مهندس DevOps كبير - بنية المطورين

يتم توظيف مهندس DevOps كبير لبناء البنية التحتية التي تدعم خط أنابيب التطوير من الجيل التالي: البيئات، بوابات الجودة، والأدوات الداخلية التي تمكن المهندسين وعملاء الذكاء الاصطناعي من شحن كود موثوق وجاهز للإنتاج بثقة عالية.

سيقوم هذا الشخص بتشكيل والعمل على بنية تحتية لبيئة ما قبل الإنتاج، بوابات الجودة الآلية (بما في ذلك اختبار التحميل والتحقق من الأداء)، بيئات تطوير محلية صديقة للعملاء، وأدوات داخلية تجعل خط الأنابيب قابلاً للرؤية والتشغيل. ستعمل عبر EKS، خدمات AWS الأساسية، وCI/CD الخاصة بنا لإنشاء بنية تحتية تثبت صحة الكود.

يجلس هذا الدور عند تقاطع هندسة المنصة وأدوات المطورين. أدوات مثل Claude Code هي جزء من سير العمل اليومي لعمليات البنية التحتية، وتصحيح الأخطاء، والأتمتة. ستتعاون بشكل وثيق مع المهندسين المعماريين وفرق المنتجات لتقليل الاحتكاك في التحقق من العمل، وتوسيع تغطية البوابات الآلية، وبناء الأدوات الداخلية التي تتيح لنا تشغيل خطوط أنابيبنا بمزيد من النطاق والاستقلالية.

ما ستقوم به

• بنية تحتية لبيئة العملاء والمطورين: تصميم وتشغيل بيئات تطوير مؤقتة، مسبقة التسخين يمكن للعملاء والمهندسين تشغيلها عند الطلب. توسيع CLI الداخلي الخاص بنا (luxp) بحيث يمكن لمهندس جديد أو عميل ذكاء اصطناعي تشغيل luxp local start والحصول على بيئة عمل موثوقة في دقائق - مع اكتشاف الخدمة، إدارة الاعتماد، والتكوين المحلي يتم التعامل معه تلقائيًا. بناء مراقبة توازن البيئة لضمان تطابق بيئات التطوير مع سلوك الإنتاج.
  

  
  

• بوابات الجودة ما قبل الإنتاج: امتلاك بوابات المستوى البنية التحتية التي تثبت أن النشر آمن قبل أن يصل إلى الإنتاج. بناء وتشغيل اختبارات تحميل آلية، معايير أداء، وبوابات فحص أمان في خط الأنابيب. الشراكة مع QA والهندسة لتوسيع تغطية البوابات عبر الخدمات - تنطبق البوابات بالتساوي على جميع المساهمات بغض النظر عن المؤلف (أو العميل).
  

  
  

• بنية تحتية للتحقق قبل PR: بناء خدمات وهمية حاوية (تم إنشاؤها من مواصفات OpenAPI) حتى يتمكن المساهمون من التحقق من كود التكامل ضد اعتمادات طرف ثالث واقعية محليًا. إعداد التحقق من واجهة المستخدم المعتمد على Playwright في حلقات العميل وCI. إنشاء البنية التحتية التي تدعم التحسين الذاتي التكراري - حيث يمكن للعميل أو المهندس تشغيل مخرجاتهم، والتقاط ما فشل، والتكرار قبل فتح PR.
  

  
  

• الأدوات الداخلية ولوحات المعلومات: بناء أدوات المراجعة، لوحات المعلومات الخاصة بالقياسات، وضوابط التشغيل التي تجعل خطوط أنابيبنا قابلة للرؤية وقابلة للتحسين (خاصة مع زيادة الإنتاجية). عرض إشارات التقييم، اتجاهات معدل الموافقة، معدلات اجتياز البوابات، وأنماط الفشل الشائعة. إنشاء طبقة السياسة التي تحدد لكل مكون أو نوع مهمة ما هي متطلبات الموافقة.
  

  
  
  

ما نبحث عنه

• 6-10+ سنوات في DevOps، هندسة المنصة، أو أدوار SRE لبناء وتشغيل أنظمة الإنتاج على نطاق واسع.
  

  
  

• مستخدم نشط لأدوات تطوير الذكاء الاصطناعي (Claude Code، Codex، إلخ) في سير العمل الخاص بك في البنية التحتية. نحن نستخدم مساعدي الذكاء الاصطناعي يوميًا لتغييرات Terraform، تصحيح Kubernetes، برمجة الأتمتة، والتحقيقات التشغيلية. يجب أن تكون شخصًا يتناول هذه الأدوات بشكل طبيعي ولديه آراء حول المكان الذي تساعد فيه وأين لا تساعد.
  

  
  

• خبرة مع Kubernetes (EKS) وAWS (IAM، VPC، ECR، SSM/Secrets Manager، S3، SQS، Lambda، RDS/Aurora).
  

  
  

• خبرة قوية في IaC (يفضل Terraform) وسير عمل GitOps (Argo CD أو ما شابه).
  

  
  

• سجل حافل في بناء بيئات مؤقتة، أدوات المطورين، أو منصات داخلية (CLIs، أدوات السقالات، بوابات المطورين).
  

  
  

• خبرة مع أطر اختبار التحميل (k6، Locust، Gatling، أو ما شابه) وأتمتة بوابات الأداء في خطوط CI/CD.
  

  
  

• أمثلة على بناء بنية تحتية وهمية أو Stub لاختبار التكامل على نطاق واسع - خدمات حاوية، محاكاة API، عزل الاعتماد.
  

  
  

• عمق CI/CD (CircleCI، GitHub Actions، أو ما شابه) بما في ذلك التخزين المؤقت/التوازي، إدارة الأصول، موثوقية الاختبار، ورؤية خط الأنابيب.
  

  
  

• خبرة مع استراتيجيات الإصدار (canary/blue-green، التراجع التلقائي) والتسليم التدريجي.
  

  
  

• أساسيات الرؤية (Datadog، OpenTelemetry) مع القدرة على تحديد SLIs/SLOs وربطها بقرارات التسليم.
  

  
  

• متواصل ممتاز عبر الفرق يمكنه ترجمة قيود المنصة إلى حلول مواتية للمطورين ووثائق.
  

  
  
  

التقنية المستخدمة

• البنية التحتية: AWS، EKS، Terraform، ArgoCD، Docker، Vault
  

  
  

• CI/CD: CircleCI، ArgoCD (GitOps)، Github Actions
  

  
  

• المراسلة: Kafka (Confluent Cloud)
  

  
  

• الرؤية: Datadog، OpenTelemetry
  

  
  

• اللغات/التطبيقات: Node.js/TypeScript microservices، وظائف Python، واجهات React
  

  
  
  

كيف ستنجح هنا

• تفكر في البنية التحتية كمنتج - تتحدث إلى المهندسين الذين يستخدمون أدواتك، تقيس التبني، وتكرر بناءً على ما تتعلمه.
  

  
  

• تشعر بالحماس لبناء أنظمة تضاعف إنتاجية الآخرين، وليس فقط الحفاظ على الأنوار مضاءة.
  

  
  

• تميل نحو الأتمتة، القابلية للتكرار، والنتائج القابلة للقياس. إذا كان إنسان يقوم بذلك بشكل متكرر، فإنك تبني بوابة أو أداة.
  

  
  

• تعمل بملكية عالية عبر حدود الفرق: البنية التحتية، DevEx، QA، وهندسة المنتجات جميعها متعاونون معك.
  

  
  

• تستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي للتحرك بسرعة دون التضحية بالصرامة. تعرف متى تثق في المخرجات ومتى تتحقق، وتساعد الفريق على تطوير أنماط أفضل لعمل البنية التحتية المدعومة بالذكاء الاصطناعي.