لدينا فرصة للتأثير على مسيرتك المهنية وتوفير مغامرة حيث يمكنك دفع حدود ما هو ممكن.

كقائد في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في جي بي مورغان تشيس ضمن إدارة الأصول والثروات، أنت جزء لا يتجزأ من فريق مرن يعمل على تعزيز وبناء وتقديم منتجات تكنولوجية رائدة في السوق بطريقة آمنة ومستقرة وقابلة للتوسع. كمسؤول تقني أساسي، تتحمل مسؤولية إجراء حلول تكنولوجية حاسمة عبر مجالات تقنية متعددة ضمن وظائف الأعمال المختلفة لدعم أهداف الشركة.

في جي بي مورغان تشيس، نحن نعيد تصور هندسة البرمجيات نفسها - من خلال بناء نسيج وكيل دورة حياة تطوير البرمجيات الأصلي للذكاء الاصطناعي، وهو نظام بيئي متطور من الوكلاء المستقلين والمتعاونين الذين يحولون كل مرحلة من مراحل دورة حياة تسليم البرمجيات. نحن نشكل فريق هندسي أساسي لتصميم وبناء هذا الإطار الذكي لدورة حياة تطوير البرمجيات باستخدام أنظمة متعددة الوكلاء، وأدوات الذكاء الاصطناعي، وتنظيم نماذج اللغة الكبيرة (A2A، MCP) وحلول الأتمتة المبتكرة. إذا كنت شغوفًا بتشكيل مستقبل الهندسة - ليس فقط من خلال بناء أدوات أفضل، ولكن من خلال تطوير نظام بيئي ديناميكي ذاتي التحسين - فهذا هو المكان المناسب لك.

المسؤوليات الوظيفية

• يعمل بشكل وثيق مع مهندسي البرمجيات ومديري المنتجات وأصحاب المصلحة الآخرين لتحديد المتطلبات وتقديم حلول قوية.
• تصميم وتنفيذ خدمات الوكلاء المدفوعة بنماذج اللغة الكبيرة لتوليد التصميم والرمز والتوثيق وإنشاء الاختبارات والمراقبة على AWS.
• تطوير طبقات التنسيق والتواصل بين الوكلاء باستخدام أطر مثل A2A SDK وLangGraph أو Auto Gen.
• دمج وكلاء الذكاء الاصطناعي مع أدوات مثل Jira وBitbucket وGithub وTerraform ومنصات المراقبة.
• التعاون في تصميم النظام وتطوير SDK وخطوط البيانات التي تدعم ذكاء الوكلاء.
• توفير القيادة التقنية والإرشاد والتوجيه للمهندسين المبتدئين وأعضاء الفريق.

المؤهلات والقدرات والمهارات المطلوبة

• تدريب رسمي أو شهادة في مفاهيم هندسة البرمجيات وخبرة عملية تزيد عن 5 سنوات.
• خبرة في هندسة البرمجيات باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
• مهارات قوية في بايثون وPydantic وFastAPI وLangGraph وقواعد البيانات المتجهة لبناء حلول وكلاء الذكاء الاصطناعي المعتمدة على RAG والتكامل مع أطر التنسيق متعددة الوكلاء ونشر خطوط الأنابيب من البداية إلى النهاية على AWS (EKS وLambda وS3 وTerraform).
• خبرة في دمج نماذج اللغة الكبيرة، وهندسة السياق/التوجيه، وأطر وكلاء الذكاء الاصطناعي مثل Langchain وLangGraph وAutogen وMCPs وA2A.
• فهم قوي لعمليات CI/CD وTerraform وKubernetes وDocker وAPIs.
• إلمام بمنصات المراقبة والرصد.
• عقلية تحليلية قوية وقدرة على حل المشكلات.

• خبرة في Azure أو Google Cloud Platform (GCP).
• إلمام بممارسات MLOps، بما في ذلك CI/CD للذكاء الاصطناعي، ورصد النماذج، والنشر التلقائي، وخطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي.