في سينجل ستور، نحن لا نبني شركة قواعد بيانات فحسب، بل نحدد مستقبل إدارة البيانات. نتجاوز السحابة المتعددة، حيث نقدم للعملاء خيارات مرنة في الشبكات والتخزين والحوسبة لتلبية احتياجاتهم. مع بضع نقرات، تقوم خدمتنا السحابية بإنشاء بنية تحتية من الدرجة الإنتاجية باستخدام أحدث قدرات مقدمي الخدمات السحابية الرئيسيين ونظام كوبرنيتس 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، الاستدلال، سير العمل للوكيل، والأتمتة الذكية على بيانات المؤسسات. هذا هو الاتجاه الذي نبني نحوه.

نحن نبني منصة البرمجيات التي تدعم تجارب الذكاء الاصطناعي الأصلية عبر سينجل ستور: 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 بحتًا"، بل هو ثقيل في الهندسة. ستقوم ببناء أنظمة من الدرجة الإنتاجية التي تسمح للعملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي بأمان وموثوقية على بياناتهم.

نبحث عن مهندس برمجيات لتصميم وتنفيذ القدرات الأساسية للمنصة للذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة ووكلاء الذكاء الاصطناعي في سحابة سينجل ستور. ستعمل على خدمات تمكّن تنسيق النماذج/الأدوات (مثل اكتشاف الأدوات وتنفيذها بأسلوب MCP)، سير العمل للوكيل، خطوط استرجاع البيانات (التضمينات/بحث المتجهات)، التقييم/الرصد، والعمليات متعددة المستأجرين الآمنة.

من المحتمل أن تجد نفسك تستخدم Go وPython، كوبرنيتس، العناصر السحابية، والأدوات المناسبة للوظيفة، بينما تطبق أساسيات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة الصلبة لاتخاذ قرارات هندسية صحيحة.

• بناء وتطوير خدمات الخلفية التي تدعم ميزات الذكاء الاصطناعي: تنسيق الوكلاء، تنفيذ الأدوات، خطوط استرجاع/RAG، وتكاملات تقديم النماذج.
• تصميم واجهات برمجة التطبيقات وسير العمل للوحة التحكم لمكونات منصة الذكاء الاصطناعي (مدركة للمستأجر، آمنة بشكل افتراضي، قابلة للرصد).
• تنفيذ أنماط اكتشاف الأدوات/التكامل بأسلوب MCP بحيث يمكن للوكلاء الاتصال بالأدوات، الموصلات، والخدمات الداخلية بأمان.
• العمل عن كثب مع مديري المنتجات، المصممين، العملاء، وفرق الهندسة الشريكة لتقديم تجارب ذكاء اصطناعي عالية الجودة.
• الهندسة من أجل الموثوقية والنطاق: زمن الاستجابة، التحكم في التكاليف، تحديد المعدلات، البدائل، 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.

هذه وظيفة هندسة برمجيات تتطلب 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: كوبرنيتس، 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 إلى أن تكون باحثًا، ولكن يجب أن تفهم المفاهيم جيدًا 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 + بحث المتجهات (التشابه، مقاييس الفهرسة، pitfalls الاسترجاع).
• مهارات قوية في تصحيح الأخطاء وحل المشكلات، بما في ذلك استكشاف الأخطاء وإصلاحها عبر الخدمات والبنية التحتية بأسلوب الحوادث.
• فضول فكري حول التحقيق في القضايا التي تؤثر على جودة المنتج، الموثوقية، زمن الاستجابة، ومقاييس الأعمال.
• شغف لبناء أنظمة قوية وقابلة للصيانة في بيئة سريعة الوتيرة وموجهة نحو الفريق.

• خبرة عملية مع الوكلاء الذكاء الاصطناعي وأطر التنسيق (استدعاء الأدوات، سير العمل، المخططين/المنفذين).
• خبرة عملية مع أنظمة RAG، إعادة التصنيف، التأسيس، واستراتيجيات التقييم.
• خبرة مع أنماط تقديم النماذج (التنبؤ بالجملة/الوقت الفعلي، التخزين المؤقت، استجابات البث).
• معرفة الاعتبارات الأمنية لأنظمة الذكاء الاصطناعي (عزل البيانات، RBAC، تهديدات حقن المطالبات، سجلات التدقيق).
• إلمام بقواعد البيانات المتجهة أو قدرات المتجه في منصات البيانات الحديثة.
• خبرة مع حزم الرصد (التسجيل المنظم، المقاييس، التتبع) وهندسة مدفوعة بـ SLO.

Go، Python، كوبرنيتس، البنية التحتية السحابية، الأنظمة الموزعة، واجهات برمجة التطبيقات، وأدوات الذكاء الاصطناعي الحديثة (مقدمو LLM، التضمينات، أنظمة الاسترجاع، خطوط eval/الرصد)، أدوات ML.