نحن نبني منصة ذكاء اصطناعي للمؤسسات تقوم فيها وكلاء الذكاء الاصطناعي بتشغيل تطبيقات الأعمال من خلال واجهة المستخدم الخاصة بها، تمامًا كما يفعل الإنسان. وتعمل المنصة داخل البيئات الخاصة بالعملاء، بما في ذلك المواقع المحلية (on-premises) والمعزولة عن شبكة الإنترنت (air-gapped). نحن فريق صغير من الخبراء نعمل في دورات تطوير مدتها أسبوعان للوصول إلى الإصدار الإنتاجي الأول في ديسمبر 2026.
ستكون مسؤولاً عن الواجهة الخلفية الأساسية للمنصة:
- واجهات برمجة التطبيقات، ونموذج البيانات، والأذونات التي يُبنى عليها كل شيء آخر
- سجل التدقيق الذي يسجل كل إجراء يتخذه الوكيل
- الطبقة التي تعرض سير العمل الآلي للأنظمة الأخرى كواجهات برمجة تطبيقات مستقرة وأدوات MCP
ما ستتولى القيام به
- تصميم وبناء الخدمات الأساسية للمنصة باستخدام TypeScript (Node.js) و/أو Python، وباستخدام Go حيثما يكون ذلك مناسبًا.
- تولي مسؤولية واجهة برمجة تطبيقات GraphQL ومخططها المحدد الأنواع (typed schema)، بالإضافة إلى واجهات REST والواجهات التدفقية (SSE، WebSockets) عند الحاجة.
- تصميم نموذج البيانات الأساسي والتخزين: PostgreSQL، وRedis، وتخزين الكائنات المتوافق مع S3، والمخازن الرسمية (graph) أو المتجهة (vector) عند الحاجة.
- توفير سير العمل الآلي للأنظمة والوكلاء الآخرين كواجهات برمجة تطبيقات مستقرة ومؤرخة الإصدارات وأدوات MCP.
- بناء طبقة التنسيق (orchestration) لأعمال الوكلاء طويلة الأمد: محركات سير العمل وآلات الحالة، وصفوف الانتظار، والجدولة، وإعادة المحاولة، ومعالجة التكرار (idempotency).
- تنفيذ المصادقة، والتفويض القائم على السياسات (مثل Cerbos وOPA)، وتعدد المستأجرين (multi-tenancy)، وسجل تدقيق غير قابل للتعديل لكل إجراء يتخذه الوكيل.
- بناء خدمات تعمل بالطريقة نفسها في السحابة وفي البيئات المحلية المعزولة عن الشبكة، دون الاعتماد على أي خدمة سحابية مُدارة في المسار الحرج.
- إضافة إمكانية الملاحظة (السجلات المجهزة، والمقاييس، وتتبع OpenTelemetry) والمشاركة في نوبات الدعم الهاتفي (on-call) للخدمات التي تملكها.
ما نبحث عنه
متطلبات أساسية
- خبرة تتجاوز 10 سنوات في هندسة البرمجيات الاحترافية، مع تركيز قوي على تطوير الواجهات الخلفية والمنصات.
- إتقان قوي لـ TypeScript / Node.js (مثل NestJS وFastify) و/أو Python (مثل FastAPI).
- خبرة عميقة في تصميم واجهات برمجة التطبيقات، وخاصة تصميم مخططات GraphQL والعقود المحددة الأنواع.
- خبرة عملية إنتاجية مع PostgreSQL: تصميم المخططات، والفهرمة (indexing)، وترحيل البيانات (migrations)، وضبط الاستعلامات.
- أساسيات الأنظمة الموزعة: الاتساق، ومعالجة التكرار (idempotency)، والضغط العكسي (back-pressure)، ومعالجة الفشل.
- خبرة في نماذج التفويض، وتسجيل التدقيق، وأساسيات الأمان (OWASP، وإدارة الأسرار، ومبدأ الحد الأدنى من الصلاحيات).
- خبرة في Docker ونشر الخدمات على Kubernetes.
- سجل حافل في القيادة التقنية: اتخاذ القرارات المعمارية، وتوجيه المهندسين، ورفع المعايير الهندسية عبر الفريق.
متطلبات إضافية يُفضل وجودها
- إتقان لغة Go للخدمات عالية الأداء.
- بناء خوادم MCP أو نقاط نهاية الأدوات لوكلاء الذكاء الاصطناعي، أو دمج نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) من خلال بوابات متوافقة مع OpenAI.
- محركات سير العمل وآلات الحالة (مثل Temporal وTrigger.dev وXState)، أو تقصي الأحداث (event sourcing)، أو CQRS.
- محركات السياسات (Cerbos وOPA).
- قواعد البيانات الرسمية (مثل Memgraph وNeo4j) أو البحث المتجه (pgvector وQdrant).
- بناء البرمجيات للبيئات المحلية أو المعزولة عن الشبكة أو الخاضعة للتنظيم.
ما سنقوم بتقييمه
- تمرين تقني: بناء خدمة صغيرة بـ واجهة برمجة تطبيقات محددة الأنواع، والتخزين الدائم، والتفويض، والاختبارات.
- تصميم النظام: تصميم واجهة برمجة التطبيقات، والأذونات، ونموذج التدقيق لمنصة يعمل فيها وكلاء الذكاء الاصطناعي نيابة عن المستخدمين.
- التعاون: العمل مع مهندسي الواجهات الأمامية، وتطوير التطبيقات الكاملة (full-stack)، والذكاء الاصطناعي، وDevOps.
لماذا تنضم إلينا
- إدارة البنية الأساسية التي تتيح لوكلاء الذكاء الاصطناعي العمل بأمان في الأنظمة المؤسسية والحكومية الحقيقية.
- المساهمة في تشكيل المعمارية الأساسية للمنصة منذ اليوم الأول.
- مجموعة تقنيات حديثة غير مرتبطة بمزود سحابي معين على Kubernetes، مع تقديم عبر GitOps.
We are building an enterprise AI platform in which AI agents operate business applications through their user interface, the way a person does. It runs inside customers' own environments, including on-premises and air-gapped sites. We are a small, senior team working in two-week sprints towards a first production release in December 2026.
You will own the platform's core backend:
- the APIs, data model, and permissions everything else is built on
- the audit trail that records every agent action
- the layer that exposes automated workflows to other systems as stable APIs and MCP tools
What you will do
- Design and build the platform's core services in TypeScript (Node.js) and/or Python, and in Go where it fits best.
- Own the GraphQL API and its typed schema, plus REST and streaming interfaces (SSE, WebSockets) where needed.
- Design the core data model and storage: PostgreSQL, Redis, S3-compatible object storage, and graph or vector stores where needed.
- Expose automated workflows to other systems and agents as stable, versioned APIs and MCP tools.
- Build the orchestration layer for long-running agent work: workflow and state-machine engines, queues, scheduling, retries, and idempotency.
- Implement authentication, policy-based authorisation (e.g. Cerbos, OPA), multi-tenancy, and an immutable audit log of every agent action.
- Build services that run the same way in the cloud and in air-gapped on-premises environments, with no managed cloud service in the critical path.
- Add observability (structured logs, metrics, OpenTelemetry tracing) and take part in on-call for the services you own.
What we are looking for
Must have
- 10+ years of professional software engineering, with a strong focus on backend and platform development.
- Strong TypeScript / Node.js (e.g. NestJS, Fastify) and/or Python (e.g. FastAPI).
- Deep experience in API design, especially GraphQL schema design and typed contracts.
- Production experience with PostgreSQL: schema design, indexing, migrations, and query tuning.
- Distributed-systems fundamentals: consistency, idempotency, back-pressure, and failure handling.
- Experience with authorisation models, audit logging, and security fundamentals (OWASP, secrets, least privilege).
- Experience with Docker and deploying services to Kubernetes.
- A track record of technical leadership: owning architecture decisions, mentoring engineers, and raising engineering standards across a team.
Nice to have
- Go for high-performance services.
- Building MCP servers or tool endpoints for AI agents, or integrating LLMs through OpenAI-compatible gateways.
- Workflow and state-machine engines (e.g. Temporal, Trigger.dev, XState), event sourcing, or CQRS.
- Policy engines (Cerbos, OPA).
- Graph databases (e.g. Memgraph, Neo4j) or vector search (pgvector, Qdrant).
- Building software for on-premises, air-gapped, or regulated environments.
What we will assess
- Technical exercise: build a small service with a typed API, persistence, authorisation, and tests.
- System design: design the API, permissions, and audit model for a platform where AI agents act on users' behalf.
- Collaboration: working with frontend, full-stack, AI, and DevOps engineers.
Why join
- Own the backbone that lets AI agents act safely in real enterprise and government systems.
- Shape the platform's core architecture from day one.
- A modern, cloud-agnostic stack on Kubernetes, with GitOps delivery.