مهندس منصات ذكاء اصطناعي (Staff AI Platform Engineer) - أبوظبي

الوصف

عن الفرصة نحن نوظف نيابة عن مبادرة تحول حكومي كبرى في أبوظبي تعمل على بناء أحد أكثر برامج الذكاء الاصطناعي التطبيقية طموحًا في العالم. تقوم هذه المنظمة بتطوير البنية التحتية والمنصات التي تمكن الخدمات العامة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. يشمل العمل خدمة النماذج السيادية، والبنية التحتية للمتجهات، وأنظمة الاسترجاع، وأدوات المطورين، ومنصات النشر التي تدعم التطبيقات الحكومية الحيوية. هذه فرصة نادرة لبناء بنية تحتية أساسية للذكاء الاصطناعي ذات تأثير حقيقي كبير، في بيئة تكون فيها الأداء والموثوقية والأمان حاسمة للمهمة. نظرة عامة على الدور نحن نبحث عن مهندس منصات ذكاء اصطناعي (Staff AI Platform Engineer) لامتلاك البنية التحتية للمنصة التي تمكن فرق الهندسة من بناء وتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي بكفاءة وموثوقية. هذا دور فردي رفيع المستوى يركز على خدمة النماذج، والبنية التحتية للمتجهات، وخطوط أنابيب البيانات، وقابلية المراقبة، ومنصات النشر. سيتم قياس نجاحك من خلال مكاسب الإنتاجية والموثوقية التي تمكنها للمهندسين الآخرين. ستجمع بين الخبرة العميقة في هندسة المنصات والفهم القوي لمتطلبات أعباء عمل الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك أداء الاستدلال، وأنظمة الاسترجاع، والتعقيد التشغيلي. على مستوى Staff، ستقوم بما يلي: - تحديد وتطوير الأسس التقنية لمنصة الذكاء الاصطناعي - بناء أنظمة تسرع فرق الهندسة عبر المنظمة - وضع معايير للموثوقية والأمان وقابلية التوسع - قيادة قرارات الهندسة المعمارية وتقييم التقنيات الناشئة - استخدام أدوات برمجة الذكاء الاصطناعي مثل Codex أو Claude Code أو ما شابهها كجزء من سير عملك اليومي المسؤوليات الرئيسية بنية تحتية لمنصة الذكاء الاصطناعي - تصميم وتشغيل بنية تحتية لخدمة النماذج باستخدام vLLM أو TGI أو TensorRT-LLM أو تقنيات مماثلة - بناء وإدارة بنية تحتية للمتجهات، وخطوط أنابيب التضمين، وأنظمة الاسترجاع - تطوير خطوط أنابيب البيانات لاستيعاب المستندات وتحويلها وتخزينها - امتلاك منصات النشر، وخطوط أنابيب CI/CD، والبنية التحتية كرمز قابلية المراقبة والموثوقية - بناء قابلية المراقبة عبر مكدس الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك زمن الوصول، والإنتاجية، ومراقبة سلوك النموذج - تحديد SLOs، وإجراء تخطيط السعة، وقيادة مبادرات هندسة الموثوقية - قيادة الاستجابة للحوادث، وتحليل السبب الجذري، وما بعد الوفاة - وضع معايير المنصة للتميز التشغيلي مضاعفة القوة - بناء أدوات داخلية قابلة لإعادة الاستخدام، وحزم SDK، وأنماط النشر - الشراكة مع فرق الهندسة لترجمة احتياجات البنية التحتية إلى قدرات منصة قابلة للتوسع - توجيه المهندسين ورفع المعايير التقنية عبر المنظمة المؤهلات الأساسية - 10+ سنوات من الخبرة في هندسة المنصات أو البنية التحتية أو الواجهة الخلفية - خبرة مثبتة في العمل على مستوى مهندس Staff أو Principal - خبرة عميقة في Azure (AWS أو GCP ذات قيمة أيضًا) - خبرة قوية في Kubernetes و Docker - خبرة عملية في Terraform، وخطوط أنابيب CI/CD، والبنية التحتية كرمز - خبرة في بناء خطوط أنابيب بيانات الإنتاج - إتقان Python أو Java/Kotlin أو Go - معرفة قوية بـ PostgreSQL على نطاق الإنتاج - خبرة في التتبع الموزع، والمقاييس، والتسجيل، والتنبيه - استخدام عملي لمساعدي برمجة الذكاء الاصطناعي مثل Codex أو Claude Code - مهارات ممتازة في التواصل الكتابي والشفوي المؤهلات المفضلة - خبرة في بناء أنظمة RAG وبنية تحتية للاسترجاع - خبرة في LangGraph أو LangChain أو Semantic Kernel أو أطر عمل مماثلة - خبرة عملية في بنية تحتية للاستدلال القائمة على GPU - خبرة في قواعد بيانات المتجهات مثل pgvector أو Qdrant أو Pinecone أو Weaviate - الإلمام بتحسين وتقييم استدلال LLM - خبرة في أنظمة الذكاء الاصطناعي للكلام والمحادثة - خبرة في بناء منصات مطورين داخلية - خبرة في الأمان والامتثال في البيئات شديدة التنظيم مكدس التقنيات - الواجهة الخلفية والمنصة: Python، Java، Kotlin، Go، REST، gRPC - بنية تحتية للذكاء الاصطناعي: vLLM، TGI، TensorRT-LLM، GPU Serving - الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة: LangChain، LangGraph، Microsoft Agent Framework، قواعد بيانات المتجهات - البيانات: PostgreSQL، Redis، DocumentDB، Azure Blob Storage - البنية التحتية: Azure، Docker، Kubernetes، Terraform، CI/CD - قابلية المراقبة: Langfuse، Grafana، Prometheus، OpenTelemetry - الأمان: Entra ID، RBAC، إدارة الأسرار، Zero Trust - تطوير الذكاء الاصطناعي: Codex، Claude Code، OpenCode ما الذي نبحث عنه أنت مهندس: - يفكر في الأنظمة ويمكّن الآخرين من التحرك بشكل أسرع - يصمم بنية تحتية موثوقة وقابلة للتوسع وسهلة التشغيل - يبني القرارات التقنية على الأدلة والبيانات التشغيلية - يرفع معايير الهندسة من خلال الهندسة المعمارية والتوجيه - يتواصل بوضوح وشفافية - يتبنى ممارسات التطوير الأصلية للذكاء الاصطناعي لماذا تتقدم؟ يوفر هذا الدور فرصة لتشكيل الأسس التقنية لمنصة ذكاء اصطناعي عالمية المستوى تدعم الخدمات العامة التحويلية في أبوظبي. ستواجه تحديات بنية تحتية معقدة عند تقاطع الذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية وهندسة المنصات مع تحقيق تأثير ملموس على المستوى الوطني.

ما ستقوم به

• • تصميم وتشغيل بنية تحتية قابلة للتوسع لمنصات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك خدمة النماذج وقواعد بيانات المتجهات وخطوط أنابيب البيانات.
• • وضع معايير للموثوقية والأمان وقابلية المراقبة مع توجيه المهندسين لتسريع نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي.

المتطلبات

يتطلب أكثر من 10 سنوات من الخبرة في هندسة المنصات أو الواجهة الخلفية مع خبرة عميقة في Azure وKubernetes وخطوط أنابيب البيانات على نطاق الإنتاج. إتقان Python أو Go أو Java والخبرة في أدوات التطوير الأصلية للذكاء الاصطناعي أمر ضروري.

الأسئلة الشائعة