ليتون تبرز لثقافتها التعاونية والمركزة على الأفراد، حيث تعتبر الثقة والتعاون ورفاهية الموظفين ركائز أساسية. تعزز الشركة نهج إدارة قريب يركز على الدعم والتمكين وعلاقات الفريق عالية الجودة. تكمل هذه الأساس التعاوني بعد الابتكار الكبير، مما يعزز المبادرة والإبداع والمرونة. تلعب الثقافات التنافسية والتنظيمية دورًا ثانويًا، حيث توفر الهيكل والتوجه نحو الأداء والكفاءة التشغيلية.

بصفتك مهندس برمجيات ذكاء اصطناعي ذو خبرة، ستلعب دورًا رئيسيًا ضمن فريقنا متعدد التخصصات (علماء البيانات، DevOps، المستشارون). ستكون مسؤولاً عن التصميم المعماري والتطوير والنشر على نطاق واسع لحلول التكنولوجيا المعتمدة على الذكاء الاصطناعي للعملاء الداخليين والخارجيين. ستواجه مشاكل معقدة وغير محددة تتطلب قرارات فنية حادة، وصرامة هندسية لا تتزعزع، وقدرة قوية على الابتكار.

المسؤوليات :

• الهندسة المعمارية والتطوير: تصميم وبناء وتطوير ميزات ومنصات كاملة وقابلة للتوسع (APIs، منطق الأعمال، قواعد البيانات، الأمان).
• هندسة الذكاء الاصطناعي: قيادة تنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة في الإنتاج: خطوط أنابيب RAG المتقدمة، أساطيل وكلاء LLM، تحسين النماذج والتكامل (OpenAI، Anthropic، LLMs مفتوحة المصدر).
• الجودة والكود النظيف: دعم أفضل الممارسات (مبادئ SOLID، الهندسة المعمارية النظيفة، أنماط التصميم) وإجراء مراجعات شاملة للكود.
• الموثوقية والاختبار: تحديد استراتيجية الاختبار (TDD، وحدات، تكامل، e2e، اختبارات الضغط) لضمان نشرات خالية من العيوب.
• MLOps والسحابة: نشر ومراقبة وتحسين النماذج والكود في بيئات مخصصة مع خطوط أنابيب CI/CD قوية.
• التفاعل مع العملاء والاستشارات: العمل كخبير تقني مع العملاء. فهم تحديات أعمالهم، وتبسيط المفاهيم المعقدة، والدفاع عن قراراتك المعمارية.
• الإرشاد: دعم نمو وتطوير مهارات المطورين المبتدئين والمتدربين في DataLab.

المهارات المطلوبة :

الأساسيات - إتقان كامل متوقع

• تصميم النظام والهندسة المعمارية: القدرة على تصميم أنظمة موزعة وقابلة للتوسع ومرنة. إتقان قوي للمفاضلات المعمارية.
• هياكل البيانات والخوارزميات: خبرة خوارزمية قوية لتحسين الأداء (Big-O، معالجة البيانات المتدفقة والدفعات).
• الكود النظيف والأنماط: التطبيق الصارم لمبادئ SOLID وإتقان أنماط التصميم (بما في ذلك الخدمات المصغرة والهندسات المعمارية المدفوعة بالحدث).
• CI/CD وDevOps: Docker متقدم، تنسيق (Kubernetes هو ميزة إضافية)، GitHub Actions / GitLab CI، Terraform / البنية التحتية ككود.
• APIs وقواعد البيانات: تصميم APIs قوية (REST، gRPC، GraphQL). تحسين قواعد البيانات العلائقية (PostgreSQL) وغير العلائقية (MongoDB، Redis، قواعد البيانات الرسومية).

الذكاء الاصطناعي والبيانات - الخبرة التقنية:

• تكامل LLM وOps (LLMOps): تكامل API المتقدم، هندسة المطالبات المعقدة، إدارة الرموز/التكاليف، التدفق، المراقبة المستمرة، وتقييم النماذج في الإنتاج.
• RAG ونظام الوكلاء: إتقان LangChain وLlamaIndex أو الحلول المخصصة. LangGraph. التنفيذ على نطاق واسع لمخازن المتجهات (FAISS، Pinecone، Qdrant، Milvus). استراتيجيات تقسيم وإعادة ترتيب متقدمة.
• استرجاع المعلومات: فهم قوي لخوارزميات البحث (TF-IDF، BM25، Cross-Encoders) ومحركات البحث (Elasticsearch).

التقنية - غير متحيز تقنيًا، مع شهية قوية لـ:

Python · TypeScript / Node.js · Java / Spring · FastAPI / Django · React · PostgreSQL · Redis · قواعد بيانات المتجهات

AWS / GCP / Azure · Docker / Kubernetes · Git / CI/CD · LangChain / LlamaIndex · OpenAI API · Elasticsearch · Kafka / RabbitMQ

• درجة هندسية أو ماجستير (علوم الحاسوب، الرياضيات، علوم البيانات) مع 3 إلى 6 سنوات من الخبرة ذات الصلة.
• سجل حافل: لقد قمت بالفعل بتصميم وتطوير ونشر حلول برمجية تدمج الذكاء الاصطناعي (التعلم الآلي، معالجة اللغة الطبيعية، أو GenAI) مع تأثير تجاري قابل للقياس.
• حل المشكلات والاستقلالية: القدرة على تحويل حاجة تجارية غامضة إلى هندسة تقنية صلبة ومنتج نهائي.
• التواصل والقيادة: مهارات شخصية قوية للتفاعل مع العملاء المتطلبين والقدرة على توحيد فريق تقني.
• المراقبة التكنولوجية: فضول لا يشبع تجاه نظام الذكاء الاصطناعي سريع التغير.