Power BI Engineer

Explore more jobs; Manama; On-site; BHD 18,000 - 30,000; Full time

Job summary

تعلن VAM Systems عن تعيين مهندس Power BI (أوفشور) لعملياتها في البحرين. ستتصدى لتصميم وتطوير لوحات قياس وتقارير KPI متقدمة وتنسيق إطار البيانات والتقارير للخزينة والمؤسسات المالية.

يشترط خبرة 5–8 سنوات في ذكاء الأعمال وتحليلات البيانات، وشهادات Power BI أو ما يعادلها. ستتضمن الوظيفة العمل مع SQL وSAS وبيئات سحابية مثل Azure/AWS، مع التركيز على تطوير حلول تحليلية قابلة للإنتاج.

Qualifications

• خبرة عملية لا تقل عن 5–8 سنوات في ذكاء الأعمال وتحليلات البيانات في القطاع المصرفي أو الخدمات المالية.
• شهادات Microsoft Power BI أو منصات BI معادلة مفضلة.
• إتقان تصور البيانات ورسمها باستخدام Power BI، بايثون، وMatlab.
• إتقان SQL ونمذجة البيانات وتطوير ETL.
• فهم عميق لمفاهيم warehousing البيانات وخبرة مع SAS وSQL Server.
• إلمام بمنصات BI قائمة على السحابة مثل Azure و AWS ميزة قوية.
• خبرة في بايثون والإحصاء مع Exposure لأدوات AI/ML.

Responsibilities

• تصميم وتطوير وصيانة لوحات تفاعلية وتقارير KPI باستخدام Power BI وأدوات BI أخرى.
• التأكد من الحلول ديناميكية وقابلة للتوسع وتقديم إمكانات التحليل What-If والتوقعات.
• ضمان سهولة الوصول والتنزيل التفصيلي للمستخدمين.
• تحسين نماذج البيانات والهياكل OLAP لتمكين تحليلات ذاتية.
• التعاون مع أصحاب المصلحة في الخزينة لجمع المتطلبات وتحويلها إلى مواصفات تقنية.
• تحويل احتياجات العمل إلى حالات استخدام تحليلية وتوصيات مبنية على البيانات.

Skills

Power BI

Python

SQL

Data Visualization

ETL

Data Modeling

NLP

Computer Vision

Education

Bachelor's degree in Computer Science

Bachelor's degree in Information Systems

Bachelor's degree in Data Science

Master's degree preferred

Tools

Microsoft SQL Server

Azure

AWS

Power BI Service

Job description

وصف الوظيفة

الأدوار والمسؤوليات

الوصف الوظيفي VAM Systems تبحث حاليًا عن مهندس Power BI (أوفشور) لعملياتنا في البحرين مع المهارات والشروط التالية:

المسؤوليات الأساسية

• المشاركة في تحديد وضبط خارطة طريق التحليلات والتقارير للخزينة وتماشيها مع أولويات واستراتيجية العمل
• إرساء إطار منظم لاستهلاك البيانات والتقارير وتطور لوحة القياس
• تحديد فرص بناءة لتعزيز نضج التحليلات وقدرات التقارير بشكل استباقي
• التعاون مع أصحاب المصلحة في الخزينة (مثلاً التداول، ALM، الاستثمارات، المخاطر) لجمع المتطلبات وترجمتها إلى مواصفات تقنية
• ترجمة الاحتياجات الأعمال إلى حالات استخدام تحليلات واضحة، ومقاييس أداء (KPIs) ومتطلبات تقارير
• تحديد فرص تحليلية ذات قيمة عالية لدعم اتخاذ القرار

التفصيل الدقيق

تطوير لوحات القيادة وتقديم التحليلات (التركيز الأساسي)

• تصميم وتطوير وصيانة لوحات تفاعلية وتقارير وقياسات KPI باستخدام Power BI وأدوات BI أخرى
• ضمان أن تكون الحلول:
• ديناميكية وباعتماد سيناريوهات (تحليل ماذا لو، المحاكاة، تحليل الحساسية)
• مبسطة للمستخدم، مع إمكانات التنزيل الذاتي والتصفح التفصيلي
• بناء وصيانة نماذج بيانات دلالية وهياكل OLAP لتمكين تحليلات ذاتية قابلة للتوسع
• تعزيز اللوحات باستمرار بناءً على ملاحظات المستخدم وتطور احتياجات العمل
• ضمان تسليم للوحات وOutputs التقارير في الوقت وبجودة عالية

المعرفة والتحليلات والقدرات المتقدمة

• تطوير رؤى قابلة للتطبيق و Outputs تحليلية ذات صلة بالخزينة والاستثمارات والمؤسسات المالية
• تقديم توصيات قائمة على البيانات والتواصل بوضوح مع كل من الجمهور الفني وغير الفني
• تبسيط التحليلات المعقدة إلى رؤى أعمال قابلة للتنفيذ لاتخاذ القرار
• استكشاف وتنفيذ:
• أتمتة التقارير وتوليد الرؤى
• محاكاة سيناريوهات ديناميكية
• التحليلات التنبؤية والرؤى المدفوعة بالذكاء الاصطناعي حيثما أمكن

إدارة البيانات والتكامل

• التنسيق مع فرق داخلية (تكنولوجيا المعلومات، هندسة البيانات، أنظمة المالية) لـ:
• استخراج وتكامل مجموعات البيانات المطلوبة
• ضمان توافر البيانات، الوصول إليها، والاتساق
• دمج البيانات من مصادر متعددة (مثل EDW، APIs، ملفات مسطحة) إلى نماذج موحدة
• ضمان تنظيم البيانات لدعم تقارير وتحليلات فعّالة ضمن وظيفة الخزينة
• تحسين استعلامات SQL وعمليات ETL الأداء والقدرة على التوسع

جودة البيانات والحكومة (نطاق الخزينة)

• تحديد فجوات البيانات والتناقضات والقيود والعمل مع مقدمي البيانات لتحسين جودتها
• ضمان الامتثال لسياسات حوكمة البيانات والأمن والخصوصية (ضمن نطاق الخزينة)
• الحفاظ على توثيق مناسب لمصادر البيانات وتحويلاتها ومنطق التقارير

تمكين أصحاب المصلحة والمساهمة في الفريق

• تقديم التدريب والدعم لمستخدمي الأعمال على أدوات BI وتفسير البيانات
• التواصل الفعّال للرؤى إلى القيادة العليا والمستخدمين النهائيين
• توجيه أعضاء الفريق والمساهمة في أفضل الممارسات ومكونات تحليلية قابلة لإعادة الاستخدام

اللغات: الإنجليزية العربية

الشروط والأحكام إطار الانضمام: (15-30 يومًا).

الملف المرشح المطلوب

• التعليم: درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر أو أنظمة المعلومات أو بيانات العلوم أو مجال ذو صلة مطلوب. يفضل الحصول على درجة الماجستير.
• الخبرة المهنية: خبرة عملية لا تقل عن 5-8 سنوات في ذكاء الأعمال وتحليلات البيانات، ويفضل ضمن القطاع المصرفي أو الخدمات المالية.
• الشهادات: شهادات مهنية في Microsoft Power BI أو منصات BI معادلة مفضلة.
• الكفاءة التقنية: خبرة متقدمة في تصور البيانات ورسمها إحصائيًا باستخدام أدوات مثل Power BI، بايثون، وMatlab. اتقان SQL لاستطلاع البيانات، ونمذجة البيانات، وتطوير ETL. فهم راسخ لمفاهيم warehousing البيانات وخبرة مع منصات مثل SAS وMicrosoft SQL Server. الإلمام بمنصات BI قائمة على السحابة (مثلاً Azure، AWS) ميزة قوية. خبرة في بايثون والبرمجة الإحصائية مع exposure لأدوات AI/ML، والخوارزميات والأساليب.
• المهارات التحليلية والنمذجة: قدرة موثقة على العمل مع مجموعات بيانات كبيرة وتقديم حلول تحليلية جاهزة للإنتاج. مهارة في إعداد البيانات، بما في ذلك التنظيم والتصنيف والاستنتاج وحساب متغيرات نموذج الإدخال. خبرة في تطبيق تقنيات NLP ورؤية الكمبيوتر على البيانات غير المهيكلة ميزة.
• فطنة تجارية: قدرة موثقة على ترجمة أهداف الأعمال إلى حالات استخدام تحليلية وتوصية النهج الإحصائي الأمثل. خبرة في إدارة مشاريع BI والتحليلات والتعاون مع فرق متعددة الوظائف.