وظائف بلس — مهندس ضمان جودة يعتمد على الذكاء الاصطناعي
وظيفة منشورة على وظائف بلس، مع تفاصيل المتطلبات والمزايا ورابط التقديم المباشر.
جوبجذر
مهندس ضمان جودة يعتمد على الذكاء الاصطناعي
تتقدّم باسم
الإعلان الأصلي للوظيفة
AI-native QA Engineer Jobgether
مقارنة الرواتب
SAR 10k – SAR 20kثقة متوسطة · SAR 10,000/شهرياً – SAR 20,000/شهرياً
الرواتب المعروضة تقديرية ومبنية على بيانات السوق المتاحة، وقد لا تعكس الراتب الفعلي للوظيفة.
الوصف
يتم إدراج هذا المنصب نيابة عن شركة شريكة، والتي تدير جميع الطلبات والخطوات التالية. يبحث شريكنا عن مهندس ضمان جودة يعتمد على الذكاء الاصطناعي ومقره في المملكة العربية السعودية. تم تصميم هذا الدور لمتخصص في ضمان الجودة يتجاوز الاختبار التقليدي ويستفيد بنشاط من الذكاء الاصطناعي لإعادة تعريف كيفية بناء وتوسيع نطاق ضمان الجودة. ستعمل في بيئة شركات ناشئة سريعة الحركة حيث تعتبر التجريب والأتمتة والسرعة محورية في التسليم. يركز المنصب على بناء أنظمة ضمان جودة ذكية مدعومة بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتسريع إنشاء الاختبار وتنفيذه وتحليل العيوب. ستساهم بشكل مباشر في تحسين موثوقية المنتج عبر سير العمل المعقدة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي وأنظمة الوكلاء. من خلال العمل عن كثب مع فرق الهندسة والمنتجات والبحث والتطوير، ستضمن أن الإصدارات قوية وتم التحقق منها وجاهزة للإنتاج. هذا دور عالي التأثير حيث لا يمثل ضمان الجودة مجرد تحقق ولكنه جزء أساسي من دورة حياة تطوير الذكاء الاصطناعي. المسؤوليات: في هذا الدور، ستقوم بتصميم وتطوير أنظمة ضمان الجودة المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تعزز تغطية الأتمتة، وتحسن اكتشاف العيوب، وتقوي الثقة في الإصدارات عبر المنتجات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. - بناء وصيانة أطر عمل ضمان الجودة المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تقوم بأتمتة تصميم الاختبار وتنفيذ الاختبار وسير عمل التحقق باستخدام أدوات مساعدة نماذج اللغة الكبيرة (LLM) ومكدسات الأتمتة الحديثة - تطوير مجموعات اختبار آلية للاختبار الوظيفي والتراجعي والتكامل والأداء عبر أنظمة الوكلاء المعقدة - استخدام نماذج اللغة الكبيرة (مثل GPT و Claude والنماذج المماثلة) لتسريع إنشاء الاختبار وتحليل الأخطاء والتحقق من سير العمل - تحليل العيوب وحوادث الإنتاج، وتحديد الأسباب الجذرية، وتنفيذ استراتيجيات اختبار وقائية لتقليل التراجعات - دمج مسارات الاختبار الآلية في سير عمل التكامل المستمر/النشر المستمر (CI/CD) لضمان التحقق المستمر من الجودة - التعاون مع فرق الهندسة والمنتجات لتحديد استراتيجيات الاختبار وضمان التحقق القوي من الإصدارات - تحسين عمليات ضمان الجودة، وتوسيع تغطية الاختبار، وتعزيز كفاءة الأتمتة عبر الأنظمة المتطورة المتطلبات: المرشح المثالي هو مهندس ضمان جودة عملي يتمتع بخبرة قوية في الأتمتة وخبرة مثبتة في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في سير عمل الاختبار الحقيقية. - 3+ سنوات من الخبرة في ضمان الجودة، بما في ذلك سنتان على الأقل في أدوار أتمتة الاختبار - خبرة عملية مثبتة في استخدام نماذج اللغة الكبيرة (GPT، Claude، Llama، أو ما شابه ذلك) في سير عمل ضمان الجودة ومسارات الأتمتة - مهارات برمجة قوية في Python مع خبرة في PyTest وأطر عمل أتمتة الاختبار - فهم قوي لواجهات برمجة تطبيقات REST (REST APIs) وهندسة العميل/الخادم واختبار خدمات الويب - خبرة في العمل مع قواعد بيانات SQL مثل PostgreSQL أو ClickHouse - الإلمام بمسارات CI/CD وتكامل الاختبار الآلي - تفكير تحليلي قوي والقدرة على العمل بشكل مستقل على الأنظمة والمنطق المعقدة - القدرة على العمل بما يتماشى مع متطلبات المنطقة الزمنية الشرقية (EST) الفوائد: - حزمة تعويضات تنافسية تتناسب مع الخبرة - بيئة عمل تعتمد على العمل عن بعد أولاً - 20 يوم إجازة مدفوعة الأجر بالإضافة إلى العطلات الرسمية الأمريكية - الوصول إلى مكدس تقني حديث يعتمد على الذكاء الاصطناعي - درجة عالية من الاستقلالية والحرية في تجربة أدوات ونهج جديدة - دعم التطوير المهني وتعويضات التعلم - ثقافة الشركات الناشئة سريعة الوتيرة مع تعاون هندسي قوي كيف تعمل Jobgether: نحن نستخدم عملية مطابقة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لضمان مراجعة طلبك بسرعة وموضوعية وعدالة مقابل المتطلبات الأساسية للدور. يحدد نظامنا المرشحين الأكثر ملاءمة، ثم يتم مشاركة هذه القائمة المختصرة مباشرة مع الشركة الموظفة. يتم إدارة القرار النهائي والخطوات التالية (المقابلات، التقييمات) بواسطة فريقهم الداخلي. نحن نقدر اهتمامك ونتمنى لك كل التوفيق! إشعار خصوصية البيانات: من خلال تقديم طلبك، فإنك تقر بأن Jobgether ستقوم بمعالجة بياناتك الشخصية لتقييم ترشيحك ومشاركة المعلومات ذات الصلة مع صاحب العمل الموظف. تستند هذه المعالجة إلى المصلحة المشروعة والتدابير السابقة للتعاقد بموجب قوانين حماية البيانات المعمول بها (بما في ذلك اللائحة العامة لحماية البيانات GDPR). يمكنك ممارسة حقوقك (الوصول، التصحيح، الحذف، الاعتراض) في أي وقت. #LI-CL1
ما ستقوم به
- • تصميم وتطوير أنظمة ضمان الجودة المدعومة بالذكاء الاصطناعي باستخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لأتمتة تصميم الاختبار وتنفيذه وسير عمل التحقق. التعاون مع فرق الهندسة والمنتجات لدمج الاختبار الآلي في مسارات CI/CD وضمان التحقق القوي من الإصدارات.
المتطلبات
يتطلب 3+ سنوات من الخبرة في ضمان الجودة مع سنتين على الأقل في الأتمتة وخبرة عملية مثبتة في استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في سير عمل الاختبار. إتقان Python و PyTest و REST APIs وقواعد بيانات SQL أمر ضروري.
المزايا
- • حزمة تعويضات تنافسية
- • بيئة عمل تعتمد على العمل عن بعد أولاً
- • 20 يوم إجازة مدفوعة الأجر
- • العطلات الرسمية الأمريكية
- • الوصول إلى مكدس تقني حديث يعتمد على الذكاء الاصطناعي
- • الاستقلالية والحرية في التجريب
- • دعم التطوير المهني وتعويضات التعلم
نسبة التوافق15%
نصائح المقابلة
استعد لمناقشة خبرتك العملية في استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في سير عمل ضمان الجودة وكيف ساهمت في تحسين العمليات.
كن مستعدًا لعرض مهاراتك في Python و PyTest، وربما حل مشكلة برمجية تتعلق بأتمتة الاختبار أو تكامل الذكاء الاصطناعي.
سلط الضوء على قدرتك على العمل في بيئة شركات ناشئة سريعة الوتيرة، مع التركيز على التجريب والأتمتة والسرعة في التسليم.
استعرض فهمك لكيفية دمج الاختبار الآلي في مسارات CI/CD وكيف تضمن التحقق المستمر من الجودة.
اقتراح آلي للمسار الوظيفي، وليس توصية رسمية من صاحب العمل.
المسار الوظيفي
مهندس ضمان جودة أول يعتمد على الذكاء الاصطناعي
مهندس ضمان جودة يعتمد على الذكاء الاصطناعي
مهندس أتمتة اختبار رئيسي
مهندس تعلم آلي (تركيز على الجودة)
الأسئلة الشائعة
ما هو الدور الرئيسي لمهندس ضمان الجودة الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي؟
الدور الرئيسي هو تجاوز الاختبار التقليدي والاستفادة بنشاط من الذكاء الاصطناعي لإعادة تعريف كيفية بناء وتوسيع نطاق ضمان الجودة، مع التركيز على بناء أنظمة ضمان جودة ذكية مدعومة بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتسريع إنشاء الاختبار وتنفيذه وتحليل العيوب.
ما هي المتطلبات الأساسية لهذا الدور؟
يتطلب الدور 3+ سنوات من الخبرة في ضمان الجودة، بما في ذلك سنتان على الأقل في أدوار أتمتة الاختبار، وخبرة عملية مثبتة في استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في سير عمل ضمان الجودة، ومهارات برمجة قوية في Python مع خبرة في PyTest وأطر عمل أتمتة الاختبار.
هل هذا الدور يتطلب العمل من المكتب أم عن بعد؟
تذكر الوظيفة أن بيئة العمل تعتمد على العمل عن بعد أولاً.
ما هي بعض الفوائد المقدمة لهذا المنصب؟
تشمل الفوائد حزمة تعويضات تنافسية، وبيئة عمل تعتمد على العمل عن بعد أولاً، و20 يوم إجازة مدفوعة الأجر بالإضافة إلى العطلات الرسمية الأمريكية، والوصول إلى مكدس تقني حديث يعتمد على الذكاء الاصطناعي، ودرجة عالية من الاستقلالية والحرية في التجريب، ودعم التطوير المهني وتعويضات التعلم.
العمل في الرياض
تُعد الرياض، عاصمة المملكة العربية السعودية، مركزًا اقتصاديًا حيويًا يجذب المهنيين من مختلف أنحاء العالم. تتميز المدينة بسوق عمل ديناميكي يدعمه قطاعات رئيسية مثل النفط والغاز، التمويل، التكنولوجيا، والإنشاءات، مما يوفر فرصًا وظيفية متنوعة. تعكس ثقافة العمل في الرياض مزيجًا من التقاليد المحلية والمعايير الدولية، مع التركيز على الاحترافية والتفاني. يمكن للموظفين أن يتوقعوا بيئة عمل منظمة، حيث تُقدر العلاقات المهنية القوية. يمثل التنقل في الرياض جزءًا أساسيًا من الحياة اليومية، وتوفر المدينة خيارات سكنية متنوعة تناسب مختلف أنماط الحياة. غالبًا ما تبحث الشركات الكبرى، سواء كانت محلية أو عالمية، عن الكفاءات في الرياض، مما يساهم في تعزيز التنافسية والابتكار في سوق العمل.
موقع تجميع وظائف من جهات خارجية. الحقول المنظَّمة (المهام، المتطلبات، المزايا، التعليم، الراتب، الأسئلة) مُستنبَطة آلياً من الإعلان الأصلي وقد تكون غير دقيقة. يُرجى التحقّق عبر الموقع الرسمي لصاحب العمل قبل التقديم.