
CreoTech -
Company: CreoTech –
WebSite: Cairo, Egypt
Job Description:**الوصف الوظيفي:**
تتطلب هذه الوظيفة المتمركزة في دبي (في الموقع) خبرة في مجال البيانات والتحليلات، مع تفضيل الخبرة في مجال الرعاية الصحية. تتضمن المسؤوليات ما يلي:
* تصميم وتطوير وصيانة خطوط أنابيب بيانات فعالة وموثوقة من مصادر متعددة.
* ضمان تدفق بيانات عالي الجودة وفي الوقت الفعلي لدعم التحليلات واتخاذ القرارات.
* أتمتة مهام تكامل وتحويل البيانات لتحسين الكفاءة التشغيلية.
* التعاون مع مهندسي البيانات لتنفيذ بنية تحتية بيانات قابلة للتطوير وقوية.
* الشراكة مع علماء البيانات لتحسين مدخلات البيانات وتعزيز النتائج التحليلية.
* الحفاظ على وثائق شاملة، بما في ذلك خرائط المصدر إلى الهدف، ومنطق التحويل، ومقاييس الأداء.
* تنفيذ بروتوكولات التحقق من صحة البيانات وتنظيفها وضمان الجودة.
* مراقبة وتسجيل أداء النظام وحل مشكلات خطوط الأنابيب أو البنية التحتية.
* المساهمة في نظام بيانات الرعاية الصحية، وضمان التعاون السلس وتكامل البيانات عبر المنصات.
Skills:
Location: Dubai (On-site)
Industry: Data & Analytics (Healthcare experience is a plus)
Education & Qualifications:
- Bachelor’s degree in Data Engineering, Computer Science, Information Technology, or a related field.
- Master’s degree is a plus.
- Certifications in ETL tools, big data technologies (e.g., Apache Spark, Cloudera, Informatica) are advantageous.
Experience:
- 5–7 years of professional experience in data engineering.
- Proven hands-on experience with:
- Building and maintaining scalable data pipelines.
- Data transformation, validation, and integration processes.
- Big data frameworks such as Apache Spark or Hadoop.
- Cloud services such as AWS, Azure, or Google Cloud Platform.
- Proficiency in SQL Server – including stored procedures, performance tuning, and advanced SQL.
- ETL development using SSIS (SQL Server Integration Services).
- Scripting and automation using Python.
Preferred Experience:
- Previous experience working in the healthcare domain is a strong plus.
- Fluent English is essential – both written and verbal communication must be clear and professional.
Technical Deliverables:
- Documented inventory of all data pipelines, including performance and transformation logic.
- Automation scripts with maintenance guides.
- Logs and metrics for system health and performance monitoring.