العمل في سيتى هو أكثر بكثير من مجرد وظيفة. يعني العمل معنا الانضمام إلى فريق يضم أكثر من 230,000 شخص مخلص من جميع أنحاء العالم. في سيتى، ستحصل على فرصة لتطوير مسيرتك المهنية، والمساهمة في مجتمعك، وإحداث تأثير حقيقي.

يعتبر محلل تكنولوجيا تطوير التطبيقات رائدًا في المستوى العالي مسؤولاً عن إنشاء وتنفيذ أنظمة وبرامج التطبيقات الجديدة أو المعدلة بالتنسيق مع فريق التكنولوجيا. الهدف العام من هذه الوظيفة هو قيادة أنشطة تحليل أنظمة التطبيقات وبرمجة الأنظمة.
المسؤوليات:(استغلال الذكاء الاصطناعي)

قيادة تصميم وتطوير وتنفيذ تطبيقات الوسائط المتعددة المعقدة باستخدام جافا وSpring Boot:

استخدام أدوات توليد الشيفرات المدعومة بالذكاء الاصطناعي (مثل Devin، Copilot، Codex) لتسريع التطوير، وأتمتة الشيفرات الأساسية، واقتراح تنفيذات مثلى، وفرض أنماط معمارية. استغلال الذكاء الاصطناعي لتحديد أنماط التصميم والتحقق من صحة بنية النظام المعقدة.

تصميم وتحسين تفاعلات قاعدة البيانات مع Oracle وSQL وMongoDB، مع ضمان الأداء العالي وسلامة البيانات: استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل أداء استعلامات قاعدة البيانات، واقتراح استراتيجيات الفهرسة المتقدمة، وتحسين تصميمات المخططات، وتوليد استعلامات SQL/NoSQL فعالة. يمكن أن تساعد الأدوات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي أيضًا في توقع تحميل قاعدة البيانات وتوصية حلول التوسع.

دفع اعتماد وتحسين مستمر لخطوط أنابيب CI/CD لتسهيل تسليم البرمجيات السريع والموثوق: دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات CI/CD لتوليد حالات اختبار ذكية، وتحليل الفشل التنبؤي، وفحص ثغرات الشيفرة تلقائيًا، وتحسين أوقات تنفيذ خطوط الأنابيب بناءً على البيانات التاريخية.

التعاون مع فرق متعددة التخصصات، بما في ذلك إدارة المنتجات، وضمان الجودة، والعمليات، لتحديد المتطلبات، وتصميم الحلول، وتقديم برمجيات عالية الجودة:

استخدام أدوات الاتصال والتلخيص المدعومة بالذكاء الاصطناعي (مثل Claude) لتبسيط جمع المتطلبات، وتحليل الوثائق، والتواصل مع أصحاب المصلحة. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في ترجمة التصاميم الفنية إلى صيغ يمكن الوصول إليها لمختلف الجماهير.

توجيه وتقديم الإرشادات الفنية للمهندسين البرمجيين المبتدئين والمتوسطين، وتعزيز ثقافة التميز الفني والتعلم المستمر: استغلال منصات الذكاء الاصطناعي لمسارات التعلم الشخصية، والتعليقات التلقائية على الشيفرة، وشرح المفاهيم الفنية المعقدة. تشجيع المهندسين المبتدئين على اعتماد ممارسات تطوير مدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

البحث بنشاط وتجربة تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحديد الفرص لتعزيز إنتاجية المطورين، وأتمتة المهام، وتحسين جودة البرمجيات:

استكشاف أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة باستمرار (مثل Anti Gravity لحل المشكلات المعقدة) وتقييم قابليتها للتطبيق على نظام تطويرنا.

المشاركة في مراجعات الشيفرة، وضمان الالتزام بمعايير الشيفرة، وأفضل الممارسات، والإرشادات المعمارية: استخدام أدوات تحليل الشيفرة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي لفحص الشيفرة مسبقًا بحثًا عن الأخطاء المحتملة، وثغرات الأمان، وعوائق الأداء، وانحرافات الأسلوب، مما يسمح للمراجعين البشريين بالتركيز على المنطق والتصميم على مستوى أعلى.

استكشاف وحل المشكلات التقنية المعقدة، وضمان استقرار وأداء الأنظمة الإنتاجية:

تنفيذ الكشف عن الشذوذ المدفوع بالذكاء الاصطناعي في أنظمة المراقبة، واستغلال الذكاء الاصطناعي لتحليل السجلات بسرعة وتحديد السبب الجذري، وأتمتة سير العمل للاستجابة للحوادث.

المساهمة في التخطيط الاستراتيجي وخارطة الطريق التقنية لمنصات الوسائط المتعددة لدينا: استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل اتجاهات الصناعة، وتوقع تطور التكنولوجيا، وتقييم تأثير الميزات الجديدة، وتحديد أولويات مبادرات خارطة الطريق بناءً على رؤى مستندة إلى البيانات.

تنفيذ مهام تتعلق بدراسات الجدوى، وتقديرات الوقت والتكلفة، وتخطيط تكنولوجيا المعلومات، ومخاطر التكنولوجيا، وتطوير التطبيقات، وتطوير النماذج: استخدام الذكاء الاصطناعي لتوليف البيانات، والنمذجة التنبؤية للتقديرات، وتحديد المخاطر المحتملة في تكنولوجيا المعلومات، وتسريع النمذجة والتحقق.

مراقبة والتحكم في جميع مراحل عملية التطوير (التحليل، التصميم، البناء، الاختبار، والتنفيذ) وتقديم الدعم للمستخدمين والعمليات:

تنفيذ لوحات معلومات وتقارير مدفوعة بالذكاء الاصطناعي لصحة المشروع في الوقت الحقيقي، وتتبع التقدم تلقائيًا، وتحديد عنق الزجاجة في دورة حياة التطوير بشكل استباقي.

استخدام المعرفة المتخصصة العميقة في تطوير التطبيقات لتحليل المشكلات/القضايا المعقدة، وتقديم تقييم لعمليات الأعمال، وعمليات النظام، والمعايير الصناعية، واتخاذ حكم تقييم: تعزيز القدرات التحليلية البشرية باستخدام تحليل البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي والتعرف على الأنماط لتقييم السيناريوهات المعقدة بسرعة وإبلاغ اتخاذ القرار القوي.

توصية وتطوير تدابير الأمان في تحليل الاستخدام التجاري بعد التنفيذ لضمان تصميم النظام الوظيفي والنجاح: استخدام أدوات تحليل الأمان المدفوعة بالذكاء الاصطناعي لمراقبة التطبيقات باستمرار بحثًا عن الثغرات، وتوقع التهديدات المحتملة، وتوصية بالتحكمات الأمنية التكيفية.

التشاور مع المستخدمين/العملاء ومجموعات التكنولوجيا الأخرى بشأن القضايا، وتوصية بحلول برمجية متقدمة، وتثبيت ومساعدة أنظمة تعرض العملاء:

استغلال الذكاء الاصطناعي لفهم نقاط الألم لدى المستخدمين بسرعة، ومحاكاة تأثيرات الحلول، وتوليد وثائق أو نماذج أولية واضحة لمراجعة العملاء.

ضمان اتباع الإجراءات الأساسية والمساعدة في تحديد المعايير والعمليات التشغيلية: استخدام الذكاء الاصطناعي لإجراء فحوصات الامتثال التلقائية مقابل الإجراءات المحددة، واقتراح تحسينات على سير العمل التشغيلي بناءً على بيانات الأداء.

خدمة كمستشار أو مدرب للمحللين الجدد أو ذوي المستوى الأدنى: تقديم إرشادات وموارد تدريب مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وتقديم تعليقات شخصية والوصول إلى قواعد المعرفة الواسعة.

تقييم المخاطر بشكل مناسب عند اتخاذ القرارات التجارية، مع إظهار اعتبار خاص لسمعة الشركة وحماية Citigroup، وعملائها وأصولها:

استغلال الذكاء الاصطناعي لتحليلات المخاطر المتقدمة، وتخطيط السيناريو، ومراقبة الامتثال، مما يعزز دقة وتوقع تقييمات المخاطر.

المهارات التقنية المطلوبة:

جافا الأساسية: فهم قوي لجافا (JDK 8+، ويفضل جافا 11/17)، بما في ذلك تعدد الخيوط، والمجموعات، وجمع القمامة، وداخل JVM.

الأطر: خبرة واسعة في إطار Spring (Spring Boot، Spring MVC، Spring Data JPA، Spring Security).

الوسائط المتعددة: خبرة مثبتة في تصميم وتطوير واجهات برمجة التطبيقات RESTful والميكروسيرفيس.

تكنولوجيا قواعد البيانات (يجب):

قواعد البيانات العلائقية: إتقان قوي في SQL وخبرة مع قواعد بيانات Oracle، بما في ذلك تصميم المخططات، وتحسين الاستعلامات، والإجراءات المخزنة.

قواعد البيانات NoSQL: خبرة مع MongoDB، بما في ذلك نمذجة البيانات، والاستعلام، وضبط الأداء.

CI/CD وDevOps: خبرة عملية مع أدوات وممارسات CI/CD (مثل Jenkins، GitLab CI، GitHub Actions، Maven/Gradle، Docker، Kubernetes).

تحكم الإصدار: إتقان مع Git واستراتيجيات التفرع القياسية (مثل Gitflow).

الاختبار: خبرة مع أطر اختبار الوحدة (JUnit، Mockito) واختبار التكامل.

تكنولوجيا الويب (مفيد): إلمام بخدمات الويب (SOAP/REST)، XML، JSON.

أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي (يجب):

تعرض قابل للإثبات وخبرة عملية مع أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي مثل Devin، GitHub Copilot، Claude، Anti Gravity، وCodex.

فهم قوي لمفاهيم الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة، وهندسة الموجهات، ودمج الذكاء الاصطناعي في سير عمل تطوير البرمجيات (مثل توليد الشيفرات، والاختبار، وتصحيح الأخطاء، والتوثيق).

رغبة قوية في تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات ونتائج تطوير البرمجيات.

المؤهلات الموصى بها:

• 13+ سنة من الخبرة ذات الصلة في تطوير التطبيقات أو دور تحليل الأنظمة.
• خبرة واسعة في تحليل الأنظمة وبرمجة تطبيقات البرمجيات.
• خبرة في إدارة وتنفيذ مشاريع ناجحة.
• خبير موضوع (SME) في مجال واحد على الأقل من تطوير التطبيقات.
• القدرة على ضبط الأولويات بسرعة حسب الظروف.
• إظهار مهارات القيادة وإدارة المشاريع.
• إظهار دائمًا تواصل كتابي وشفهي واضح وموجز.

التعليم:

• درجة البكالوريوس/درجة جامعية أو خبرة معادلة.
• يفضل الحصول على درجة الماجستير.

يوفر هذا الوصف الوظيفي مراجعة عالية المستوى لأنواع العمل المنفذة. قد يتم تعيين مهام أخرى تتعلق بالوظيفة حسب الحاجة.

------------------------------------------------------

------------------------------------------------------

------------------------------------------------------

------------------------------------------------------

------------------------------------------------------

------------------------------------------------------

سيتى هو صاحب عمل يتيح الفرص للجميع، وسيتم النظر في المرشحين المؤهلين دون النظر إلى عرقهم، أو لونهم، أو دينهم، أو جنسهم، أو ميولهم الجنسية، أو هويتهم الجنسية، أو أصلهم الوطني، أو إعاقتهم، أو وضعهم كقدامى محميين، أو أي سمة أخرى محمية بموجب القانون.

إذا كنت شخصًا ذو إعاقة وتحتاج إلى تسهيلات معقولة لاستخدام أدوات البحث لدينا و/أو التقدم لفرصة عمل، يرجى مراجعة إمكانية الوصول في سيتى.
عرض سياسة سيتى بيان سياسة تكافؤ الفرص واعرف حقوقك الملصق.