تدريب صيفي - تكنولوجيا

الواجهة الخلفية:

- أساسيات قوية
- فهم قوي للمفاهيم الأساسية (هياكل البيانات، البرمجة الكائنية، مبادئ تصميم النظام الأساسية) ذات الصلة بتقنيتنا.
- القدرة على حل المشكلات
- القدرة على تحليل المشكلات بشكل منطقي وإظهار تفكير واضح، حتى لو لم يصلوا إلى الحل المثالي.
- خبرة عملية أساسية
- الإلمام بـ جافا/سبرينغ بوت، واجهات برمجة التطبيقات REST، OpenAPI، وGit من خلال المشاريع، أو التدريب، أو الدورات الدراسية.
- الرغبة في التعلم & موقف جيد
- منفتح على التعليقات، نشط، ويظهر اهتمامًا حقيقيًا في النمو بدلاً من مجرد إكمال المهام.

DevOps:

- الأنظمة الأساسية (لينكس وAWS)
- مرتاح مع واجهة سطر الأوامر في لينكس (الأذونات، bash) وفهم مفاهيمي لأساسيات AWS (EC2، S3، IAM).
- تنظيم الحاويات (Kubernetes/Docker)
- فهم الحاويات والقدرة على تعريف كائنات K8s الأساسية (Pods، Services). الإلمام بـ kubectl.
- فلسفة CI/CD وGitOps
- فهم عالي المستوى لكيفية بناء الكود ونشره تلقائيًا، وإتقان قوي لـ Git (التفرع، الدمج، PRs).
- عقلية "DevOps"
- نهج استباقي في استكشاف الأخطاء وعقلية "التعلم أولاً"، خاصة القدرة على البحث عن رسالة خطأ قبل طلب المساعدة.

الواجهة الأمامية:

- أساسيات TypeScript/ReactJS وتطوير المكونات النظيفة
- فهم أساسيات React وTypeScript، وبناء مكونات قابلة لإعادة الاستخدام والصيانة، واستخدام التسمية الصحيحة، وطرق التسمية.
- استخدام Storybook وتوثيق المكونات
- القدرة على إنشاء وصيانة قصص Storybook لمكونات واجهة المستخدم.
- عقلية اختبار الواجهة الأمامية
- تعلم كيفية كتابة اختبارات أساسية للمكونات وتفاعلات المستخدم، بما في ذلك اختبار Storybook واختبارات الوحدة/التكامل للواجهة الأمامية.
- أدوات البناء والوعي بالـ monorepo
- فهم أساسيات Vite، وتجميع الحزم، وبنية الحزمة، وكيفية العمل داخل إعداد monorepo/monospace، بما في ذلك حزم واجهة المستخدم المشتركة والاعتماديات.

الذكاء الاصطناعي:

- تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي باستخدام Spring AI وMCP
- بناء وكلاء ذكاء اصطناعي باستخدام جافا سبرينغ بوت مع Spring AI وSpring AI MCP، بما في ذلك إنشاء خوادم MCP، وتعريف الأدوات (المهارات)، وتوصيل سير عمل الوكيل.
- تكامل RAG وEmbeddings
- تنفيذ إعداد RAG أساسي باستخدام embeddings (تخزين + استرجاع) ودمجه في الوكلاء للحصول على استجابات سياقية.
- تصميم وكيل مخصص وتكامل المهارات
- تطوير وكلاء مخصصين بسيطين يمكنهم استدعاء واجهات برمجة التطبيقات، ومعالجة إدخال المستخدم، وتنظيم المهام باستخدام مهارات معيارية.
- التجريب وتحسين الميزات
- التعاون في تجربة ميزات جديدة للوكلاء، واختبار الأفكار، وتحسين قابلية الاستخدام وأداء الميزات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.