ماذا لو كان العمل الذي تقوم به كل يوم يمكن أن يؤثر على حياة الأشخاص الذين تعرفهم؟ أو على البشرية جمعاء؟ في إيلومينا، نحن نوسع الوصول إلى التكنولوجيا الجينومية لتحقيق العدالة الصحية لمليارات الأشخاص حول العالم. جهودنا تمكّن الاكتشافات التي تغير الحياة والتي تحول الصحة البشرية من خلال الكشف المبكر وتشخيص الأمراض وخيارات العلاج الجديدة للمرضى. العمل في إيلومينا يعني أن تكون جزءًا من شيء أكبر من نفسك. كل شخص، في كل دور، لديه الفرصة لإحداث فرق. محاطًا بأشخاص استثنائيين، وقادة ملهمين، ومشاريع تغير العالم، ستفعل المزيد وتصبح أكثر مما كنت تعتقد أنه ممكن.

مهندس الذكاء الاصطناعي المساعد هو قائد تقني كبير يتعاون مع المعماريين الرئيسيين، وأصحاب المصلحة في الأعمال، وفرق الهندسة لترجمة استراتيجية المؤسسة إلى حلول تكنولوجية قابلة للتوسع مدعومة بالذكاء الاصطناعي. يجمع هذا الدور بين عمق تقني يدوي عميق عبر هندسة الواجهة الكاملة، ومنصات السحابة، والهندسات الحديثة للذكاء الاصطناعي مع الحضور القيادي اللازم للتأثير على الفرق متعددة الوظائف وتشكيل اتجاه التكنولوجيا على المدى الطويل.

سوف يقوم المرشح الناجح بتصميم أنظمة عالية الإنتاجية تدمج الذكاء الاصطناعي التوليدي، وسير العمل الوكيلة، واسترجاع البيانات القائم على RAG في التطبيقات الأساسية للمؤسسة، بينما يقوم بتوجيه فرق الهندسة وتأسيس الأنماط، والحواجز، والمنصات التي تسمح للذكاء الاصطناعي بالتوسع بشكل مسؤول عبر المنظمة.

المسؤوليات الرئيسية

الهندسة المعمارية والاستراتيجية التقنية

• تحديد المعماريات المرجعية، وأنماط التصميم، ومعايير المنصة لتطبيقات المؤسسات المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تشمل الويب، والمحمول، والخدمات الخلفية.
• التعاون مع المعماري الرئيسي لتطوير خرائط طريق تكنولوجية متعددة السنوات تتماشى مع استراتيجية السحابة، والبيانات، والذكاء الاصطناعي، وتطبيقات الأعمال.
• تقييم التقنيات الناشئة (نماذج الأساس، الأطر الوكيلة، قواعد البيانات المتجهة، أدوات MLOps) وترجمتها إلى خطط اعتماد قابلة للتنفيذ.
• قيادة مراجعات معمارية، وضمان تلبية تصميمات الأنظمة لمتطلبات القابلية للتوسع، والأمان، والأداء، والرؤية، والتكلفة الإجمالية للملكية.

هندسة الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي

• تصميم حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي بما في ذلك أنظمة RAG، وسير العمل متعدد الوكلاء، وواجهات المحادثة، والنماذج المتخصصة المعدلة.
• تصميم أطر الذكاء الاصطناعي المسؤولة التي تغطي معايير هندسة المطالبات، وخطوط تقييم، وحوكمة النماذج، وضوابط سلامة المحتوى.
• تأسيس ممارسات MLOps وLLMOps لنشر النماذج، والمراقبة، واكتشاف الانحراف، والتحسين المستمر.
• دمج مزودي LLM (OpenAI، Anthropic) وأطر التنسيق (LangChain، LangGraph) في أنظمة الإنتاج مع ضوابط مناسبة للعودة والتكلفة.

هندسة السحابة والمنصة

• تصميم حلول سحابية أصلية على Azure، أو AWS، مستفيدًا من خدمات الذكاء الاصطناعي المدارة (Vertex AI، AlloyDB، Cloud Functions، خدمات معادلة).
• تصميم خطوط CI/CD، والبنية التحتية ككود، وأتمتة المنصة التي تسرع من سرعة الهندسة دون المساس بالموثوقية.
• تحديد وإنفاذ المعايير للتعبئة، والخدمات الصغيرة، وتصميم واجهات برمجة التطبيقات، والهندسات المعتمدة على الأحداث.

القيادة والتسليم

• توفير القيادة التقنية لفرق الهندسة بما في ذلك مطوري واجهة المستخدم، ومهندسي الخلفية، ومهندسي التعلم الآلي، والمتخصصين في المنصة.
• توجيه المهندسين الكبار وقادة التكنولوجيا، وتنمية الجيل القادم من المعماريين داخل المؤسسة.
• التعاون مع أصحاب المصلحة في المنتج، والتصميم، والأعمال لتحديد نطاق المبادرات، وإدارة التبادلات، وتقديم نتائج أعمال قابلة للقياس.
• تمثيل وظيفة الهندسة المعمارية في المنتديات التنفيذية، وتقييمات البائعين، وجلسات التخطيط الاستراتيجي.

المؤهلات المطلوبة

• 15 عامًا أو أكثر من الخبرة المتقدمة في هندسة البرمجيات، مع ما لا يقل عن 5 سنوات في أدوار القيادة التقنية العليا أو المعمارية.
• خبرة عميقة في التطوير عبر الواجهة الكاملة، بما في ذلك أنظمة Python وJava (Spring Boot، Spring Cloud، الخدمات الصغيرة).
• خبرة مثبتة في تصميم ونشر حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية في الإنتاج، بما في ذلك أنظمة RAG، وهندسة المطالبات، ودمج LLM.
• إجادة قوية على الأقل في منصة سحابية رئيسية (Azure أو AWS)، مع خبرة مثبتة في تصميم أنظمة قابلة للتوسع ومتعددة المستأجرين.
• خبرة في قيادة فرق هندسية موزعة من 15 فردًا أو أكثر عبر مناطق زمنية متعددة.
• سجل حافل في تقديم أنظمة على مستوى المؤسسات تخدم قواعد مستخدمين كبيرة مع أداء قابل للقياس ونتائج إيرادات.
• درجة بكاليوس أو ماجستير في علوم الحاسوب، أو الهندسة، أو تخصص ذي صلة.

المؤهلات المفضلة

• خبرة في أطر الذكاء الاصطناعي الوكيلة (LangChain، LangGraph، AutoGen، CrewAI) وتصميم أنظمة متعددة الوكلاء.
• إلمام بمنصات الذكاء الاصطناعي الصوتي والذكاء الاصطناعي المحادثي، بما في ذلك ASR، TTS، وإدارة الحوار.
• خلفية في منصات التجارة (Bloomreach، Salesforce Commerce Cloud، Adobe Experience Cloud) أو التجارة الصناعية وB2B.
• تعرض لمنصات البيانات (BigQuery، Snowflake، Databricks) والهندسات الحديثة للبيانات (بحيرة البيانات، البث، تخزين المتجهات).
• شهادات صناعية مثل TOGAF، خبير معمارية حلول Azure، أو خبير معمارية حلول AWS.
• مشاركة نشطة مع مجتمع التكنولوجيا من خلال محادثات المؤتمرات، والمنشورات، والبراءات، أو الجوائز الصناعية.
• عضوية كبيرة في IEEE، ACM، أو منظمة مهنية معادلة.

ملف المهارات التقنية

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي: الذكاء الاصطناعي التوليدي، LLMs (GPT-4، Claude، Gemini)، LangChain، LangGraph، هياكل RAG، البحث المتجهي، هندسة المطالبات، التعديل، MLOps، الذكاء الاصطناعي المسؤول، الأنظمة متعددة الوكلاء، الذكاء الاصطناعي الصوتي، البحث الدلالي.

البرمجة والأطر: Python، Java SE، Spring Boot، Spring MVC، Spring JPA، Spring REST، Spring Cloud، Hibernate، تصميم واجهات برمجة التطبيقات REST وGraphQL.

السحابة وDevOps: (Vertex AI، AlloyDB، Cloud Functions)، Azure، Docker، Kubernetes، Bamboo أو أدوات CI/CD معادلة، Terraform، حزم المراقبة.

الويب والمحمول: Angular، React، Node.js، أطر JavaScript الحديثة، HTML5، التصميم المتجاوب، معايير الوصول.

البيانات: Oracle، MySQL، SQL Server، AlloyDB، قواعد البيانات المتجهة (Pinecone، Weaviate، pgvector)، البث الحدثي (Kafka، Pub/Sub).

كفاءات القيادة

• التفكير الاستراتيجي: القدرة على رؤية ما وراء القرارات التقنية الفورية وتشكيل اتجاه التكنولوجيا على مدى سنوات متعددة.
• التأثير بدون سلطة: الفعالية في دفع المبادرات متعددة الوظائف إلى الأمام من خلال الخبرة، والوضوح، والثقة.
• التواصل التنفيذي: الراحة في توضيح المفاهيم التقنية المعقدة للمديرين التنفيذيين غير التقنيين وترجمة أولويات الأعمال إلى خطط هندسية.
• عقلية البناء: حماس حقيقي لحل المشكلات بشكل عملي جنبًا إلى جنب مع القيادة المعمارية.
• التوجيه: تاريخ مثبت في تنمية المهندسين الكبار إلى معماريين وقادة.

نحن شركة متجذرة بعمق في الانتماء، تعزز بيئة شاملة حيث يشعر الموظفون بالتقدير والتمكين للمساهمة في مهمتنا. مبنية على أساس قوي، لطالما أعطت إيلومينا الأولوية للانفتاح، والتعاون، والبحث عن وجهات نظر بديلة لدفع الابتكار في علم الجينوم. نحن فخورون بتأكيد عدم وجود فجوة في الأجور، بغض النظر عن الجنس، أو العرق، أو العرق. لدينا أيضًا العديد من مجموعات موارد الموظفين (ERG) التي تقدم تجارب تطوير مهني، وزيادة الوعي الثقافي، وتقديم الفرص للمشاركة في المسؤولية الاجتماعية. نحن فخورون بأن نكون صاحب عمل يتيح الفرص بشكل متساوٍ ملتزمًا بتوفير فرص العمل بغض النظر عن الجنس، أو العرق، أو العقيدة، أو اللون، أو الجنس، أو الدين، أو الحالة الاجتماعية، أو حالة الشريك المحلي، أو العمر، أو الأصل الوطني أو النسب، أو الإعاقة الجسدية أو العقلية، أو الحالة الطبية، أو التوجه الجنسي، أو الحمل، أو حالة الخدمة العسكرية أو المحاربين القدامى، أو حالة المواطنة، أو المعلومات الجينية. تقوم إيلومينا بإجراء فحوصات خلفية على المتقدمين الذين تم تقديم عرض عمل مشروط لهم. سيتم اعتبار المتقدمين المؤهلين الذين لديهم سجلات اعتقال أو إدانة للتوظيف وفقًا للقوانين المحلية، والولائية، والفيدرالية المعمول بها. قد تؤدي نتائج فحص الخلفية إلى سحب عرض العمل المشروط. تتم عملية فحص الخلفية وأي قرارات تتخذ نتيجة لذلك وفقًا لجميع القوانين المحلية، والولائية، والفيدرالية المعمول بها. تحظر إيلومينا استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في عملية التقديم والمقابلة. إذا كنت بحاجة إلى تسهيلات لإكمال عملية التقديم أو المقابلة، يرجى الاتصال [email protected]. لمعرفة المزيد، قم بزيارة: https://www.dol.gov/ofccp/regs/compliance/posters/pdf/eeopost.pdf. سيتم نشر الوظيفة حتى يتم اختيار مرشح نهائي أو حتى يكون لدى الطلب عدد كافٍ من المتقدمين المؤهلين. هذه الوظيفة غير مؤهلة لرعاية التأشيرات.