في Globant، نحن نعمل على جعل العالم مكاناً أفضل، خطوة بخطوة. نحن نعزز تطوير الأعمال وحلول المؤسسات لإعدادها لمستقبل رقمي. بفضل فريق متنوع وموهوب يتواجد في أكثر من 30 دولة، نحن شركاء استراتيجيون للشركات العالمية الرائدة في تحويل عمليات أعمالهم.
نحن نبحث عن مهندس رائد في مجال الذكاء الاصطناعي (Lead AI Engineer) يشاركنا شغفنا بالابتكار والتحول. يعد هذا الدور بالغ الأهمية في بناء حلول متقدمة تعتمد على الذكاء الاصطناعي، والتي تمكن شركاءنا التجاريين من التطور وتلبية الطلب المتزايد على تجارب رقمية ذكية وشخصية.
المسؤوليات الرئيسية هندسة الذكاء الاصطناعي وأنظمة الوكلاء (Agent System Engineering) -
تنسيق الوكلاء المتعددين (Multi-Agent Orchestration): بناء وتحسين الوكيل الفائق للذكاء الاصطناعي الخاص بالمدير المالي (AI CFO)، والوكلاء الفرعيين المتخصصين، وخطوط أنابيب تصنيف النية (intent classification)، ومنطق توجيه الأدوات، وذاكرة الجلسة.
-
فرض السياسات الحتمية: بناء وصيانة طبقة بوابة الأدوات (Tool Gateway) للتحقق من جميع الإجراءات التي يولدها نموذج اللغة الكبير (LLM) مقابل سياسات مصرفية صارمة، مما يضمن خلو المعاملات من أي هلوسة.
-
الاسترجاع المعزز بالتوليد (RAG) وحواجز الحماية: هندسة خطوط أنابيب RAG متكاملة (الاستيعاب، فهرسة المتجهات، تحسين الاسترجاع). تنفيذ حواجز حماية برمجية (منطق "قرص الثقة" لأوضاع التشغيل المستقل مقابل أوضاع الموافقة).
-
أطر تقييم الذكاء الاصطناعي: تصميم خطوط أنابيب تقييم مستمرة ومؤتمتة لاكتشاف التراجعات السلوكية ومخاطر الهلوسة قبل وصول الإصدارات إلى مرحلة الاختبار (staging) أو الإنتاج (production).
هندسة السحابة والأداء -
بناء خدمات مصغرة (microservices) مرنة، ومحاوية (containerized)، وغير مرتبطة بالحالة (stateless) على Kubernetes مصممة للتزامن العالي والتوسع الأفقي.
-
تحسين طبقات استنتاج نماذج اللغة الكبيرة (إدارة ميزانية الرموز (tokens)، استجابات البث، التخزين المؤقت للمطالبات، ونماذج الاحتياط).
-
هندسة خطوط أنابيب بث الأحداث في الوقت الفعلي (عبر Kafka/AWS MSK) للمشغلات المصرفية الاستباقية.
-
تنفيذ مراقبة عميقة باستخدام OpenTelemetry وPrometheus وGrafana لضمان قابلية التدقيق الكاملة لسلاسل استنتاج الوكلاء.
التكامل المصرفي والسلامة -
بناء طبقات مهايئ (adapter layers) قوية لواجهة برمجة التطبيقات (API) تربط منصة الذكاء الاصطناعي بالأنظمة المصرفية الأساسية، مع دمج منطق إعادة المحاولة، وتحديد معدل الطلبات، ومفاتيح عدم التكرار (idempotency keys).
-
تنفيذ واجهات الخدمات القديمة وشبكات أمان المعاملات الآمنة (آليات التراجع، اكتشاف المعاملات المكررة، والمطابقة).
-
فرض بروتوكولات أمن المؤسسات (mTLS، OAuth 2.0، تدوير المفاتيح السرية).
القيادة الهندسية والمعايير -
وضع وفرض معايير جودة الكود، وتغطية الاختبارات، ومعايير تعريف الانتهاء (definition-of-done) عبر أربع مجموعات تسليم.
-
قيادة مجتمع ممارسة هندسة الذكاء الاصطناعي (مزامنة البنية المعمارية، المكتبات القابلة لإعادة الاستخدام، توثيق أنماط التصميم).
-
توجيه المهندسين بشأن ممارسات تصميم الذكاء الاصطناعي في بيئة الإنتاج والموافقة على بوابات جودة الإصدار.
حزمة التكنولوجيا الأساسية -
اللغات: Python، TypeScript، Dart (سياق واجهة المستخدم الديناميكية Flutter)
-
الذكاء الاصطناعي/نماذج اللغة الكبيرة: Anthropic Claude (Haiku / Sonnet)، LangGraph أو أطر عمل الوكلاء المخصصة
-
البيانات والبحث: pgvector، Pinecone، PostgreSQL، Redis
-
البث والمراسلة: Apache Kafka / AWS MSK
-
السحابة وDevOps: Kubernetes (EKS/AKS)، Terraform/CDK، GitHub Actions CI/CD
-
المراقبة: OpenTelemetry، Prometheus، Grafana
الموقع: في الموقع (Onsite) في دبي، الإمارات العربية المتحدة
ابتكر معنا منتجات رقمية يحبها الناس. سنقوم بالربط بين الشركات والمستهلكين من خلال تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والإبداع، مما يدفع التحول الرقمي لإحداث تأثير إيجابي في العالم.
قد نستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في عملية التوظيف الخاصة بنا. يتم تحديد التعويض بناءً على المهارات والمؤهلات والخبرة والموقع. بالإضافة إلى الرواتب التنافسية، نقدم حزمة مزايا شاملة. تعرف على المزيد حول التزامنا بالتنوع والشمول ومزايا Globant.
ملف المرشح المطلوب
المتطلبات الأساسية: -
7 سنوات فأكثر من الخبرة الشاملة في هندسة البرمجيات مع سجل حافل في تسليم أنظمة إنتاج معقدة وعالية الحركة.
-
3 سنوات فأكثر من الخبرة العملية في بناء ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي/الوكلاء المعتمدة على نماذج اللغة الكبيرة على مستوى الإنتاج على نطاق واسع (أنماط المنسق/العامل، استدعاء الأدوات، خطوط أنابيب RAG، أمان المطالبات).
-
خبرة عميقة في Python و/أو TypeScript مع مبادئ تصميم برمجيات قوية (الأنظمة الموزعة، التزامن، تحمل الأخطاء).
-
سجل حافل في نشر أحمال العمل المحاوية باستخدام Kubernetes على مزودي السحابة الرئيسيين (AWS/Azure/GCP) باستخدام أدوات البنية التحتية ككود (IaC) مثل Terraform أو CDK.
-
خبرة مباشرة في ضبط أداء النظام، وميزانيات وقت الاستجابة، واستراتيجيات التخزين المؤقت، والهندسة المعمارية القائمة على الأحداث (Kafka).
-
خبرة قيادية تقنية مثبتة كمهندس رائد/موظف في إجراء مراجعات كود صارمة ووضع معايير الجودة.
المتطلبات المفضلة: -
خبرة مباشرة في القطاع المصرفي، التكنولوجيا المالية (Fintech)، أو الخدمات المالية، خاصة فيما يتعلق بالتكامل مع واجهات برمجة التطبيقات المصرفية الأساسية، أو مسارات الدفع، أو منصات البطاقات.
-
الإلمام بمعايير الامتثال والأمن المالي (PCI-DSS، SOC 2، دقة البيانات ذات التسامح الصفري).
At Globant, we are working to make the world a better place, one step at a time. We enhance business development and enterprise solutions to prepare them for a digital future. With a diverse and talented team present in more than 30 countries, we are strategic partners to leading global companies in their business process transformation.
We are seeking a Lead AI Engineer who shares our passion for innovation and transformation. This role is critical in building advanced AI-driven solutions that enable our business partners to evolve and meet the growing demand for personalized, intelligent digital experiences.
Key Responsibilities AI & Agent System Engineering -
Multi-Agent Orchestration: Build and refine the AI CFO super-agent, specialist sub-agents, intent classification pipelines, tool routing logic, and session memory.
-
Deterministic Policy Enforcement: Build and maintain the Tool Gateway layer to validate all LLM-generated actions against strict banking policies, ensuring zero hallucinated transactions.
-
RAG & Guardrails: Engineer end-to-end RAG pipelines (ingestion, vector indexing, retrieval optimization). Implement programmatic guardrails ("Trust Dial" logic for autonomous vs. approval modes).
-
AI Evaluation Frameworks: Design automated continuous evaluation pipelines to detect behavioral regressions and hallucination risks before releases reach staging or production.
Cloud-Native & Performance Engineering -
Build resilient, containerized, stateless microservices on Kubernetes designed for high concurrency and horizontal scaling.
-
Optimize LLM inference layers (token budget management, streaming responses, prompt caching, model fallbacks).
-
Engineer real-time event streaming pipelines (via Kafka/AWS MSK) for proactive banking triggers.
-
Implement deep observability using OpenTelemetry, Prometheus, and Grafana for full auditability of agent reasoning chains.
Banking Integration & Safety -
Build robust API adapter layers connecting the AI platform with core banking systems, incorporating retry logic, rate limiting, and idempotency keys.
-
Implement legacy service facades and secure transaction safety nets (rollback mechanisms, duplicate transaction detection, and reconciliation).
-
Enforce enterprise security protocols (mTLS, OAuth 2.0, secret rotation).
Engineering Leadership & Standards -
Set and enforce code quality, test coverage, and definition-of-done criteria across four delivery pods.
-
Lead the AI engineering community of practice (architecture syncs, reusable libraries, design pattern documentation).
-
Mentor engineers on production AI design practices and sign off on release quality gates.
Core Tech Stack -
Languages: Python, TypeScript, Dart (Flutter dynamic UI context)
-
AI/LLM: Anthropic Claude (Haiku / Sonnet), LangGraph or custom agent frameworks
-
Data & Search: pgvector, Pinecone, PostgreSQL, Redis
-
Streaming & Messaging: Apache Kafka / AWS MSK
-
Cloud & DevOps: Kubernetes (EKS/AKS), Terraform/CDK, GitHub Actions CI/CD
-
Observability: OpenTelemetry, Prometheus, Grafana
Location: Onsite Dubai, UAE
Create with us digital products that people love. We will bring businesses and consumers together through AI technology and creativity, driving digital transformation to impact the world positively.
We may use AI and machine learning technologies in our recruitment process. Compensation is determined based on skills, qualifications, experience, and location. In addition to competitive salaries, we offer a comprehensive benefits package. Learn more about our commitment to diversity and inclusion and Globant s Benefits .
Desired Candidate Profile
Must-Haves: -
7+ years of overall software engineering experience with a strong track record of shipping complex, high-traffic production systems.
-
3+ years of hands-on experience building and deploying production-grade LLM/Agentic AI systems at scale (orchestrator/worker patterns, tool calling, RAG pipelines, prompt safety).
-
Deep expertise in Python and/or TypeScript with solid software design principles (distributed systems, concurrency, fault tolerance).
-
Proven track record deploying containerized workloads using Kubernetes on major cloud providers (AWS/Azure/GCP) using IaC tools like Terraform or CDK.
-
Direct experience with system performance tuning, latency budgets, caching strategies, and event-driven architectures (Kafka).
-
Demonstrated technical leadership experience as a Lead/Staff Engineer conducting rigorous code reviews and setting quality standards.
Nice-to-Haves: -
Direct experience within Banking, Fintech, or Financial Services, especially integrating with core banking APIs, payment rails, or card platforms.
-
Familiarity with financial compliance and security standards (PCI-DSS, SOC 2, zero-tolerance data correctness).