مهندس أتمتة الذكاء الاصطناعي

Aspire Software

حول الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي

• تصميم وتنفيذ سير عمل الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي للتطوير والاختبار والعمليات.
• تطوير وصيانة أنظمة الاختبار المدعومة بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك توليد الاختبارات، وتحليل الفشل، واختيار الاختبارات الذكية.
• بناء وتنظيم أدوات الأتمتة المعتمدة على الوكلاء للمهام التشغيلية والهندسية.

أتمتة الاختبارات وهندسة الجودة

• تطوير وصيانة أطر اختبار آلي لواجهات برمجة التطبيقات والخدمات وواجهات المستخدم.
• دمج الاختبار الآلي في خطوط أنابيب CI/CD.
• تنفيذ بوابات الجودة والتحقق الآلي عبر خط تسليم البرمجيات.
• تحليل نتائج الاختبارات وبيانات الإنتاج لتحسين تغطية الاختبارات بشكل مستمر.

DevOps وأتمتة البنية التحتية

• بناء وصيانة خطوط CI/CD لدعم الأتمتة في البناء والاختبار والنشر.
• أتمتة توفير البنية التحتية وإعداد البيئة باستخدام البنية التحتية ككود.

دمج أدوات الذكاء الاصطناعي

دمج الأدوات المعتمدة على LLM في سير عمل المطورين لـ:

• مراجعة الكود الآلي
• توليد حالات الاختبار
• تشخيص الحوادث
• توليد الوثائق
• تقييم واعتماد منصات وأطر أتمتة الذكاء الاصطناعي الناشئة.

القابلية للمراقبة والموثوقية

• تنفيذ المراقبة والقابلية للمراقبة لأنظمة الأتمتة.
• استخدام بيانات القياس والقياسات لتحسين موثوقية النظام وفعالية الأتمتة.

• خبرة في تطوير البرمجيات وهندسة الأتمتة.
• مهارات برمجة قوية في لغة واحدة على الأقل مثل: بايثون، جافا سكريبت / تايب سكريبت، جافا، جو
• خبرة في بناء أطر أتمتة الاختبار.
• خبرة في العمل مع أنظمة CI/CD (مثل: GitHub Actions، GitLab CI، Jenkins).
• الإلمام بتقنيات الحاويات مثل Docker.
• فهم مبادئ هندسة جودة البرمجيات.

المؤهلات المفضلة

• خبرة في دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي / LLM في سير عمل الهندسة.
• الإلمام بإطارات تنظيم الوكلاء (مثل: LangChain، AutoGen، CrewAI، Semantic Kernel).
• خبرة مع منصات السحابة (Azure).
• معرفة بالبنية التحتية ككود (Terraform، Ansible، أو ما شابه).
• خبرة مع منصات القابلية للمراقبة (VictoriaMetrics، Grafana).

الكفاءات الأساسية

• عقلية الأتمتة والتفكير النظامي
• مهارات قوية في تصحيح الأخطاء وحل المشكلات
• القدرة على تصميم هياكل أتمتة قابلة للتوسع
• فضول تجاه أدوات الذكاء الاصطناعي الناشئة وأدوات إنتاجية المطورين
• التعاون عبر الوظائف مع فرق الهندسة والعمليات

أمثلة على النتائج

• قد يكون مهندس أتمتة الذكاء الاصطناعي مسؤولاً عن بناء أنظمة مثل:
• مجموعة اختبارات آلية تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي
• خطوط CI ذكية تتكيف مع تنفيذ الاختبارات استنادًا إلى تغييرات الكود
• أدوات التحقيق في الحوادث المعتمدة على الوكلاء
• خطوط تحقق الإصدار المدعومة بالذكاء الاصطناعي
• تشخيصات البيئة الذاتية