We are looking for an experienced Data & AI Engineer to join our team and contribute to enterprise and public-sector digital, data, cloud and AI platform engagements.
The role focuses on building production-grade data products, AI-ready data pipelines and software services that ingest, transform, govern and serve both structured and unstructured data.
You will apply strong software-engineering practices across data and AI delivery, including modular development, APIs, automated testing, CI/CD, observability, security and responsible use of AI-assisted coding tools.
Key Responsibilities
- Develop and maintain batch and real-time/streaming data ingestion and transformation pipelines.
- Design and implement lakehouse architectures, curated data models, data products and serving APIs.
- Implement data quality, metadata, lineage, classification and access-control mechanisms.
- Build data pipelines supporting ML/AI use cases, document processing, embeddings, vector search and RAG solutions.
- Develop modular, maintainable and production-ready solutions using Python, SQL and Apache Spark.
- Implement automated testing, code reviews, CI/CD and deployment practices.
- Work with cloud platforms, containers, orchestration and monitoring/observability tools.
- Troubleshoot data and application issues and provide operational support for production workloads.
- Use approved AI coding assistants such as GitHub Copilot, Microsoft Copilot or equivalent enterprise-approved tools to support development, testing, documentation and analysis.
- Independently validate AI-generated code and ensure correctness, security, licensing compliance, performance and maintainability.
- Collaborate with data scientists, software engineers, architects, business stakeholders and delivery teams.
Required Skills & Experience
- 5+ years of professional experience in data engineering, AI engineering, software engineering or a closely related field.
- Strong hands-on experience with Python and SQL.
- Experience developing ETL/ELT pipelines and data processing solutions.
- Strong knowledge of Apache Spark and modern data/lakehouse architectures.
- Experience with batch and streaming data processing.
- Experience with APIs, Git, automated testing and CI/CD.
- Exposure to cloud data platforms, containers, orchestration and observability.
- Understanding of ML data preparation, embeddings, vector databases/search and Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- Understanding of data governance concepts including data quality, lineage, metadata and access control.
- Experience working in complex enterprise or public-sector environments is highly desirable.
- Demonstrated ability to independently review and validate AI-generated code.
Education & Certifications
- Bachelor's degree in Computer Science, Engineering, Information Systems or a related discipline.
Preferred Certifications
- Databricks Certified Data Engineer Associate
- Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate
- AWS Certified Data Engineer – Associate
- Google Cloud Professional Data Engineer
- Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate
Preferred Technologies
Experience with some of the following will be advantageous:
Python | SQL | Apache Spark | Databricks | Azure/AWS/GCP | APIs | Git/GitHub | CI/CD | Docker | Kubernetes | Kafka | Airflow | Lakehouse | Vector Databases | RAG | LLMs | Data Governance | GitHub Copilot | Microsoft Copilot
نبحث عن مهندس بيانات وذكاء اصطناعي ذي خبرة للانضمام إلى فريقنا والمساهمة في مشاريع منصات البيانات، السحابية، الرقمية والذكاء الاصطناعي للمؤسسات والقطاع العام.
يركز هذا الدور على بناء منتجات بيانات جاهزة للإنتاج، وأنابيب بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي، وخدمات برمجية تعمل على استيعاب البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وتحويلها وحوكمتها وتقديمها.
ستقوم بتطبيق ممارسات هندسة البرمجيات القوية عبر تقديم مشاريع البيانات والذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التطوير القائم على الوحدات النمطية، وواجهات برمجة التطبيقات (APIs)، والاختبار الآلي، والتكامل والتسليم المستمر (CI/CD)، والقابلية للملاحظة، والأمان، والاستخدام المسؤول لأدوات البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
المسؤوليات الرئيسية
- تطوير وصيانة أنابيب استيعاب وتحويل البيانات بالدفعة (batch) والوقت الفعلي/التدفق (real-time/streaming).
- تصميم وتنفيذ معماريات بحيرات البيانات (lakehouse)، ونماذج البيانات المنسقة، ومنتجات البيانات، وواجهات برمجة التطبيقات للتقديم.
- تنفيذ آليات جودة البيانات، والبيانات الوصفية (metadata)، والتتبع (lineage)، والتصنيف، والتحكم في الوصول.
- بناء أنابيب بيانات تدعم حالات استخدام تعلم الآلة/الذكاء الاصطناعي، ومعالجة المستندات، والأنمطة (embeddings)، والبحث الموجه (vector search)، وحلول التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG).
- تطوير حلول نمطية، قابلة للصيانة، وجاهزة للإنتاج باستخدام Python و SQL و Apache Spark.
- تنفيذ الاختبارات الآلية ومراجعات البرمجيات وممارسات التكامل والتسليم المستمر (CI/CD) والنشر.
- العمل مع المنصات السحابية والحاويات (containers) والتنسيق (orchestration) وأدوات المراقبة/القابلية للملاحظة.
- استكشاف أخطاء البيانات والتطبيقات وإصلاحها وتقديم الدعم التشغيلي لبيئات الإنتاج.
- استخدام مساعدي البرمجة المعتمدين بالذكاء الاصطناعي مثل GitHub Copilot أو Microsoft Copilot أو الأدوات المؤسسية المعتمدة المعادلة لدعم التطوير والاختبار والتوثيق والتحليل.
- التحقق بشكل مستقل من الكود المنشأ بواسطة الذكاء الاصطناعي وضمان الدقة والأمان والامتثال للترخيص والأداء وقابلية الصيانة.
- التعاون مع علماء البيانات، ومهندسي البرمجيات، والمهندسين المعماريين، وأصحاب المصلحة التجاريين، وفرق التسليم.
المهارات والخبرة المطلوبة
- أكثر من 5 سنوات من الخبرة المهنية في هندسة البيانات، أو هندسة الذكاء الاصطناعي، أو هندسة البرمجيات، أو مجال ذي صلة وثيقة.
- خبرة عملية قوية في Python و SQL.
- خبرة في تطوير أنابيب ETL/ELT وحلول معالجة البيانات.
- معرفة قوية بـ Apache Spark ومعماريات البيانات/بحيرات البيانات الحديثة.
- خبرة في معالجة البيانات بالدفعة والتدفق (batch and streaming).
- خبرة في واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، و Git، والاختبار الآلي، والتكامل والتسليم المستمر (CI/CD).
- دراية بـ منصات البيانات السحابية، والحاويات، والتنسيق، والقابلية للملاحظة.
- فهم لإعداد بيانات تعلم الآلة، و الأنمطة (embeddings)، وقواعد البيانات/البحث الموجه (vector databases/search)، والتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG).
- فهم لمفاهيم حوكمة البيانات بما في ذلك جودة البيانات، والتتبع (lineage)، والبيانات الوصفية، والتحكم في الوصول.
- يُفضل بشدة وجود خبرة في العمل ضمن بيئات مؤسسية معقدة أو في القطاع العام.
- قدرة مثبتة على مراجعة وتدقيق الكود المنشأ بواسطة الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل.
التعليم والشهادات
- درجة البكالوريوس في علوم الحاسوب، أو الهندسة، أو نظم المعلومات أو تخصص ذي صلة.
الشهادات المفضلة
- Databricks Certified Data Engineer Associate
- Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate
- AWS Certified Data Engineer – Associate
- Google Cloud Professional Data Engineer
- Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate
التقنيات المفضلة
سيكون من المفضل وجود خبرة في بعض التقنيات التالية:
Python | SQL | Apache Spark | Databricks | Azure/AWS/GCP | APIs | Git/GitHub | CI/CD | Docker | Kubernetes | Kafka | Airflow | Lakehouse | Vector Databases | RAG | LLMs | Data Governance | GitHub Copilot | Microsoft Copilot