مدير هندسة الذكاء الاصطناعي / قائد (IR-488)

منتج عميلنا هو منصة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تساعد الشركات على اتخاذ قرارات أفضل والعمل بشكل أكثر كفاءة.
تستخدم المنصة تحليلات متقدمة وتعلم الآلة لتحليل كميات كبيرة من البيانات وتقديم رؤى وتوقعات مفيدة.
تُستخدم المنصة على نطاق واسع في مختلف الصناعات، بما في ذلك الرعاية الصحية، لتحسين العمليات، وتحسين تجارب العملاء، ودعم الابتكار.
تتكامل بسهولة مع الأنظمة الحالية، مما يسهل على الفرق اتخاذ قرارات سريعة قائمة على البيانات لتقديم حلول مبتكرة.
هذه وظيفة قيادية عملية لشخص يتمتع بحكم هندسي قوي، وخبرة عميقة في GenAI، والقدرة على تنمية فرق عالية الأداء مع تحمل نتائج تسليم معقدة.
التعاون القائم على التوظيف تأمين شامل لك ولعائلتك (صحي، حياة، وحوادث) سياسة إجازات مدفوعة (إجازات، إجازات مرضية، وعطلات عامة) توفير معدات تقنية دورات Udemy، ورش عمل، تدريبات ومشاركة المعرفة من الخبراء ساعات عمل مرنة وإعداد العمل
8+ سنوات من خبرة هندسة البرمجيات، بما في ذلك 3+ سنوات في دور القيادة التقنية أو إدارة الهندسة
خبرة قوية في هندسة البرمجيات الخلفية بلغة بايثون (FastAPI، Flask، أو أطر مشابهة)
خبرة عملية في بناء وتكامل وتوسيع أنظمة قائمة على GenAI / LLM، بما في ذلك خطوط أنابيب الطلبات، واجهات برمجة التطبيقات للنماذج، وحلول الذكاء الاصطناعي القائمة على الوكالة أو سير العمل
خبرة في بناء وتشغيل أنظمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي أو كثيفة البيانات في الإنتاج
قدرة مثبتة على قيادة المهندسين مع الحفاظ على مصداقية تقنية
خبرة في تحمل مسؤولية الهندسة والتسليم عبر خدمات متعددة
الراحة في العمل في ظروف غامضة واتخاذ قرارات تقنية وعملية عملية
المهارات المرغوبة: خبرة مع منصات السحابة (AWS، Azure، أو GCP) التعرض لبيئات استشارية أو مواجهة العملاء
خلفية في الهندسة القائمة على المنصات أو الخدمات المشتركة أو المسرعات
المسؤوليات: القيادة التقنية والهندسة: تحمل مسؤولية الهندسة على مستوى النظام واتخاذ القرارات التقنية عبر منصات وخدمات الذكاء الاصطناعي
توجيه تصميم وتنفيذ الخدمات الخلفية، وواجهات برمجة التطبيقات، وتكاملات الذكاء الاصطناعي
ضمان أن تكون الأنظمة قابلة للتوسع وآمنة وجاهزة للإنتاج
تقديم التوجيه الفني حول سير العمل في GenAI، وأنظمة الوكالة، وتنظيم الخدمات
إدارة الهندسة وقيادة الفريق: إدارة وتوجيه المهندسين الكبار، والقادة الفنيين، ومالكي الخدمات
وضع توقعات واضحة حول الملكية والجودة والتسليم
دعم نمو الفريق من خلال التدريب، والتعليقات، وتخطيط التطوير
بناء ثقافة من الأسس الهندسية القوية، والمساءلة، والتعاون
ملكية التسليم والتنفيذ: تحمل نتائج التسليم عبر عدة مسارات عمل متوازية
الشراكة مع فرق المنتج والتسليم للتخطيط، وتحديد الأولويات، وتسلسل العمل
تحديد المخاطر مبكرًا وإجراء مقايضات عملية
العمل كنقطة تصعيد للتحديات التقنية والتسليم
تمكين منصة وخدمات الذكاء الاصطناعي: الإشراف على تطوير خدمات خلفية مدعومة بالذكاء الاصطناعي باستخدام بايثون (FastAPI / Flask)
تمكين حالات استخدام GenAI من خلال تكامل LLMs، وخطوط أنابيب الطلبات، وسير العمل الوكالية، وأنظمة البيانات المؤسسية
دفع التوحيد وإعادة الاستخدام عبر مكونات الذكاء الاصطناعي حيثما كان ذلك مناسبًا
ضمان وضوح ملكية الخدمة وجاهزيتها التشغيلية
جودة الهندسة والحكومة: تحديد وإنفاذ معايير الهندسة، والأنماط، وأفضل الممارسات
مراجعة التصاميم والشيفرات على مستوى النظام لضمان الجودة وقابلية الصيانة
تحديد الديون التقنية وتوجيه خطط الإصلاح
الشراكة مع DevOps لضمان الرؤية، والموثوقية، والوضوح التشغيلي
التعاون عبر الوظائف: العمل عن كثب مع فرق المنتج، والذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة، وDevOps، وهندسة البيانات، والاستشارات
ترجمة احتياجات الأعمال والعملاء إلى نهج تقني سليم
التواصل بوضوح حول المقايضات التقنية مع أصحاب المصلحة غير التقنيين
دعم المناقشات مع العملاء عند الحاجة لأنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة
كيف يبدو النجاح في هذا الدور: تعمل فرق الهندسة بشكل مستقل مع ملكية واضحة
أنظمة GenAI قابلة للتوسع، وموثوقة، وقابلة لإعادة الاستخدام
التسليم قابل للتوقع وعالي الجودة
توازن القرارات التقنية بين السرعة والاستدامة على المدى الطويل
ينمو المهندسون في القدرة والثقة والأثر