مهندس برمجيات (منصات الذكاء الاصطناعي)

في SingleStore، نحن لا نبني مجرد شركة قواعد بيانات، بل نحدد مستقبل إدارة البيانات. نتجاوز السحابة المتعددة، ونقدم للعملاء خيارات مرنة في الشبكات والتخزين والحوسبة لتلبية متطلباتهم. مع بضع نقرات، تقوم خدمتنا السحابية بإنشاء بنية تحتية جاهزة للإنتاج باستخدام أحدث قدرات مقدمي الخدمات السحابية الرئيسيين ونظام Kubernetes القياسي في الصناعة.

مع تطور أنظمة البيانات، لم تعد "قاعدة البيانات" مجرد مكان يتم فيه تشغيل الاستعلامات، بل أصبحت الأساس لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي: الاسترجاع، والتفكير، وتدفقات العمل الخاصة بالوكلاء، والأتمتة الذكية على بيانات المؤسسات. هذا هو الاتجاه الذي نبني نحوه.

نحن نبني منصة البرمجيات التي تدعم التجارب الأصلية للذكاء الاصطناعي عبر SingleStore: قدرات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة، أوقات تشغيل الوكلاء، تكامل الأدوات، والطبقة التشغيلية المطلوبة لتشغيل هذه الأنظمة بشكل موثوق على نطاق واسع. عملنا يقع عند تقاطع الأنظمة الموزعة، والبنية التحتية السحابية، والذكاء الاصطناعي التطبيقي العملي.

هذا الفريق ليس "بحثًا خالصًا"، بل هو هندسة مكثفة. ستقوم ببناء أنظمة ذات جودة المنتج تتيح للعملاء استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل آمن وموثوق على بياناتهم.

نبحث عن مهندس برمجيات لتصميم وتنفيذ قدرات المنصة الأساسية للذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة ووكلاء الذكاء الاصطناعي في SingleStore Cloud. ستعمل على خدمات تمكّن تنسيق النماذج/الأدوات (مثل اكتشاف الأدوات وتنفيذها على نمط MCP)، وتدفقات العمل الخاصة بالوكلاء، وأنابيب الاسترجاع (التضمينات/البحث عن المتجهات)، والتقييم/المراقبة، وعمليات متعددة المستأجرين الآمنة.

من المحتمل أن تجد نفسك تستخدم Go وPython وKubernetes، والبدائل السحابية، والأدوات المناسبة للمهمة، مع تطبيق أساسيات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة السليمة لاتخاذ قرارات هندسية صحيحة.

• بناء وتطوير خدمات الخلفية التي تدعم ميزات الذكاء الاصطناعي: تنسيق الوكلاء، تنفيذ الأدوات، أنابيب الاسترجاع/RAG، وتكاملات تقديم النماذج.
• تصميم واجهات برمجة التطبيقات وتدفقات العمل الخاصة بالطائرة التحكمية لمكونات منصة الذكاء الاصطناعي (واعية للمستأجر، آمنة بشكل افتراضي، قابلة للمراقبة).
• تنفيذ أنماط اكتشاف الأدوات/التكامل على نمط MCP بحيث يمكن للوكلاء استدعاء الأدوات، والموصلات، والخدمات الداخلية بشكل آمن.
• العمل عن كثب مع مديري المنتجات، والمصممين، والعملاء، وفرق الهندسة الشريكة لتقديم تجارب ذكاء اصطناعي عالية الجودة.
• الهندسة من أجل الموثوقية والنطاق: زمن الاستجابة، التحكم في التكاليف، تحديد المعدلات، الاحتياطات، التوزيعات، واستعداد الاستجابة للحوادث.
• تأسيس أفضل الممارسات حول التقييم: مجموعات الاختبار غير المتصلة، اكتشاف الانحدار، تتبع المطالبات/النماذج/الإصدارات، وبوابات الجودة.
• المساهمة في تصميم ذكاء اصطناعي آمن: الأذونات، حدود الوصول إلى البيانات، دفاعات حقن المطالبات، وقابلية التدقيق.
• توجيه المهندسين المبتدئين والمساهمة في بيئة فريق مرحبة وعالية الملكية.

هذا دور هندسة برمجيات يتطلب أساسيات قوية بالإضافة إلى معرفة عملية بمفاهيم الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة.

• مهارات قوية في هندسة البرمجيات مع خبرة في الأنظمة الموزعة (Go، Python، أو ما شابه).
• خبرة في بناء خدمات سحابية أصلية: Kubernetes، الحاويات، واجهات برمجة التطبيقات من خدمة إلى خدمة، CI/CD.
• أكثر من 4 سنوات من الخبرة في العمل على منتج SaaS أو منصة إنتاجية.
• فهم قوي لأساسيات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة (لا تحتاج لأن تكون باحثًا، ولكن يجب أن تفهم المفاهيم بشكل جيد بما يكفي لبناء أنظمة صحيحة):
  • أساسيات التعلم تحت الإشراف (التدريب مقابل الاستدلال، الإفراط في التكيف، مقاييس التقييم، التصنيف، اكتشاف الشذوذ، التنبؤ، الانحدار، إلخ.)
  • أساسيات LLM (التوكنات، نوافذ السياق، المطالبات، مفاهيم استدعاء الأدوات/الوظائف)
  • أساسيات التضمينات + البحث عن المتجهات (التشابه، مقاييس الفهرسة، pitfalls الاسترجاع)
• مهارات قوية في تصحيح الأخطاء وحل المشكلات، بما في ذلك استكشاف الأخطاء وإصلاحها عبر الخدمات والبنية التحتية على نمط الحوادث.
• فضول فكري حول التحقيق في القضايا التي تؤثر على جودة المنتج، والموثوقية، وزمن الاستجابة، ومقاييس الأعمال.
• شغف لبناء أنظمة قوية وقابلة للصيانة في بيئة سريعة الخطى وموجهة نحو الفريق.

• خبرة عملية مع الوكلاء الذكاء الاصطناعي وأطر التنسيق (استدعاء الأدوات، تدفقات العمل، المخططين/المنفذين).
• خبرة عملية مع أنظمة RAG، وإعادة التصنيف، والتأسيس، واستراتيجيات التقييم.
• خبرة في أنماط تقديم النماذج (الاستدلال الدفعي/الخط المباشر، التخزين المؤقت، استجابات البث).
• معرفة الاعتبارات الأمنية لأنظمة الذكاء الاصطناعي (عزل البيانات، RBAC، تهديدات حقن المطالبات، سجلات التدقيق).
• إلمام بقواعد البيانات المتجهة أو القدرات المتجهة في منصات البيانات الحديثة.
• خبرة في مجموعات المراقبة (التسجيل المنظم، المقاييس، التتبع) والهندسة المدفوعة بـ SLO.

Go، Python، Kubernetes، البنية التحتية السحابية، الأنظمة الموزعة، واجهات برمجة التطبيقات، وأدوات الذكاء الاصطناعي الحديثة (مقدمو LLM، التضمينات، أنظمة الاسترجاع، أنابيب التقييم/المراقبة)، أدوات تعلم الآلة.