مهندس خلفي أول

نبذة عنا في SkyLabs AI Inc.
نحن في طليعة ثورة الذكاء الاصطناعي.
كشركة مقرها الولايات المتحدة، نقوم بإجراء أبحاث تطبيقية حول الذكاء الاصطناعي للتفكير الذكي.
نحن متخصصون في الذكاء الاصطناعي العصبي الرمزي المعقد لحل المشكلات المعقدة في هندسة البرمجيات.
يتكون فريقنا من باحثين ومهندسين من الطراز العالمي ملتزمين ببناء المنصات والوكلاء الذكيين الذين سيقودون الجيل القادم من البرمجيات.
إذا كنت شغوفًا ببناء أنظمة ذكية حقًا وترغب في تحقيق تأثير دائم، فإن هذا الدور هو فرصتك.
الدور نحن نبحث عن مهندس خلفي أول استثنائي لقيادة تصميم وتنفيذ بنيتنا التحتية السحابية.
هذه وظيفة أساسية مسؤولة عن بناء منصة خدمات مصغرة قابلة للتوسع ومرنة وآمنة ستعمل عليها وكلاء الذكاء الاصطناعي وأدوات المطورين.
ستكون مسؤولاً عن كل شيء بدءًا من بوابات API وهندسة قواعد البيانات إلى صناديق التنفيذ عن بُعد المستندة إلى Kubernetes.
ستقوم بتصميم الأنظمة غير المتزامنة التي تدير المهام الوكيلة طويلة الأمد وبناء خطوط الأنابيب عالية الإنتاجية لاستنتاج LLM والقياسات.
المرشح المثالي هو خبير خلفي "10x" قام ببناء وتوسيع أنظمة معقدة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي في الإنتاج.
ما نقدمه راتب تنافسي بالدولار الأمريكي بدل صحي شامل بدل نقل (إذا كنت تنتقل إلى إسلام آباد) فعاليات شهرية للفريق ومناسبات خارجية مساحة مكتبية جميلة وتعاونية العمل جنبًا إلى جنب مع باحثين ومهندسين من الطراز العالمي في الذكاء الاصطناعي المسؤوليات الرئيسية هندسة الخدمات المصغرة: تصميم وبناء ونشر وصيانة منصتنا كمجموعة من الخدمات المصغرة المرنة والقابلة للتوسع (مثل، المصادقة، المدفوعات، تنسيق الوكلاء).
تنسيق الوكلاء في الخلفية: بناء الأنظمة الحيوية التي تدير دورة حياة المهام الوكيلة طويلة الأمد، بما في ذلك إدارة الحالة والتواصل غير المتزامن (Kafka، RabbitMQ، إلخ).
الصناديق الرملية عن بُعد: تصميم وتنفيذ بيئات التنفيذ الحاوية (Docker، Kubernetes) حيث يمكن للوكلاء بناء واختبار وتشغيل الشيفرة بأمان.
بنية تحتية لاستنتاج LLM: نشر وإدارة وتغليف خوادم استنتاج LLM عالية الإنتاجية (NVIDIA Triton، vLLM) لتقديم النماذج إلى أنظمة الوكلاء لدينا.
تصميم API: تصميم وتأمين وإدارة واجهات برمجة التطبيقات الأساسية لدينا (REST وgRPC)، بما في ذلك واجهات MCP/ACP العامة والتواصل الداخلي بين الخدمات.
البيانات والقياسات: بناء خط أنابيب إدخال البيانات عالية الإنتاجية لمعالجة وتخزين كميات هائلة من القياسات وبيانات التدريب من عملاء IDE لدينا.
الهوية والمدفوعات: تنفيذ وإدارة أنظمة المصادقة لدينا (OAuth2/OIDC) وأنظمة الدفع/الاشتراك (Stripe).
البنية التحتية والمراقبة: امتلاك بنية تحتية كود (Terraform) وبناء مراقبة شاملة (Prometheus، Grafana، Jaeger) عبر كامل المكدس.
المؤهلات والمهارات الملف الشخصي الأساسي: مهندس خلفي أول خبرة في هندسة الخدمات المصغرة: القدرة المثبتة على تصميم وبناء ونشر وصيانة نظام معقد كمجموعة من الخدمات المصغرة المستقلة والمرنة والقابلة للتوسع.
تصميم وإدارة API متقدم: إتقان تصميم واجهات برمجة التطبيقات النظيفة والآمنة وعالية الأداء (كلاهما REST وgRPC).
خبرة في بوابات API، وإصدارها، وتوثيقها.
خبرة غير مرتبطة بقاعدة البيانات: خبرة عملية عميقة مع قواعد البيانات SQL (مثل PostgreSQL، MySQL) وNoSQL (مثل MongoDB، DynamoDB، Redis)، بما في ذلك نمذجة البيانات، وتحسين الاستعلام، والتوسع.
بنية تحتية قابلة للتوسع للذكاء الاصطناعي/LLM: يجب أن تكون لديك خبرة في بناء وتوسيع أنظمة الخلفية خصيصًا لحالات استخدام LLM، وفهم المتطلبات الفريدة للمهام الوكيلة طويلة الأمد.
مراقبة شاملة: خبرة في بناء وإدارة مراقبة كاملة للمكدس (مثل استخدام Prometheus، Grafana، ELK/OpenSearch، والتتبع الموزع مثل Jaeger) لضمان صحة النظام وأدائه.
المصادقة والتفويض: خبرة في تنفيذ أنظمة هوية قوية، بما في ذلك التسجيل، OAuth2/OIDC، JWTs، والتحكم في الوصول القائم على الدور (RBAC) بدقة.
تكامل بوابة الدفع: خبرة في دمج وإدارة أنظمة الدفع والاشتراك (مثل Stripe)، بما في ذلك قياس منطق الاشتراك.
الخبرة المحددة المطلوبة: 1.
تنسيق الوكلاء والصناديق الرملية عن بُعد: هذا أمر حيوي.
خبرة في تصميم الأنظمة التي تدير دورة حياة المهام الوكيلة المعقدة وطويلة الأمد.
التنفيذ الحاوي: خبرة عميقة مع Docker وKubernetes (K8s) لتنسيق "الصندوق الرمل عن بُعد" حيث يتم بناء وتشغيل واختبار الشيفرة التي أنشأها الوكلاء بأمان.
المعرفة بالافتراضية الخفيفة (مثل Firecracker) هي ميزة كبيرة.
المهام غير المتزامنة وقوائم الرسائل: خبرة في استخدام أنظمة مثل Kafka، RabbitMQ، أو تدفقات gRPC لإدارة التواصل بين الخدمات المصغرة، وإضافة IDE، والوكلاء الذكيين، مع ضمان عدم فقدان أي بيانات.
2. استضافة نموذج LLM والاستنتاج استضافة النموذج: خبرة عملية في نشر وإدارة خوادم استنتاج LLM عالية الإنتاجية مثل NVIDIA Triton، TGI، أو vLLM على بنية تحتية مدعومة بـ GPU.
تكامل API للاستنتاج: بناء الخدمة الخلفية التي تغلف هذه النقاط النهائية للاستنتاج بأمان، وتتعامل مع تجميع الطلبات، وتقدمها إلى منسق الوكلاء.
3. بيانات عالية الإنتاجية وبنية تحتية سحابية إدخال القياسات: تصميم وبناء خط أنابيب بيانات عالية الإنتاجية لاستقبال ومعالجة وتخزين الكميات الضخمة من القياسات وبيانات التدريب المرسلة من إضافة IDE.
البنية التحتية ككود (IaC): إتقان Terraform أو CloudFormation لتوفير وإدارة كامل البنية التحتية السحابية بشكل متكرر وموثوق.
أمان API وإدارتها: تنفيذ تحديد المعدلات، والتحقق من الطلبات، والمصادقة بين الخدمات (مثل mTLS) لحماية MCP/ACP وغيرها من النقاط النهائية العامة.
CI/CD وDevOps: عقلية DevOps قوية وخبرة في بناء خطوط أنابيب CI/CD آلية (مثل GitLab CI، GitHub Actions) لبيئة الخدمات المصغرة.
من أنت أنت باني بطبعك، مدفوع بالفضول ورغبة في حل المشكلات الصعبة.
لا تنتظر التعليمات؛ بل تحدد الفرص وتغتنمها.
أنت مرتاح مع الغموض وتزدهر في بيئة سريعة الخطى وعميقة حيث يتم تشجيعك على التجربة ودفع الحدود.
أنت متواصل واضح يمكنه التعبير عن مفاهيم تقنية معقدة والعمل بشكل تعاوني لتحقيق أهداف طموحة.