التكنولوجيا من أجل الناس تفتح المستقبل

في ديفوتيم، نؤمن بأن التكنولوجيا، جنبًا إلى جنب مع القيم الإنسانية القوية، يمكن أن تدفع التغيير نحو الأفضل. اكتشف كيف تشكل التكنولوجيا من أجل الناس المستقبل، وتخلق تأثيرًا إيجابيًا على الأفراد والعالم من حولنا.
مع أكثر من 25 عامًا من الشغف بالتكنولوجيا ووجود في أكثر من 18 دولة عبر أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا وما بعدها، نحن ملتزمون بالاستفادة من الابتكار والخبرة والقيم الإنسانية لإحداث فرق.

ثقافة وقيم ديفوتيم:
تولد الابتكارات الحقيقية من ثقافة قوية، ممزوجة بقيم ذات مغزى.

الثقافة:

عادل وشجاع
يتم التعامل مع الجميع بشكل عادل - وهذا يعزز الشجاعة. في ديفوتيم، نتخذ دائمًا قرارات عادلة. نستمع ونكون مستعدين للتحدي، ونتخذ قرارات شجاعة نتيجة لذلك. نساعد موظفينا على التقدم في كل خطوة ونهنئ أولئك الذين يستحقون ذلك.

طموح ونتائج
يتم تعزيز الطموح في كل خطوة - وهذا يقود النتائج. نحن رواد أعمال طموحون لدينا شغف بالأداء والنمو والاحتفال بالنجاح. يتم دائمًا الوفاء بالالتزامات حيث نسعى لتحقيق نمو مربح لخلق قيمة وتوظيف. نهدف إلى تقديم أكبر قدر ممكن من القيمة لعملائنا، في كل نقطة تواصل.

تعلم وابتكار
الفضول والتعلم هما جوهرنا - وهذا يحفز الابتكار. في ديفوتيم، نحن فضوليون. نتعلم ونتبنى الابتكار باستمرار لمواجهة التحديات وبناء شراكات من التميز.

رعاية ومشاركة
تتخلل ثقافتنا روح الرعاية - وهذا يشجع على المشاركة. نؤمن بقوة الفرق، ونعزز الدعم والتعاون.
في ديفوتيم، نهتم بفرقنا ونريد العمل في بيئة إيجابية ومنتجة. ندعم تطوير المواهب والوظائف،

القيم:

1. الاحترام
2. الصراحة
3. الشغف

نعلم أن النجاح هو نتيجة التعاون. بمفردنا، نذهب أسرع، لكن معًا، نذهب أبعد.

لمعرفة المزيد عنا، يرجى زيارة: www.devoteam.com

مقدمة ملخصة:

تصميم وتنفيذ وتحسين هندسة البيانات المؤسسية والنماذج التي تمثل البيانات المعقدة باستخدام قواعد البيانات العلائقية والأبعاد وNoSQL، وضمان هيكلة البيانات لتحقيق أداء عالٍ ووضوح وقابلية التوسع على المدى الطويل عبر الأنظمة التشغيلية والتحليلية. سيكون نموذج البيانات هو المترجم بين أصحاب المصلحة في الأعمال وفرق هندسة البيانات.

المسؤوليات الرئيسية:

• التقييم - مراجعة نماذج البيانات الحالية لفهم بيئة AS-IS.
• النمذجة المفاهيمية والمنطقية والفيزيائية - التخطيط والتصميم وصيانة المخططات لنماذج البيانات TO-BE لبيئات OLTP (تشغيلية)، OLAP (تحليلية)، وEnterprise Data Lakehouse وكيفية تخزين البيانات وإدارتها واستخدامها.
• محاذاة الأعمال - فهم العمليات التجارية وترجمتها إلى متطلبات بيانات قوية ومراجعة مستندات تصميم التقارير الحالية لفهم كيفية معالجة هياكل نموذج البيانات لمتطلبات الأعمال.
• النمذجة متعددة الأنماط - تصميم 3NF (الشكل الطبيعي الثالث) لقواعد البيانات المعاملات، ونماذج الأبعاد (Kimball/Star Schema) لتخزين البيانات، وData Vault 2.0 لبحيرات البيانات المؤسسية القابلة للتوسع.
• جودة البيانات - تحويل البيانات غير المهيكلة إلى بيانات مهيكلة من خلال إصلاح الأخطاء، والقضاء على التكرارات والبيانات غير الضرورية لتحسين أنظمة البيانات.
• تحسين الأداء - تحسين أداء الاستعلامات من خلال استراتيجيات الفهرسة الذكية، والتقسيم، والتجسيد.
• حوكمة البيانات - إنشاء وتطبيق أفضل الممارسات، ومعايير تسمية البيانات، وتعريفات البيانات، وصيانة خرائط البيانات والمخططات ذات الصلة لأنظمة البيانات وإدارة البيانات الوصفية.
• أمان البيانات - تحديد القواعد والإرشادات لضمان أمان البيانات والامتثال. تحديد الإجراءات لضمان تصنيف البيانات وفقًا لحساسيتها.
• الأدوات والتوثيق - الحفاظ على مخططات البيانات باستخدام أدوات النمذجة الحديثة وضمان وصول الوثائق إلى المستخدمين الفنيين وغير الفنيين.

• درجة بكاليوس مع خبرة لا تقل عن 5 سنوات في نمذجة البيانات المخصصة في قواعد البيانات العلائقية المؤسسية، وقواعد البيانات العمودية.
• إجادة SQL - كتابة وقراءة وتحسين استعلامات SQL المعقدة المعاملات والتحليلية.
• إلمام ببيانات السحاب الحديثة - خبرة في النمذجة لبيانات السحاب/بحيرات البيانات (مثل SQLSERVER، Hadoop، Snowflake، BigQuery، Databricks)، والعمل جنبًا إلى جنب مع أدوات التحويل (مثل dbt)، وإنشاء ERDs للأنظمة العلائقية والمخططات الأبعاد.
• الأدوات - إجادة استخدام ER/Studio، Erwin أو برامج نمذجة البيانات المماثلة.
• NoSQL/البيانات غير المهيكلة - فهم متى وكيف يتم نمذجة البيانات شبه المهيكلة (JSON، Parquet) وقواعد بيانات NoSQL (MongoDB، Cassandra) جنبًا إلى جنب مع البيانات العلائقية.
• إدارة البيانات الفيزيائية - فهم قيود تخزين البيانات الحالية وتحديد الاحتياجات TO-BE مع تخصيص النمو.
• تكامل البيانات - الإلمام بأدوات ETL لتحديد القواعد لتحويل البيانات وإعداد البيانات لتحليلات البيانات الكبيرة.
• المهارات الشخصية: مهارات التواصل، مهارات العرض، احتياجات الأعمال، القدرة على قيادة أو توجيه فريق.

الشهادات:شهادة SQL من W3school، شهادة DAMA-CDMP، مايكروسوفت: Azure Data Engineer Associate.

وحدة الأعمال: DAIC

المستوى: مستوى متوسط إلى متقدم