الوصف الوظيفي
دور المشروع : مهندس عمليات
وصف دور المشروع : دعم العمليات و/أو إدارة التسليم لأنظمة الإنتاج والخدمات بناءً على المتطلبات التشغيلية واتفاقية الخدمة.
المهارات المطلوبة : هندسة موثوقية الموقع
المهارات الجيدة أن تكون : لا يوجد
يتطلب الحد الأدنى 5 سنوات من الخبرة
المؤهل التعليمي : 15 سنة من التعليم بدوام كامل
ملخص: يضمن مهندس موثوقية الموقع (SRE) أن تكون الأنظمة مستقرة وقابلة للتوسع ومتاحة بشكل كبير، مما يجسر الفجوة بين تطوير تطبيقات الأعمال وعمليات تكنولوجيا المعلومات. يجمع هذا الدور بين الأتمتة، والرصد، واستجابة الحوادث، وهندسة الأداء للحفاظ على موثوقية الخدمة المستمرة مع تسريع سرعة التسليم. يقوم مهندس موثوقية الموقع بتصميم وصيانة أنظمة الإنتاج التي تلبي أهداف مستوى الخدمة (SLOs) وميزانيات الأخطاء. باستخدام مبادئ هندسة البرمجيات، يمنع SRE التوقف، ويقوم بأتمتة العمليات، ويحسن أداء المنصة من خلال الرصد، وتحمل الأخطاء، ومرونة النظام. الأدوار والمسؤوليات: الموثوقية والأداء: مراقبة وتحسين وقت تشغيل النظام، والكمون، ومعدل النقل لتلبية SLOs وSLIs. إدارة الحوادث: قيادة استجابة الحوادث، وإدارة التصعيد، وإجراء تحليل السبب الجذري (RCA)، ودفع مراجعات ما بعد الحادث. الأتمتة والأدوات: تطوير خطوط أنابيب CI/CD، وأتمتة إدارة البنية التحتية، والقضاء على العمل اليدوي من خلال البرمجة النصية والتنظيم. المراقبة والرصد: تنفيذ مقاييس، وتسجيل، وإطارات تتبع (Prometheus، Grafana، ELK، Datadog) للحصول على رؤية في الوقت الحقيقي للأنظمة الموزعة. تخطيط السعة: إجراء توقعات الموارد، وتصميم بنية تحتية قابلة للتوسع، والتعامل مع الأداء في ظل ظروف الزيادة. إدارة التغيير والإصدار: التعاون مع المطورين لضمان طرح آمن وموثوق للميزات الجديدة مع اختبارات آلية وآليات التراجع. استعادة الكوارث وهندسة المرونة: تنفيذ استراتيجيات مرونة متعددة المناطق، واختبارات الفوضى، وأتمتة الفشل لاستمرارية الأعمال. تحسين العمليات: استخدام تحليلات ما بعد الحادث لتحسين الممارسات التشغيلية وزيادة الموثوقية من خلال تحسينات قائمة على البيانات. التعاون مع فرق المنتج، والتصميم، والتعلم الآلي، وDevOps لبناء سير عمل وتجارب مستخدم ذكية. تنفيذ البنية التحتية ككود (IaC) باستخدام أدوات مثل Terraform، CloudFormation، AZURE DEV OPS أو Pulumi. خبرة في خدمات السحابة IaaS وPaaS. دمج ودعم الأدوات والأطر المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي الوكلي، ضمن البنية التحتية والتطبيقات السحابية. المهارات المهنية والتقنية: خبرة في Python، Go، Bash، أو JavaScript للأتمتة والأدوات. خبرة عملية في بيئات السحابة AWS، Azure، GCP وأدوات التنظيم مثل Kubernetes وTerraform. فهم عميق لأنظمة Linux، والشبكات، والهندسة المعمارية الموزعة. خبرة في حلول الرصد Prometheus، Grafana، Datadog، CloudWatch، أو New Relic. معرفة بأنظمة إدارة الحوادث ومنصات التنبيه (PagerDuty، xmatters). إتقان في أطر CI/CD مثل Jenkins، GitHub Actions، أو GitLab CI. معرفة عملية بالأمن، والامتثال، وتحسين الأداء للأنظمة عالية التوفر. إطار عمل الذكاء الاصطناعي الوكلي (CrewAI، LangGraph، AutoGen) ومفاهيم الذكاء الاصطناعي المسؤول والحواجز الذكية للذكاء الاصطناعي. معلومات إضافية: هذه الوظيفة مقرها في مكتبنا في بنغالور. يتطلب 15 سنة من التعليم بدوام كامل. شهادة AWS Certified Solutions Architect Professional. شهادة Microsoft Certified: Azure Solutions Architect Expert. شهادة Google Professional Cloud Architect. شهادة Kubernetes Administrator (CKA). شهادة HashiCorp Certified: Terraform Associate. شهادات مهندس DevOps المعتمدة (AWS، Azure، أو Google). يحتاج المورد إلى أن يكون جاهزًا للذكاء الاصطناعي.
لقد تمت ترجمة هذا الإعلان الوظيفي بواسطة الذكاء الاصطناعي وقد يحتوي على بعض الاختلافات أو الأخطاء البسيطة.
