مهندس برمجيات معماري
عن الفريق
فريق Beam الهندسي يقوم ببناء البنية التحتية الأساسية للوكالات ذاتية التعلم، وتحويل الذكاء الاصطناعي إلى أنظمة إنتاجية موثوقة. نعمل عبر كافة طبقات البرمجة، من الواجهة الأمامية إلى البنية التحتية، لحل التنظيم في الوقت الحقيقي، وتكامل الأدوات، وتنفيذ سير العمل المعقد. هذه بيئة ذات ثقة عالية وتأثير كبير حيث يتحرك المهندسون بسرعة، يطلقون التحديثات بشكل متكرر، ويساعدون في تشكيل المنتج والمنصة مع توسعنا. إذا كنت تهتم بالبناء مع وضوح، سرعة، وعمق، ستقوم بأفضل أعمالك هنا.
حول الدور
نحن نبحث عن مهندس برمجيات محنك لقيادة تصميم أنظمة GenAI والأنظمة الوكالية. ستقوم بتحديد الهدف المعماري لكيفية بناء Beam لوكلاء ذكيين، مستقلين يستطيعون التفكير والتعلم والعمل على نطاق واسع. هذا دور شديد التأثير لشخص يمكنه ربط التفكير المنتج الرؤيوي بتنفيذ تقني عميق. ستؤثر على كل شيء بدءًا من أطر التنظيم إلى أنابيب تجريب النماذج، وتضمن أن خياراتنا التقنية تتماشى مع النتائج الإستراتيجية.
المسؤوليات
تحديد الرؤية المعمارية لأنظمة GenAI والأنظمة الوكالية، بما في ذلك طبقات التنظيم، الذاكرة، والتفكير.
تصميم أنظمة نمطية وقابلة للتوسع لدعم LLMs، أنابيب RAG، قواعد البيانات الاتجاهية، ومدخلات متعددة الوسائط.
تصميم سير عمل وكالية قادرة على التفكير متعدد الخطوات، اتخاذ القرارات المستقلة، وعمليات طويلة السياق.
قيادة اتخاذ القرارات التقنية عبر الأنظمة الرئيسية، وضمان التوافق مع الأهداف المنتجية والكفاءة في التكاليف.
بناء أطر للتجريب، تقييم النماذج، والتكرار السريع في الإنتاج.
الشراكة مع المنتج، ML، والهندسة لإحضار ميزات جديدة للحياة، بسرعة ووضوح إستراتيجي.
قيادة التوسع، الرؤية، والموثوقية عبر خطوط أنابيب الاستدلال، الاسترجاع، والتنظيم.
تحويل المعمارية إلى تأثير تجاري: العمل كصوت تقني في محادثات القيادة وتفاعل العميل.
توجيه المهندسين الكبار، تشكيل معايير التصميم، وزراعة التميز المعماري عبر الفريق.
المتطلبات
10+ سنوات من الخبرة في هندسة البرمجيات، مع 3+ سنوات في تصميم أنظمة AI/ML على نطاق واسع.
الخبرة في LLMs، الأطر الوكالية، RAG، قواعد البيانات الاتجاهية، وطبقات التنظيم.
مهارات هندسة خلفية قوية في Node.js، Python، أو Go.
فهم عميق للمنصات السحابية (AWS، GCP، أو Azure) وأدوات MLOps.
سجل حافل في توافق المعمارية مع إستراتيجية الأعمال والنتائج قابلة للقياس.
مهارات اتصال استثنائية عبر الجماهير التقنية والتنفيذية.
خبرة مثبتة في الإرشاد والقيادة التقنية.
جميل أن يكون لديك
خبرة مع LangChain، LangGraph، LlamaIndex، أو أطر التنظيم المشابهة.
الإلمام بالمجموعات النماذج مفتوحة المصدر (Llama، Mistral) أو واجهات برمجة تطبيقات تجارية (OpenAI، Anthropic).
التعرض لأنظمة متعددة الوكلاء وسير عمل طويل الأمد ومستقل.
الفوائد
في Beam، نحن نبني بيئة يمكن للأشخاص الطموحين من خلالها القيام بأفضل أعمالهم، بوضوح، وهدف، ومساحة للنمو. نحن نكون مدروسين حول ما نبنيه، كيف نعمل، ومن نوظف. المشاكل التي نقوم بحلها حقيقية. الأنظمة التي نبنيها معقدة. والأشخاص هنا يهتمون بشدة، بالحرفة، بالسرعة، والقيام بالعمل الذي له realmente مردود. لن تجد هنا هرميات صارمة أو أنظمة لانهائية. ستجد ثقة عالية، معايير عالية، وفريق مدفوع بالفضول، المسؤولية، والتفكير بعيد المدى.
ثقافتنا تتشكل من قيمنا في العمل:
الفكر الأصلي بالذكاء الاصطناعي: كل عضو فريق يفكر في سير عمل وكالي، يستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي يوميًا، ويبحث عن النفوذ عبر الأتمتة. الذكاء الاصطناعي ليس فقط ما نبنيه، بل كيف نعمل.
الهوس بالعملاء: نبني بطاقة وسرعة، نتحدث للعملاء بشكل متكرر ومبكر، ونقيس النجاح من خلال نتائجهم.
السرعة كعادة: نطلق بسرعة، نتعلم بشكل أسرع، ونفضل إزالة العوائق على الكمال. نفضل التجارب الصغيرة مع حلقات ردود فعل ضيقة.
تنفيذ محوّل التركيز: نوظف اللاعبين ذوي التأثير العالي، ونستثمر في الـ20% التي تدفع 80% من النتائج، ونقدر ردود الفعل الصريحة.
الانحياز العالي، الارتباط المنخفض: نتوافق على النتائج، وليس المهام. ستعمل بشكل مستقل، ولكن ليس في العزلة.
مدفوع بالبيانات، موجه بالبشر: نحن نبحث عن الوضوح على الراحة، نتحدث بصراحة في وقت مبكر، ونستخدم ردود الفعل للنمو معًا.
إذا كان هذا يبدو وكأنه نوع العمل الذي ترغب في القيام به ونوع الفريق الذي ترغب في النمو معه، نود أن نسمع منك!
