, and regional leadership). Work with other data engineers, analysts, and scientists to align on data standards, reusable components, and shared datasets for CEG. Mentor junior and mid‑level team members on data engineering, analytics, and software engineering best practices. Contribute to continuous improvement of team workflows (code reviews, testing, documentation, runbooks, knowledge sharing, incident reviews). At Staff level, influence cross‑team architecture and ways of working, making sure CEG’s data ecosystem scales with business growth.<br>Required Qualifications:<br><br>8+ years working as a Data Engineer, Analytics Engineer, or Data Analyst in a data‑driven environment (Staff level typically 10+ or equivalent scope/impact). Strong SQL skills (complex joins, window functions, aggregation, query optimization). Experience with at least one major data warehouse / big data technology (e.g., Big Query, Snowflake, Redshift, Hive, Spark, Vertica, Star Rocks, or similar). Solid experience with ETL/ELT tools or orchestration frameworks (e.g., Airflow, dbt, internal frameworks). Proficiency in at least one programming language for data and services (e.g., Python, Java, Golang, Kotlin, or Java Script/Type Script). Experience building production‑grade data pipelines and/or data services with attention to quality, monitoring, and maintainability. Experience with BI / visualization tools (e.g., Tableau, Power BI, Superset, Metabase, Looker). Strong analytical thinking: comfortable framing business questions, exploring data, and turning results into clear insights. Ability to communicate complex topics in simple, concise language to non‑technical stakeholders.<br><br>Preferred Qualifications:<br><br>Experience with event‑driven data (logs, clickstream, customer journey, contact flows, tracking data). Knowledge of data modeling techniques (e.g., dimensional modeling, Kimball, data vault, star/snowflake schema). Experience with A/B testing, experimentation platforms, or causal analysis. Familiarity with ML pipelines or working with data science teams (e.g., routing models, QA scoring, forecasting, recommendations). Experience in online consumer products, travel, e‑commerce, or marketplaces. Hands‑on frontend or backend development experience (e.g., building internal tools in React/Next.js, Node.js, or similar frameworks) used by operations or support teams. Prior experience in a Staff or Tech‑Lead role, driving technical direction and mentoring multiple engineers/analysts.<br><br>#sanfrancisco #sanjose #losangeles #sandiego #oakland #denver #miami #orlando #atlanta #chicago #boston #detroit #newyork #portland #philadelphia #dallas #houston #austin #seattle #sydney #melbourne #perth #toronto #vancouver #montreal #shanghai #beijing #shenzhen #prague #Brno #Ostrava #cairo #alexandria #giza #estonia #paris #berlin #munich #hamburg #stuttgart #cologne #frankfurt #hongkong #budapest #jakarta #bali #dublin #telaviv #milan #rome #venice #florence #naples #turin #palermo #bologna #tokyo #osaka #kualalumpur #malta #amsterdam #oslo #manila #warsaw #krakow #doha #alrayyan #riyadh #jeddah #mecca #medina #singapore #seoul #barcelona #madrid #stockholm #zurich #taipei #tainan #taichung #kaohsiung #bangkok #Phuket #istanbul #london #manchester #edinburgh #hcmc #hanoi #lodz #wroclaw #poznan #katowice #rio #salvador #newdelhi #bangalore #bandung #yokohama #nagoya #okinawa #fukuoka #jerusalem #IT #4<br><br>Please review our Hiring Process Guidelines before your interview — click here to learn how interviewing at Agoda works.<br><br>Discover More About Working At Agoda<br><br>Agoda Careers https://careersatagoda.com Facebook https://www.facebook.com/agodacareers/Linked In https://www.linkedin.com/company/agoda You Tube https://www.youtube.com/agodalife<br><br>Equal Opportunity Employer <br><br>At Agoda, we pride ourselves on being a company represented by people of all different backgrounds and orientations. We prioritize attracting diverse talent and cultivating an inclusive environment that encourages collaboration and innovation. Employment at Agoda is based solely on a person’s merit and qualifications. We are committed to providing equal employment opportunity regardless of sex, age, race, color, national origin, religion, marital status, pregnancy, sexual orientation, gender identity, disability, citizenship, veteran or military status, and other legally protected characteristics.<br><br>We will keep your application on file so that we can consider you for future vacancies and you can always ask to have your details removed from the file. For more details please read our privacy policy.<br><br>Disclaimer<br><br>We do not accept any terms or conditions, nor do we recognize any agency’s representation of a candidate, from unsolicited third-party or agency submissions. If we receive unsolicited or speculative CVs, we reserve the right to contact and hire the candidate directly without any obligation to pay a recruitment fee.
About Agoda<br><br>At Agoda, we bridge the world through travel. Our story began in 2005, when two lifelong friends and entrepreneurs, driven by their passion for travel, launched Agoda to make it easier for everyone to explore the world.<br><br>Today, we are part of Booking Holdings [NASDAQ: BKNG], with a diverse team of over 7,000 people from 90 countries, working together in offices around the globe. Every day, we connect people to destinations and experiences, with our great deals across our millions of hotels and holiday properties, flights, and experiences worldwide.<br><br>No two days are the same at Agoda. Data and technology are at the heart of our culture, fueling our curiosity and innovation. If you’re ready to begin your best journey and help build travel for the world, join us.<br><br>Get To Know Our Team:<br><br>The Data department oversees all of Agoda’s data-related requirements. Our ultimate goal is to enable and increase the use of data in the company through creative approaches and the implementation of powerful resources such as operational and analytical databases, queue systems, BI tools, and data science technology. We hire the brightest minds from around the world to take on this challenge and equip them with the knowledge and tools that contribute to their personal growth and success while supporting our company’s culture of diversity and experimentation. The role the Data team plays at Agoda is critical as business users, product managers, engineers, and many others rely on us to empower their decision making. We are equally dedicated to our customers by improving their search experience with faster results and protecting them from any fraudulent activities. Data is interesting only when you have enough of it, and we have plenty. This is what drives up the challenge as part of the Data department, but also the reward.<br><br>The Opportunity:<br><br>As a Senior/Staff Data Engineer in CEG (Customer Experience Group), you will help design, build, and maintain the data and software foundations that power how CEG Business users serves customers and agents across all contact channels. You will work closely with Product, Operations, Analytics, Operations Efficiency, WFM, Dev Ops and engineering teams to deliver reliable data pipelines, scalable models, internal tools, and clear insights that improve customer experience and operational efficiency.<br><br>You are comfortable switching between engineering work (pipelines, data models, internal services, tooling, optimization) and analytics work (business questions, dashboards, deep‑dive analysis). You can talk to both engineers and business stakeholders in simple, clear language. At the Staff level, you will also shape CEG’s data and tooling strategy, influence cross‑team architecture, and raise the overall engineering and data bar for the team.<br><br>What You’ll Do:<br><br>Data Engineering<br><br>Design, build, and maintain scalable ETL/ELT pipelines to ingest, transform, and serve data from CEG systems (case management, telephony, chat, bots, QA tools, WFM, CRM) and third‑party tools and logs. Develop and optimize data models (e.g., warehouse tables, marts, views) that power CEG reporting, monitoring, forecasting, QA, and experimentation. Ensure data quality, reliability, and observability:Implement validation checks, anomaly detection, and monitoring for key CEG datasets and metrics. Work with stakeholders to define and enforce data definitions, SLAs, and ownership for critical tables and metrics. Improve performance and cost efficiency of data jobs and queries (e.g., partitioning, indexing, query tuning, storage format optimization) for high‑volume CEG data (calls, chats, emails, cases, events). Collaborate with data platform and engineering teams to standardize tooling and best practices (e.g., version control, CI/CD for data and services, code review, documentation, runbooks).<br><br>Data Tools & Product Development<br><br>Design and build data tools and internal products for CEG (e.g., self‑service analytics, case monitoring dashboards, alerting systems, investigator tools, QA/review tools, agent performance views). Use languages such as Python, Java, Golang, or Java Script/Type Script to implement APIs, data services, and lightweight UIs that expose data in a usable way to agents, managers, and operations teams. Work closely with CEG product managers and operations to translate operational pain points into concrete data tools, from problem framing to delivery and iteration. Apply solid software engineering practices—testing, code reviews, CI/CD, observability—to data products so they are reliable, maintainable, and easy to extend. At Staff level, define and drive the roadmap for key CEG data tools and platforms, ensuring reuse across regions, lines of business, and channels.<br><br>Data Analytics & Business Impact<br><br>Partner with CEG product and business teams to translate questions into data problems and design clear analytic approaches. Build and maintain dashboards and reports (e.g., contact volumes, handling time, quality, customer outcomes, agent performance, spot alerts) that provide reliable metrics and self‑service access to data. Perform deep‑dive analysis to understand trends in contact patterns, customer issues, agent performance, and operational efficiency; identify root causes and propose practical, data‑driven recommendations. Define and maintain metrics and KPIs (e.g., CSAT, NPS, SLA, AHT, FCR, quality scores), ensuring consistent definitions across CEG teams and tools. Communicate findings in simple, business‑friendly language, including clear implications and recommended next steps.<br><br>Stakeholder & Team Collaboration <br><br>Act as a trusted data partner for CEG stakeholders (operations leaders, product managers, WFM, QA, training, policy, and regional leadership). Work with other data engineers, analysts, and scientists to align on data standards, reusable components, and shared datasets for CEG. Mentor junior and mid‑level team members on data engineering, analytics, and software engineering best practices. Contribute to continuous improvement of team workflows (code reviews, testing, documentation, runbooks, knowledge sharing, incident reviews). At Staff level, influence cross‑team architecture and ways of working, making sure CEG’s data ecosystem scales with business growth.<br>Required Qualifications:<br><br>8+ years working as a Data Engineer, Analytics Engineer, or Data Analyst in a data‑driven environment (Staff level typically 10+ or equivalent scope/impact). Strong SQL skills (complex joins, window functions, aggregation, query optimization). Experience with at least one major data warehouse / big data technology (e.g., Big Query, Snowflake, Redshift, Hive, Spark, Vertica, Star Rocks, or similar). Solid experience with ETL/ELT tools or orchestration frameworks (e.g., Airflow, dbt, internal frameworks). Proficiency in at least one programming language for data and services (e.g., Python, Java, Golang, Kotlin, or Java Script/Type Script). Experience building production‑grade data pipelines and/or data services with attention to quality, monitoring, and maintainability. Experience with BI / visualization tools (e.g., Tableau, Power BI, Superset, Metabase, Looker). Strong analytical thinking: comfortable framing business questions, exploring data, and turning results into clear insights. Ability to communicate complex topics in simple, concise language to non‑technical stakeholders.<br><br>Preferred Qualifications:<br><br>Experience with event‑driven data (logs, clickstream, customer journey, contact flows, tracking data). Knowledge of data modeling techniques (e.g., dimensional modeling, Kimball, data vault, star/snowflake schema). Experience with A/B testing, experimentation platforms, or causal analysis. Familiarity with ML pipelines or working with data science teams (e.g., routing models, QA scoring, forecasting, recommendations). Experience in online consumer products, travel, e‑commerce, or marketplaces. Hands‑on frontend or backend development experience (e.g., building internal tools in React/Next.js, Node.js, or similar frameworks) used by operations or support teams. Prior experience in a Staff or Tech‑Lead role, driving technical direction and mentoring multiple engineers/analysts.<br><br>#sanfrancisco #sanjose #losangeles #sandiego #oakland #denver #miami #orlando #atlanta #chicago #boston #detroit #newyork #portland #philadelphia #dallas #houston #austin #seattle #sydney #melbourne #perth #toronto #vancouver #montreal #shanghai #beijing #shenzhen #prague #Brno #Ostrava #cairo #alexandria #giza #estonia #paris #berlin #munich #hamburg #stuttgart #cologne #frankfurt #hongkong #budapest #jakarta #bali #dublin #telaviv #milan #rome #venice #florence #naples #turin #palermo #bologna #tokyo #osaka #kualalumpur #malta #amsterdam #oslo #manila #warsaw #krakow #doha #alrayyan #riyadh #jeddah #mecca #medina #singapore #seoul #barcelona #madrid #stockholm #zurich #taipei #tainan #taichung #kaohsiung #bangkok #Phuket #istanbul #london #manchester #edinburgh #hcmc #hanoi #lodz #wroclaw #poznan #katowice #rio #salvador #newdelhi #bangalore #bandung #yokohama #nagoya #okinawa #fukuoka #jerusalem #IT #4<br><br>Please review our Hiring Process Guidelines before your interview — click here to learn how interviewing at Agoda works.<br><br>Discover More About Working At Agoda<br><br>Agoda Careers https://careersatagoda.com Facebook https://www.facebook.com/agodacareers/Linked In https://www.linkedin.com/company/agoda You Tube https://www.youtube.com/agodalife<br><br>Equal Opportunity Employer <br><br>At Agoda, we pride ourselves on being a company represented by people of all different backgrounds and orientations. We prioritize attracting diverse talent and cultivating an inclusive environment that encourages collaboration and innovation. Employment at Agoda is based solely on a person’s merit and qualifications. We are committed to providing equal employment opportunity regardless of sex, age, race, color, national origin, religion, marital status, pregnancy, sexual orientation, gender identity, disability, citizenship, veteran or military status, and other legally protected characteristics.<br><br>We will keep your application on file so that we can consider you for future vacancies and you can always ask to have your details removed from the file. For more details please read our privacy policy.<br><br>Disclaimer<br><br>We do not accept any terms or conditions, nor do we recognize any agency’s representation of a candidate, from unsolicited third-party or agency submissions. If we receive unsolicited or speculative CVs, we reserve the right to contact and hire the candidate directly without any obligation to pay a recruitment fee.
<h2 class="h5">وصف الوظيفة</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
<span>تبحث Mindrift عن متخصصين متمرسين في Vibecode للانضمام إلى مشروع Tendem (https://tendem.<br>ai/) ودفع سير عمل استخراج البيانات المتخصصة لحالات الاستخدام الواقعية.<br> تبحث Mindrift عن مهندسين كبار في بايثون لاستخراج البيانات للانضمام إلى مشروع Tendem ودفع سير عمل استخراج البيانات المتخصصة لتطبيقات العالم الواقعي.<br> في هذه الوظيفة، ستطبق خبرتك في استخراج البيانات من الويب، واستخراج البيانات، ومعالجة البيانات لتقديم نتائج دقيقة وموثوقة وعالية الجودة.<br> هذه الفرصة عن بُعد بدوام جزئي مثالية للمحترفين التقنيين الذين لديهم خبرة عملية في استخراج البيانات من الويب، واستخراج البيانات ومعالجتها.<br> ما الذي نفعله؟ تربط منصة Mindrift المتخصصين بمشروعات تكنولوجيا مبتكرة.<br> مهمتنا هي المساعدة في تطوير تكنولوجيا ذكاء اصطناعي عالية الجودة من خلال دمج الخبرة الواقعية من المحترفين حول العالم مع جهود تطوير ذكاء اصطناعي متقدمة.<br> عن الدور هذا دور مستقل حر لمشروع Tendem.<br> كمهندس كبار في بايثون لاستخراج البيانات، ستتعامل مع مهام استخراج البيانات التي تتطلب دقة تقنية في الاستخراج والمعالجة على الويب، باستخدام أدوات مثل Apify وOpenRouter وتقنيات أخرى، إلى جانب خبرتك التقنية ومناهجك الخاصة.<br> المسؤوليات الرئيسية: إدارة سير عمل استخراج البيانات من البداية للنهاية عبر مواقع معقدة، ضمان التغطية الكاملة والدقة والتسليم الموثوق لمجموعات البيانات المنظمة.<br> استغلال الأدوات المتاحة ومسارات العمل المخصصة لتسريع جمع البيانات والتحقق منها وتنفيذ المهام مع تلبية المتطلبات المحددة.<br> ضمان استخراج موثوق من مصادر ويب ديناميكية وتفاعلية، وتكييف الأساليب حسب الحاجة للتعامل مع المحتوى المعروض بجافا سكريبت وسلوك الموقع المتغير.<br> فرض معايير جودة البيانات من خلال فحوصات التحقق، وضوابط التناسق عبر المصادر، والالتزام بمواصفات التنسيق، والتحقق النظامي قبل التسليم.<br> توسيع عمليات الاستخراج للبيانات الكبيرة باستخدام دفعات فعالة أو توازي، ورصد الأعطال، والحفاظ على الاستقرار أمام تغيّر بسيط في بنية الموقع.<br> المؤهلات التعليمية: خبرة 5 سنوات على الأقل ذات صلة في هندسة البيانات، استخراج البيانات من الويب، التشغيل الآلي، أو تطوير البرمجيات (مطلوب).<br> درجة البكالوريوس أو الماجستير في الهندسة، الرياضيات التطبيقية، علوم الحاسوب، أو المجالات التقنية ذات الصلة ميزة إضافية.<br> الخبرة الأكاديمية و/أو المهنية: يجب أن يمتلك المرشحون أساساً تقنياً قوياً وتجربة عملية مع التهيئة والبرمجة الآلية وتدفقات استخراج البيانات.<br> نحن نبحث عن متخصصين يمكنهم حل مشكلات غير تقليدية والتعامل بثقة مع أدوات وتكنولوجيات التطوير الحديثة وجمع وتنظيم والتحقق من البيانات من مصادر متنوعة بطريقة منهجية.<br> نهج منهجي وتركّيز على التفاصيل والقدرة على العمل بشكل مستقل أمور أساسية.<br> المهارات التقنية (أساسية): خبرة قوية في استخراج البيانات عبر بايثون (BeautifulSoup، Selenium أو ما يماثلها)، بما في ذلك المحتوى الديناميكي (JS، AJAX، التمرير اللانهائي) وواجهات برمجة التطبيقات عبر الوكاء؛ قدرة مثبتة على استخراج البيانات من هياكل معقدة (هرميات، صفحات محفوظة، HTML غير متسق)؛ خلفية صلبة في تنظيف البيانات، التطبيع، والتحقق، وتقديم مجموعات بيانات منظمة (CSV، JSON، جداول Google)؛ متطلبات إضافية: خبرة مثبتة في التعامل مع آليات مكافحة الروبوت وبُنى المواقع الديناميكية على نطاق واسع؛ خبرة مع بنى تحتية سحابية (AWS أو ما يعادلها) وتعبئة حاويات (Docker) كجزء من سير العمل الفعلي؛ خبرة عملية مع أطر LLM (LangChain، OpenRouter، أو ما يماثلها) مطبقة في مهام الأتمتة؛ اهتمام دقيق بالتفاصيل والتزام بدقة البيانات؛ أخلاقيات عمل ذاتية مع القدرة على استكشاف الأخطاء بشكل مستقل؛ وجود رابط GitHub ميزة؛ الكفاءة الإنجليزية: مستوى فوق المتوسط (B2) أو أعلى (مطلوب). توقعات وقت المشروع: لهذا المشروع، من المتوقع أن تستغرق المهام حوالي 10–20 ساعات في الأسبوع خلال المراحل النشطة، وفقاً لمتطلبات المشروع.<br> هذه تقديرات وليست عبء عمل مضمون، وتطبق فقط أثناء نشاط المشروع.<br> التعويض: في هذا المشروع، يمكن للمساهمين الحصول على ما يصل إلى 37 دولاراً أمريكياً في الساعة المكافئة، اعتماداً على المستوى وتيرة المساهمة.<br> يختلف التعويض عبر المشاريع وفقاً للنطاق والتعقيد والخبرة المطلوبة.<br> يرجى ملاحظة أن مشاريع أخرى على المنصة قد تقدم مستويات كسب مختلفة بناءً على متطلباتها.<br></span> </div>
Provide technical and strategic advisory services to government entities to help them build their data asset registers and implement classification policies. Design guidelines and toolkits to enable government employees to classify data independently and efficiently. Measure the level of compliance of government entities with national data classification policies and submit periodic performance reports to decision-makers. Lead national initiatives to assess cybersecurity risks resulting from improper classification of sensitive data at the state level. Ensure alignment of different entities’ policies with national data protection and privacy legislation, and identify data sovereignty requirements. Evaluate global technical solutions in data classification and provide recommendations to government entities on the best tools suited to the national infrastructure. Organize national workshops and conferences to transfer knowledge and discuss challenges faced by institutions in implementing data classification projects.<br><br>The contract duration is 12 months, with the possibility of extension based on departmental requirements.<br><br>Requirements<br><br>Required Academic Degree<br><br> Bachelor’s degree in (Information Security, Computer Science, or Management Information Systems). Strongly preferred: Master’s or PhD in (Data Governance or Public Cybersecurity Policy).<br><br>Required Training Certificates (If Required)<br><br> CDMP (Certified Data Management Professional) – Advanced level CGEIT (Certified in the Governance of Enterprise IT) Audit and compliance certifications such as CISA (Certified Information Systems Auditor) ISO/IEC 27001 Lead Auditor / Implementer<br><br>Required Years Of Experience<br><br> Minimum 10 years of experience in data governance and security. Must include at least 4 years working on regulatory frameworks, national policies, or consulting for major government institutions.<br><br>Required Language Proficiency<br><br> Arabic: Optional English: Required Other: Arabic preferred but not mandatory<br><br>Other Required Qualifications<br><br> Regulatory background: Deep understanding of local data and privacy laws and national cybersecurity standards. Consulting skills: Strong ability to influence and negotiate with senior leadership across government entities. Strategic vision: Ability to link data classification to national priorities such as digital transformation, data economy, and digital sovereignty. Institutional excellence: Familiarity with government excellence standards and quality models (e.g., EFQM) to ensure world-class advisory services.