الوصف الوظيفي
دور المشروع : مهندس عمليات
وصف دور المشروع : دعم العمليات و/أو إدارة التسليم للأنظمة والخدمات الإنتاجية بناءً على المتطلبات التشغيلية واتفاقية الخدمة.
المهارات الأساسية : هندسة موثوقية الموقع
المهارات الجيدة : لا يوجد
يتطلب الحد الأدنى 5 سنوات من الخبرة
المؤهل التعليمي : 15 سنة من التعليم بدوام كامل
ملخص: يضمن مهندس موثوقية الموقع (SRE) استقرار الأنظمة وقابليتها للتوسع وتوافرها العالي، مما يربط الفجوة بين تطوير تطبيقات الأعمال وعمليات تكنولوجيا المعلومات. يجمع هذا الدور بين الأتمتة، والمراقبة، واستجابة الحوادث، وهندسة الأداء للحفاظ على موثوقية الخدمة المستمرة مع تسريع سرعة التسليم. يقوم مهندس موثوقية الموقع بتصميم وصيانة أنظمة الإنتاج التي تلبي أهداف مستوى الخدمة (SLOs) وميزانيات الأخطاء. باستخدام مبادئ هندسة البرمجيات، يمنع SRE التوقف، ويقوم بأتمتة العمليات، ويحسن أداء المنصة من خلال المراقبة، وتحمل الأخطاء، ومرونة النظام. الأدوار والمسؤوليات: الموثوقية والأداء: مراقبة وتحسين وقت تشغيل النظام، والكمون، والإنتاجية لتلبية SLOs وSLIs. إدارة الحوادث: قيادة استجابة الحوادث، وإدارة التصعيد، وإجراء تحليل السبب الجذري (RCA)، ودفع مراجعات ما بعد الحادث. الأتمتة والأدوات: تطوير خطوط أنابيب CI/CD، وأتمتة إدارة البنية التحتية، والقضاء على العمل اليدوي من خلال البرمجة النصية والتنظيم. المراقبة والرؤية: تنفيذ مقاييس، وتسجيل، وإطارات تتبع (Prometheus، Grafana، ELK، Datadog) للحصول على رؤية في الوقت الحقيقي للأنظمة الموزعة. تخطيط السعة: إجراء توقعات الموارد، وتصميم بنية تحتية قابلة للتوسع، والتعامل مع الأداء تحت ظروف الزيادة. إدارة التغيير والإصدار: التعاون مع المطورين لضمان طرح آمن وموثوق للميزات الجديدة مع اختبارات آلية وآليات التراجع. التعافي من الكوارث وهندسة المرونة: تنفيذ استراتيجيات مرونة متعددة المناطق، واختبارات الفوضى، وأتمتة الفشل لاستمرارية الأعمال. تحسين العمليات: استخدام تحليلات ما بعد الحادث لتحسين الممارسات التشغيلية وزيادة الموثوقية من خلال تحسينات قائمة على البيانات. التعاون مع فرق المنتج، والتصميم، والتعلم الآلي، وDevOps لبناء سير عمل ذكي وتجارب مستخدمين. تنفيذ البنية التحتية ككود (IaC) باستخدام أدوات مثل Terraform، CloudFormation، AZURE DEV OPS أو Pulumi. خبرة في خدمات السحابة IaaS وPaaS. دمج ودعم الأدوات والأطر المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي الوكالي، ضمن البنية التحتية والتطبيقات السحابية. المهارات المهنية والتقنية: خبرة في Python، Go، Bash، أو JavaScript للأتمتة والأدوات. خبرة عملية في بيئات السحابة AWS، Azure، GCP وأدوات التنظيم مثل Kubernetes وTerraform. فهم عميق لأنظمة Linux، والشبكات، والهندسة المعمارية الموزعة. خبرة في حلول المراقبة Prometheus، Grafana، Datadog، CloudWatch، أو New Relic. معرفة بأنظمة إدارة الحوادث ومنصات التنبيه (PagerDuty، xmatters). إتقان في أطر CI/CD مثل Jenkins، GitHub Actions، أو GitLab CI. معرفة عملية بالأمان، والامتثال، وتحسين الأداء للأنظمة عالية التوافر. إطار عمل الذكاء الاصطناعي الوكالي (CrewAI، LangGraph، AutoGen) ومفاهيم الذكاء الاصطناعي المسؤول والحواجز الذكية للذكاء الاصطناعي. معلومات إضافية: هذه الوظيفة مقرها في مكتبنا في بنغالور.
يتطلب 15 سنة من التعليم بدوام كامل. شهادة مهندس حلول سحابية محترف من AWS، شهادة خبير مهندس حلول Azure من Microsoft، شهادة مهندس سحاب محترف من Google، شهادة مسؤول Kubernetes (CKA)، شهادة معتمد من HashiCorp: Terraform Associate.
شهادات مهندس DevOps المعتمدة (AWS، Azure، أو Google).
يجب أن يكون المورد جاهزًا للذكاء الاصطناعي.
لقد تمت ترجمة هذا الإعلان الوظيفي بواسطة الذكاء الاصطناعي وقد يحتوي على بعض الاختلافات أو الأخطاء البسيطة.
