الوصف الوظيفي

الأدوار والمسؤوليات

سوف يُعهد إليك بتحدي التفكير التقليدي، وهدم الاختناقات، وإعادة هندسة الأنظمة حيث لا يكون الذكاء الاصطناعي ميزة بل هو نظام التشغيل. إذا كنت قد نظرت يومًا إلى عمليات تعتمد على البشر واعتقدت أن هذا لا ينبغي أن يحتاج إلى إنسان، فسوف تشعر وكأنك في منزلك هنا.

ما الذي يجعل هذا الدور مختلفًا

سلطة معمارية
لديك التفويض لتحدي واستبدال الأنظمة القديمة. إذا كانت تعيق العمل، يمكنك إعادة تصميمها.
امتلاك الذكاء الاصطناعي
سوف تحدد كيف يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل الهندسة والعمليات واتخاذ القرار عبر المنظمة.
فرق عالمية متميزة
سوف تقود مجموعة صغيرة واستثنائية من المهندسين المعماريين وكبار المهندسين حيث تهم النتائج أكثر من التسلسل الهرمي.

التحديات التي ستتولى مسؤوليتها

الهجرة الأصلية للذكاء الاصطناعي
نقل الأنظمة من CI CD التقليدي والمنطق القائم على القواعد إلى عمليات أصلية تعتمد على الذكاء الاصطناعي مع بنية تحتية ذاتية الشفاء وتوليد كود تلقائي.
أنظمة غير حتمية في الوقت الحقيقي
بناء والإشراف على أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعمل في الوقت الحقيقي، وتعالج قرارات معقدة وعالية المخاطر حيث تهم الكمون.
مشكلة الذكاء الاصطناعي السريع
دمج نماذج ثقيلة دون التضحية بالأداء. يجب أن يعزز الذكاء الاصطناعي السرعة، لا أن يساوم عليها.
امتلاك تقني شامل
من أداء خلفي منخفض المستوى وكفاءة الذاكرة إلى واجهات مستخدم عالية الأداء وسلسة.
إعادة هندسة العمليات بشكل جذري
تحديد الاختناقات البشرية واستبدالها بالتحسين المدفوع بالذكاء الاصطناعي كلما كان ذلك ممكنًا.
القيادة التقنية على أعلى مستوى
تحديد الاتجاه، وتوجيه المهندسين المتميزين، وتوفير الوضوح في مجالات المشاكل المعقدة للغاية.

ما نبحث عنه الهندسة الأساسية

خبرة عميقة وعملية مع C++ أو Rust أو Go أو Python في بيئات عالية الأداء.

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

خبرة عملية في ضبط LLM، خطوط أنابيب RAG، قواعد بيانات متجهة مثل Milvus أو Pinecone، وMLOps من مستوى الإنتاج.

الأنظمة والبنية التحتية

خلفية قوية في الأنظمة الموزعة، Kubernetes، وبث البيانات منخفض الكمون.
مرتاح للعمل بالقرب من المعدن عند الحاجة.

ملف القيادة

البناء أولاً، التنفيذي ثانياً
مرتاح لاتخاذ قرارات تقنية صعبة
غير متسامح مع ما هو جيد بما يكفي
ثابت في توسيع الأنظمة، وليس فقط الفرق

الملف الشخصي المطلوب للمرشحين

Core Engineering

Deep hands on experience with C++, Rust, Go, or Python in high performance environments.

AI and ML

Practical experience with LLM fine tuning, RAG pipelines, vector databases such as Milvus or Pinecone, and production grade MLOps.

Systems and Infrastructure

Strong background in distributed systems, Kubernetes, and low latency data streaming.
Comfortable operating close to the metal when needed.

Leadership Profile

Builder first, executive second
Comfortable making hard technical calls
Intolerant of good enough
Proven at scaling systems, not just teams

نائب رئيس الهندسة | تحويل الذكاء الاصطناعي والأنظمة الأساسية Client of Reqiva

نائب رئيس الهندسة | تحويل الذكاء الاصطناعي والأنظمة الأساسية
Client of Reqiva