NCR Atleos membangunkan teknologi kewangan layan diri untuk bank, institusi kewangan dan peruncit di seluruh dunia. Produk dan perkhidmatannya merangkumi ATM sebagai Perkhidmatan, perisian ATM, operasi ATM terurus, akses tunai tanpa kad dan pengeluaran tunai mudah alih. Dengan menggabungkan infrastruktur ATM, perisian dan penyumberan luar hujung ke hujung, syarikat ini membantu organisasi meluaskan akses kepada wang tunai, memudahkan operasi dan meningkatkan pengalaman pelanggan. NCR Atleos mengendalikan rangkaian ATM global yang bebas serta beroperasi dalam bidang perbankan, fintech dan teknologi perusahaan.
Arkitek Penyelesaian, Pemodelan Data – NCR Atleos (Hibrid Karachi)
NCR Atleos sedang mencari Arkitek Penyelesaian/Pemodel Data di Karachi untuk mereka bentuk seni bina data perusahaan yang boleh diskalakan. Peranan ini merangkumi pemodelan data, pergudangan data, integrasi, dan piawaian tadbir urus.
Penerangan
- Mencipta dan menyelenggara model data konseptual, logikal, dan fizikal.
- Mereka bentuk struktur data berprestasi tinggi yang boleh diskalakan untuk aplikasi perusahaan, gudang data, analitik, pelaporan, dan persekitaran masa nyata.
- Mewujudkan pemetaan sumber kepada sasaran, peraturan transformasi, struktur data, dan keperluan integrasi untuk inisiatif ETL/ELT, migrasi, dan penyatuan.
- Membangunkan model dimensi, termasuk skema bintang dan kepingan salji, untuk pelaporan, risikan perniagaan, beban kerja analitik, dan penggunaan data hiliran.
- Menyelaraskan model data dengan prinsip tadbir urus, piawaian pemodelan, konvensyen penamaan, keperluan metadata, jangkaan kualiti data, dan garis panduan seni bina.
- Menilai dan menambah baik model logikal serta fizikal untuk menyokong prestasi pertanyaan, kebolehskalaan, kebolehselenggaraan, dan penggunaan platform data yang cekap.
- Bekerjasama dengan arkitek data dan penyelesaian, jurutera, pembangun, penganalisis perniagaan, dan pihak berkepentingan perniagaan.
- Merekodkan model data, keputusan reka bentuk, takrifan, dan cadangan teknikal.
- Memberi nasihat kepada pasukan pembangunan dan pelaksanaan tentang amalan pemodelan data dan seni bina.
Keperluan
- Memiliki ijazah sarjana muda atau sarjana dalam sains komputer, kejuruteraan, teknologi maklumat, pengurusan data, atau bidang berkaitan.
- Mempunyai sekurang-kurangnya lima tahun pengalaman dalam pemodelan data, seni bina data, pergudangan data, atau peranan berkaitan data yang setara, sebaik-baiknya dalam persekitaran perusahaan besar.
- Menunjukkan pengalaman kukuh dalam mencipta model data konseptual, logikal, dan fizikal.
- Mempunyai pengetahuan kukuh tentang pangkalan data hubungan, SQL, normalisasi, denormalisasi, kunci, hubungan, kekangan, dan pemodelan dimensi.
- Mempunyai pengalaman langsung dengan pergudangan data, seni bina OLTP/OLAP, ETL/ELT, integrasi data, dan pemetaan sumber kepada sasaran.
- Berpengalaman menggunakan alat pemodelan dan reka bentuk seperti Erwin, ER/Studio, Data Vault, atau platform perusahaan yang setara.
- Memahami tadbir urus data, kualiti, pengurusan metadata, garis keturunan data, piawaian, dan prinsip seni bina data.
- Mempunyai pengalaman bekerja dengan platform perusahaan berskala besar dan persekitaran kompleks yang merangkumi pelbagai sistem sumber serta domain data.
- Menunjukkan keupayaan analitikal dan penyelesaian masalah yang kukuh.
- Berkomunikasi dengan berkesan melalui dokumentasi, pembentangan, kerjasama dengan pihak berkepentingan, dan perbincangan teknikal.
- Pengetahuan tentang platform data awan dan seni bina data moden adalah kelebihan.
- Pengalaman dengan Teradata, Hadoop, Hive, Impala, Kafka, Snowflake, Databricks, atau teknologi setara adalah kelebihan.
- Pengalaman dengan data masa nyata atau penstriman serta platform analitik adalah kelebihan.
- Pengalaman dalam telekomunikasi, perkhidmatan kewangan, atau persekitaran perusahaan besar lain adalah kelebihan.
- Pemahaman tentang keperluan data AI/ML dan seni bina data adalah kelebihan.
- Pengalaman dengan metodologi Agile atau Scrum adalah kelebihan.
- Tawaran pekerjaan bergantung pada kejayaan melepasi kriteria saringan yang terpakai untuk peranan ini.
Faedah
- Tawaran pekerjaan bergantung pada kejayaan melepasi kriteria saringan yang terpakai untuk peranan ini.