تطوّر Flexera برامج لإدارة أصول التكنولوجيا وتحسين استخدامها لدى المؤسسات التي تدير بيئات تقنية معلومات معقدة. وتجمع منصتها Flexera One بين رؤية موحّدة للأصول البرمجية وأصول البرمجيات كخدمة (SaaS) والأجهزة والبنية السحابية، ما يساعد الفرق على متابعة الإنفاق على SaaS وإدارة تراخيص البرامج والإشراف على دورة حياة أصول تقنية المعلومات. كما تربط Flexera إدارة أصول تقنية المعلومات بممارسات الإدارة المالية السحابية (FinOps)، وتوفّر لفرق المالية والتكنولوجيا أدوات لفهم تكاليف السحابة وتحسين استخدام الموارد والتعامل مع مخاطر الأمن والامتثال التنظيمي. وتخدم منتجاتها المؤسسات التي تسعى إلى اتخاذ قرارات مدروسة بشأن الإنفاق على التكنولوجيا والعمليات.
مهندس بيانات أول، Databricks Lakehouse (الهند، عمل هجين)
ساهم في تشكيل منصة Flexera القائمة على Databricks lakehouse ومنصات Python الخلفية. ادعم منتجات SaaS للمؤسسات في تحسين تكاليف التقنية والتحليلات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
الوصف
- قد هندسة الأنظمة الخلفية وواجهات API السحابية الأصلية القابلة للتوسع وتطويرها.
- أنشئ خدمات API باستخدام Python وشغّلها، مثل FastAPI، لإتاحة إمكانات منصة البيانات.
- صمّم مخططات PostgreSQL والفهارس والاستعلامات وعمليات ترحيل المخططات واضبط أداءها.
- حدّد التوجه التقني لموثوقية أعباء العمل كثيفة البيانات وقابليتها للتوسع وأدائها وكفاءتها من حيث التكلفة.
- قد مشاريع خلفية معقدة من التصميم الأولي حتى الإطلاق في الإنتاج والعمليات المستمرة.
- صن خطوط CI/CD باستخدام GitHub Actions وTerraform وانشر التغييرات إلى الإنتاج.
- استكشِف المشكلات وأصلحها عبر واجهات API وقواعد البيانات وخطوط أنابيب البيانات.
- تعاون مع فرق هندسة البيانات والواجهات الأمامية والمنصات وهندسة موثوقية المواقع (SRE).
- ضع معايير هندسية لجودة الشيفرة والاختبار وCI/CD وقابلية المراقبة وممارسات التشغيل.
- قدّم المشورة للفرق بشأن التصاميم والتنفيذات التقنية.
- وجّه المهندسين في المستويين المبتدئ والأقدم.
- طبّق الممارسات الحديثة في الأنظمة الخلفية والمنصات السحابية وهندسة البيانات واسعة النطاق.
- وجّه تصميم وأداء منصة Flexera القائمة على Databricks lakehouse للتحليلات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتطوير المنتجات.
المتطلبات
- درجة بكالوريوس أو ماجستير في علوم الحاسوب أو الهندسة، أو خبرة عملية مكافئة.
- خبرة لا تقل عن 8 سنوات في هندسة الأنظمة الخلفية.
- خبرة عملية في تطوير تطبيقات وخدمات Python، بما يشمل واجهات API المستخدمة في الإنتاج.
- مهارات قوية في أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية، ويفضّل PostgreSQL، بما يشمل تصميم المخططات وتطوير الاستعلامات المعقدة وضبطها وأدوات الترحيل مثل Flyway وتحليل أداء خطط الاستعلام.
- خبرة في تصميم واجهات REST API وبنائها ونشرها وتشغيلها باستخدام FastAPI أو Flask أو إطار عمل مكافئ.
- خبرة في إنشاء أتمتة نشر CI/CD وصيانتها باستخدام GitHub Actions أو Azure DevOps أو أدوات مشابهة.
- خبرة في البنية التحتية بصفتها شيفرة باستخدام Terraform أو أداة مماثلة.
- القدرة على توفير موارد سحابية بصورة مستقلة.
- خبرة في إنشاء منصات بيانات أو تحليلات واسعة النطاق.
- خبرة قوية في قابلية المراقبة والرصد والتتبّع الموزع وتحليل أداء الاستعلامات واستكشاف مشكلات زمن الاستجابة وإصلاحها.
- خبرة في متطلبات الأمن والامتثال وSaaS للمؤسسات.
- خبرة في FinOps أو تحسين تكاليف السحابة أو منصات SaaS للمؤسسات.
- خبرة في AWS، بما يشمل ECS/Fargate وRDS وS3 وIAM وSecrets Manager.
- خبرة في إنشاء أنظمة خلفية مدعومة بالذكاء الاصطناعي، بما يشمل سير العمل القائم على LLM أو الوكلاء.
- يفضّل: خبرة في وضع Direct Lake في Power BI والنمذجة الدلالية لتحليلات lakehouse.
- يفضّل: الإلمام بـ Mosaic AI أو إمكانات Databricks GenAI أو تطبيقات مخزن الميزات.
- يفضّل: مساهمات في Spark مفتوح المصدر أو محتوى لمجتمع Databricks أو شهادات مثل Databricks Certified Data Engineer Professional.
المزايا
- تعويضات تنافسية.
- ترتيبات عمل مرنة.
- مسارات نمو محددة للقادة التقنيين ذوي الخبرة.
- ثقافة تعاونية وشاملة تركّز على التقنية.
- تكافؤ فرص العمل.
- تسهيلات في مكان العمل متاحة عند الطلب.