وصف العمل
نحن نبني ممارسة داتا بريكز سريعة النمو تقدم حلول بيانات وذكاء اصطناعي للمؤسسات عبر منطقة آسيا والمحيط الهادئ.
كمهندس الحلول الرائد – هندسة البيانات، ستكون الدعامة التقنية للممارسة: تقود تصميم الحلول في تعهّدات العملاء، وتمتلك وتدافع عن هندسات المؤسسات في مرحلة ما قبل البيع، وتدفع برامج ترحيل وتحوّل سحابي واسعة النطاق.
هذا دور قيادي عملي لباني يمكنه بشكل متماثل أن يقود السبورة البيضاء أمام رئيس التكنولوجيا CTO وواجهة Spark عند تعطل خط أنابيب.
ستقوم أيضاً بتشكيل الممارسة نفسها — توجيه المهندسين، إنشاء مسرعات وأصول قابلة لإعادة الاستخدام، وتحويل نجاح التسليم إلى دراسات حالة وعروض سوقية.
الهندسة والتسليم امتِـلك قرارات الهندسة والتصميم من البداية إلى النهاية في مشاريع داتا بريكز، مع التأكد من أن الحلول آمنة وقابلة للتوسع وفعالة ومطابقة لأفضل ممارسات Lakehouse.
قيادة تسليم منصات البيانات ذات الإنتاج بجودة عالية — الاستيعاب، والتحويل، والتنظيم، والحوكمة عبر Unity Catalog، وتمكين BI/ML في ما بعد الاستبعاد.
قيادة ترحيلات واسعة النطاق (بيانات DW/ETL تاريخية، هدوپ، أملاك محلية) وتحويلات سحابية إلى داتا بريكز على Azure/AWS/GCP، بما في ذلك التقييم، وتخطيط الموجة، والتقطع.
ابقَ عملياً: ضبط الأداء، التصحيح، مراجعات الرمز والتصميم، وتحديد معايير الهندسة للفريق.
ما قبل البيع وإدارة أصحاب المصالح امتِـلك وادفع تصميمات الحلول المؤسسية أمام لجان الهندسة وموظفي CIO وCTO — واستمتع بذلك.
قُد عملية ما قبل البيع من البداية إلى النهاية: الاكتشاف، الحل، التقدير، PoCs، طلب عروض، واقتراحات تتحول إلى نتائج.
ترجم التوازنات التقنية الصعبة إلى قرارات يمكن التنفيذيون اتخاذها — من المهندس إلى غرفة المجلس دون تغيير التروس.
من يزدهر هنا؟ بنّاء بقلبه — 12+ سنة في هندسة البيانات/الهندسة المعمارية، 3+ سنوات على Databricks بمقياس المؤسسة، وما زال أسعد عندما تكون الأيدي على لوحة المفاتيح.
عمق دوري في Spark — الهندسة، ضبط الأداء، التدفق، التصحيح، الأشياء المتقدمة التي تميز المعماريين عن رسامي المخططات.
الطلاقة في Lakehouse — هندسة Medallion، Delta Lake، Unity Catalog، الحوكمة، التنظيم (Workflows، DLT/Lakeflow، Airflow، ADF)؛ Exposure ل Microsoft Fabric ميزة إضافية.
اختبار الحرب في الترقيات — لقد قدت برامج تحويل كبيرة وتملك ندبات وقصص نجاح لتظهرها.
غريزة ما قبل البيع — أنت لا تصمم الحلول فحسب؛ بل تبيعها وتحدد أسعارها وتدافع عنها تحت النار.
الحافة الحديثة — بايثون/SQL/Scala قوية، CI/CD لمنصات البيانات، وارتياح في دمج ML/AI (MLflow، واجهات LLM مثل OpenAI وAnthropic) فيما تبنيه.
مصداقية معتمدة — مفضل بشدة شهادات Databricks Data Engineer Professional / SA.
طاقة المؤسس — فضول، قدرة على التكيّف، والدافع لبناء عروض، وليس مجرد تنفيذ المشاريع
Job description
We are building a fast-growing Databricks practice delivering enterprise data and AI solutions across APAC.
As Lead Solution Architect – Data Engineering, you will be the technical anchor of the practice: leading solution design on client engagements, owning and defending enterprise architectures in presales, and driving large-scale migration and cloud transformation programs.
This is a hands-on leadership role for a builder who can equally command a whiteboard in front of a CTO and a Spark UI when a pipeline misbehaves.
You will also shape the practice itself — mentoring engineers, creating accelerators and reusable assets, and converting delivery success into case studies and go-to-market offerings.
Architecture & Delivery Own end-to-end architecture and design decisions on Databricks engagements, ensuring solutions are secure, scalable, performant, and aligned with Lakehouse best practices.
Lead delivery of production-grade data platforms — ingestion, transformation, orchestration, governance through Unity Catalog, and downstream BI/ML enablement.
Lead large-scale migrations (legacy DW/ETL, Hadoop, on-prem estates) and cloud transformation projects to Databricks on Azure/AWS/GCP, including assessment, wave planning, and cutover.
Stay hands-on: performance tuning, debugging, code and design reviews, and setting engineering standards for the team.
Presales & Stakeholder Management Own and defend enterprise solution designs in front of architecture boards, CIOs, and CTOs — and enjoy it.
Drive presales end-to-end: discovery, solutioning, estimation, PoCs, RFPs, and proposals that convert.
Translate hard technical trade-offs into decisions executives can act on — from engineer to boardroom without changing gears.
Who Thrives Here A builder at heart — 12+ years in data engineering/architecture, 3+ on Databricks at enterprise scale, and still happiest when hands are on the keyboard.
Deep Spark expertise — architecture, performance tuning, streaming, debugging, the advanced stuff that separates architects from diagram-drawers.
Lakehouse fluency — Medallion architecture, Delta Lake, Unity Catalog, governance, orchestration (Workflows, DLT/Lakeflow, Airflow, ADF); Microsoft Fabric exposure a bonus.
Battle-tested in migrations — you've led large transformation programs and have the scars and success stories to show for it.
Presales instinct — you don't just design solutions; you sell them, price them, and defend them under fire.
Modern edge — strong Python/SQL/Scala, CI/CD for data platforms, and comfort integrating ML/AI (MLflow, LLM APIs like OpenAI and Anthropic) into what you build.
Certified credibility — Databricks Data Engineer Professional / SA accreditations strongly preferred.
Founder energy — curiosity, adaptability, and the drive to build offerings, not just deliver projects