وصف العمل
نحن نبحث عن مهندس برمجيات عالي المهارة ذو خبرة قوية في Node.
js، والذكاء الاصطناعي التوليدي، وتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة لدعم منصات الأعمال المؤسسية ومبادرات المخاطر والامتثال.
ينبغي أن يمتلك المرشح المثالي خبرة عملية في بناء تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي بدرجة إنتاجية وتكامل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وواجهات برمجة التطبيقات، ومصادر بيانات مؤسسية.
تتطلب هذه الوظيفة قدرات هندسة خلفية قوية، Experience with GenAI frameworks and cloud-based AI services, و القدرة على تطوير أنظمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي قابلة للتطوير وآمنة وعالية الأداء.
سيعمل المرشح الناجح عن كثب مع فرق الهندسة عبر وظائف متعددة لتصميم وتطوير تطبيقات ذكية تستفيد من تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة مع الالتزام بمعايير الهندسة المؤسسية.
المسؤوليات الرئيسية تصميم وتطوير وصيانة تطبيقات خلفية قابلة للتوسع باستخدام Node.
js وTypeScript.
بناء تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي بدرجة إنتاجية تدمج LLMs، وواجهات برمجة التطبيقات، ومصادر بيانات مؤسسية.
تطوير وصيانة واجهات RESTful باستخدام Express.
js. تصميم وتنفيذ سير عمل الذكاء الاصطناعي باستخدام أطر GenAI الحديثة وأدوات التنظيم.
دمج خدمات الذكاء الاصطناعي السحابية من منصات Azure وAWS.
بناء وتحسين التطبيقات التجارية المدعومة بالذكاء الاصطناعي لمبادرات المخاطر والامتثال.
تطوير استراتيجيات هندسة الاستفهام القوية لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي المؤسسية.
تنفيذ خطوط أنابيب معالجة البيانات القابلة للتوسع وتكاملات الذكاء الاصطناعي.
التعاون مع فرق المنتج والهندسة والأعمال لتوفير حلول مدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
المشاركة في مراجعات الشفرة والمساهمة في ممارسات الهندسة وأسس الهندسة المعمارية.
استكشاف الأخطاء وتحسين أداء التطبيق وقابليته للتوسع وموثوقيته.
ضمان الالتزام بمعايير هندسة البرمجيات والأمن والشفافية في الترميز.
المهارات التقنية المطلوبة Backend Technologies Node.
js TypeScript Express.
js قواعد البيانات PostgreSQL MongoDB Redis قواعد بيانات المتجهات أطر الاختبار Playwright Jest منصات سحابية Microsoft Azure Amazon Web Services (AWS) منصات وخدمات الذكاء الاصطناعي Azure OpenAI OpenAI API AWS Bedrock أطر الذكاء الاصطناعي وتكاملاتها LangChain LangGraph هندسة الاستفهام تكاملات LLM تنظيم الذكاء الاصطناعي إدارة تشغيل النماذج API Integrations Required GenAI Expertise يجب أن يتوافر لدى المرشحين خبرة عملية في: بناء تطبيقات توليد ذكاء اصطناعي بدرجة إنتاجية.
دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مع تطبيقات مؤسسة.
تطوير مسارات عمل مدفوعة بالذكاء الاصطناعي باستخدام LangChain وLangGraph.
العمل مع قواعد بيانات المتجهات لبحث دلالي وحالات استخدام الاسترجاع المُعزز بالتوليد (RAG).
تقنيات هندسة الاستفهام لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المؤسسية.
تصميم أنظمة ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع وآمنة.
الكفاءات التقنية المطلوبة فهم قوي لتصميم RESTful API.
خبرة في تطوير بنى خلفية قابلة للتوسع وآمنة.
فهم قوي للأنظمة الموزعة وممارسات الهندسة البرمجية الحديثة.
خبرة في العمل مع الذكاء الاصطناعي بدرجة إنتاجية وتطبيقات سحابية أصلية.
الإلمام بـ CI/CD وتدفقات التطوير الحديثة.
مهارات تصحيح الأخطاء، حل المشكلات، وتحسين الأداء بشكل ممتاز.
المعرفة الأكاديمية المطلوبة يجب أن يمتلك المرشح فهماً جيداً لـ: الجبر الخطي الاحتمالات الإحصاء هذه المفاهيم أساسية لفهم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة وتطبيقاتها المؤسسية.
الخبرة المفضلة تطوير تطبيقات ذكاء اصطناعي مؤسسية.
منصات المخاطر والامتثال.
هندسة منصات الأعمال المؤسسية.
الهندسة المعمارية السحابية.
أنظمة خلفية بحجم كبير.
أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة وLLM.
الكفاءات المطلوبة مهارات تحليلية ومهارات حل المشكلات قوية.
تواصل ممتاز وإدارة أصحاب المصلحة.
القدرة على العمل بفعالية ضمن فرق مرنة وتعاونية.
رؤية ملكية قوية وتفوق في التسليم.
متعلم سريع ولديه شغف بتقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة والابتكار المستمر.
القدرة على التكيف مع المتطلبات التجارية والتقنية المتغيرة.
الخبرة Domain Experience المفضلة: البنوك والخدمات المالية منصات المخاطر والامتثال تطبيقات الأعمال المؤسسية
Job description
We are looking for a highly skilled Software Engineer with strong expertise in Node.
js, Generative AI, and modern AI application development to support enterprise Business Platforms and Risk & Compliance initiatives.
The ideal candidate will have hands-on experience building production-grade AI-powered applications and integrating Large Language Models (LLMs), APIs, and enterprise data sources.
This role requires strong backend engineering capabilities, experience with GenAI frameworks and cloud-based AI services, and the ability to develop scalable, secure, and high-performance AI-enabled systems.
The successful candidate will work closely with cross-functional engineering teams to design and develop intelligent applications that leverage modern AI technologies while adhering to enterprise-grade engineering standards.
Key Responsibilities Design, develop, and maintain scalable backend applications using Node.
js and TypeScript.
Build production-grade AI-powered applications integrating LLMs, APIs, and enterprise data sources.
Develop and maintain RESTful APIs using Express.
js. Design and implement AI workflows using modern GenAI frameworks and orchestration tools.
Integrate cloud-based AI services from Azure and AWS platforms.
Build and optimize AI-enabled business applications for Risk & Compliance initiatives.
Develop robust prompt engineering strategies for enterprise AI use cases.
Implement scalable data processing pipelines and AI integrations.
Collaborate with product, engineering, and business teams to deliver AI-driven solutions.
Participate in code reviews and contribute to engineering best practices and architecture discussions.
Troubleshoot and optimize application performance, scalability, and reliability.
Ensure adherence to software engineering, security, and coding standards.
Required Technical SkillsBackend Technologies Node.
js TypeScript Express.
js Databases PostgreSQL MongoDB Redis Vector Databases Testing Frameworks Playwright Jest Cloud Platforms Microsoft Azure Amazon Web Services (AWS) AI Platforms & Services Azure OpenAI OpenAI API AWS Bedrock AI Frameworks & Integrations LangChain LangGraph Prompt Engineering LLM Integrations AI Model Orchestration API Integrations Required GenAI Expertise Candidates should have hands-on experience with: Building production-grade Generative AI applications.
Integrating Large Language Models (LLMs) with enterprise applications.
Developing AI-powered workflows using LangChain and LangGraph.
Working with vector databases for semantic search and Retrieval-Augmented Generation (RAG) use cases.
Prompt engineering techniques for enterprise AI applications.
Designing scalable and secure AI-enabled systems.
Required Technical Competencies Strong understanding of RESTful API design principles.
Experience developing scalable and secure backend architectures.
Strong understanding of distributed systems and modern software engineering practices.
Experience working with production-grade AI and cloud-native applications.
Familiarity with CI/CD and modern development workflows.
Excellent debugging, problem-solving, and performance optimization skills.
Required Academic Knowledge Candidates should possess a good understanding of: Linear Algebra Probability Statistics These concepts are essential for understanding modern AI and machine learning systems and their practical enterprise applications.
Preferred Experience Enterprise AI application development.
Risk & Compliance platforms.
Business platform engineering.
Cloud-native architectures.
Large-scale backend systems.
Modern AI and LLM ecosystems.
Required Competencies Strong analytical and problem-solving skills.
Excellent communication and stakeholder management capabilities.
Ability to work effectively in Agile and cross-functional teams.
Strong ownership mindset and delivery excellence.
Quick learner with a passion for modern AI technologies and continuous innovation.
Ability to adapt to evolving business and technical requirements.
Preferred Domain Experience Banking Financial Services Risk & Compliance Platforms Enterprise Business Applications