مهندس برمجيات أول، منصة الذكاء الاصطناعي

• بناء ميزات المنتج من البداية إلى النهاية على أدوات الذكاء الاصطناعي الداخلية لدينا، باستخدام TypeScript أو Python، من التصميم إلى الإنتاج.
• اكتشاف ما تبنيه منتجاتنا بشكل منفصل وتحويله إلى خدمات ومكتبات مشتركة: الوصول إلى النموذج والإنفاق، والهوية والأذونات، والاسترجاع، وخوادم الأدوات، والضوابط حول استدعاءات LLM. نقل المنتجات إليها واحدًا تلو الآخر، دون إيقاف التسليم.
• بناء خوادم أدوات MCP التي تعرض بيانات الشركة للوكلاء وأدوات الدردشة، مع فرض أذونات المستخدم النهائي قبل وصول أي بيانات إلى النموذج.
• المساعدة في إدخال التحكم في الوصول القائم على العلاقات عبر المنتجات، بحيث تُعرّف قواعد الوصول مرة واحدة وتُطبق على استعلامات قاعدة البيانات والبحث المتجهي.
• توحيد الوصول إلى النموذج عبر بوابة LLM الخاصة بنا، بحيث يتم تعيين اختيار النموذج والتكلفة والاستخدام في مكان واحد بدلاً من كل مستودع.
• نشر أنماط السلامة الموجودة في مشروع واحد اليوم إلى كل منتج: معالجة حقن المطالبات، ومفاتيح الإيقاف، والتنفيذ المعزول للكود المولد، والوصول المقفل إلى البيانات.
• جعل الأجزاء المشتركة سهلة التبني: واجهات برمجة تطبيقات واضحة، وإصدارات، وقوالب، ووثائق يمكن لمهندس آخر اتباعها دون سؤالك.
• وضع المعيار في مراجعة الكود، بما في ذلك الكود المدعوم بالذكاء الاصطناعي، وتوجيه المهندسين من خلال المراجعة والاقتران والتصميم.
• امتلاك الحوادث فيما تبنيه، والعمل مع مهندسي DevOps لدينا على كيفية نشره وتشغيله.
• ست سنوات أو أكثر في بناء وتشغيل برمجيات الإنتاج، بما في ذلك خدمة مشتركة واحدة على الأقل، أو مكتبة، أو واجهة برمجة تطبيقات داخلية اعتمد عليها مهندسون أو فرق أخرى.
• إتقان TypeScript وNode.js، وإتقان Python. خدماتنا مقسمة بينهما.
• شحن ميزات LLM إلى الإنتاج: الاسترجاع عبر التضمينات، واستدعاء الأدوات، والإخراج المنظم، وطريقة للتحقق من جودة الإخراج.
• تصميم واجهات برمجة تطبيقات أو مكتبات يبني عليها مهندسون آخرون، مع اهتمام حقيقي بالإصدارات والتوافق والافتراضات الآمنة والوثائق.
• بناء أنظمة متعددة المستأجرين أو حساسة للأذونات، ومعرفة أين تفرض الوصول حتى لا تصل البيانات أبدًا إلى مستخدم أو نموذج لا ينبغي له رؤيتها. يعامل إخراج النموذج والمحتوى المسترجع كمدخلات غير موثوقة.
• تصميم نظام قوي: حدود الخدمة، ونمذجة البيانات، ومعالجة الفشل، والتكرارية، والتكلفة.
• خبرة إنتاجية على AWS، مع البنية التحتية ككود في Terraform أو ما شابه، بما يكفي لامتلاك كيفية شحن خدماتك جنبًا إلى جنب مع DevOps.
• كتابة الاختبارات كجزء من العمل ومعاملة فحوصات CI كبوابات، وليس اقتراحات.
• إجادة اللغة الإنجليزية كتابةً وتحدثًا، والقدرة على شرح المقايضات التقنية لأصحاب المصلحة في المنتج والأعمال.
• استخدام أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي والتحقق من مخرجاتها. تفهم، وتستطيع إثبات، وتمتلك ما تدمجه.
• التحكم في الوصول القائم على العلاقات عمليًا، باستخدام SpiceDB أو OpenFGA أو ما شابه
• بوابة LLM مثل LiteLLM أو Amazon Bedrock، وأدوات التقييم أو التتبع مثل Braintrust أو Langfuse أو LangSmith
• إطار تنسيق الوكلاء مثل LangGraph
• منصة مشتركة خدمت عدة فرق أو أقسام بدلاً من منتج واحد
• خبرة في الألعاب، أو اللغة العربية
• بدل هاتف محمول
• تأمين صحي
• مكافأة أداء
• دعم الانتقال حيثما ينطبق

المهارات المطلوبة