نحن نبني وكلاء ذكاء اصطناعي جاهزين للإنتاج من شأنهم تغيير طريقة عمل مؤسستنا الهندسية في طرح الأكواد البرمجية وطريقة تعامل الموظفين مع المعرفة الداخلية. ستنضم إلى فريق صغير يتمتع بمسؤولية عالية. ستقوم بكتابة منطق الوكيل، والأدوات، وطبقة البيانات، وخطوط الأنابيب التي تجعلها موثوقة على نطاق واسع. حوّل الهندسة المعمارية إلى أنظمة موثوقة ومختبرة جيداً ومناسبة للإنتاج.
الدور والمسؤوليات:
تنفيذ منطق الوكيل، والأدوات، والتنسيق بناءً على الهندسة المعمارية المحددة. بناء وضبط خطوط أنابيب RAG: الاستيعاب ← التضمينات ← الاسترجاع ← إعادة التصنيف ← التقييم. تصميم وتحسين مخططات Postgres والاستعلامات وفهارس المتجهات لأحمال الإنتاج. بناء محرك توليد الاختبارات وتنفيذ الاختبارات لخط أنابيب كود الذكاء الاصطناعي. التكامل مع Git وCI/CD والخدمات الداخلية. بناء أدوات التقييم، والمراقبة، وضوابط الأمان لجعل الوكلاء قابلة للقياس وآمنة. امتلاك مسؤولية الموثوقية وزمن الاستجابة وتكلفة الأنظمة التي تقوم بشحنها. كتابة كود Python نظيف ومكتوب بنظام الأنواع ومختبر جيداً والمشاركة بفعالية في مراجعة الكود.
المتطلبات:
أكثر من 4 سنوات من الخبرة المهنية في هندسة البرمجيات باستخدام Python، مع تحكم عميق وعملي في اللغة: async، وtyping، وpackaging، والأداء، والكود النظيف والقابل للصيانة. أكثر من سنة واحدة في بناء أنظمة LLM / وكيلة - استخدام الأدوات / استدعاء الدوال، والتنسيق، والتوجيه، والتقييم. حل المشكلات وتصحيح الأخطاء بقوة في مشكلات الإنتاج الواقعية والغامضة. خبرة صلبة في Postgres: تصميم المخططات، وتحسين الاستعلامات، والملحقات (pgvector). خبرة في شحن وتشغيل خدمات الإنتاج - الاختبار، CI/CD، المراقبة، وعقلية الاستعداد عند الطلب. الارتياح لسير العمل القائم على Git ومراجعة الكود. أتمتة اختبار البرمجيات: الوحدة، والتكامل، والوظيفية، والأمن، والأداء. التكامل مع أدوات المطورين وأنظمة CI/CD. أكثر من 6 أشهر من الخبرة المثبتة في البناء باستخدام Claude Code في سير عمل التطوير.
المزايا:
فرصة للعمل في شركة دولية ديناميكية ذات هيكل إداري مسطح، حيث يكون لصوتك أهمية وتأثيرك مرئي.
We're building production AI agents that change how our engineering org ships code and how employees work with internal knowledge. You'll join a small, high-ownership team. You'll write the agent logic, the tools, the data layer, and the pipelines that make them dependable at scale. Turn architecture into reliable, well-tested, production-grade systems.
Role and Responsibilities :
Implement agent logic, tools, and orchestration against the given architecture Build and tune RAG pipelines: ingestion → embeddings → retrieval → re-ranking → evaluation Design and optimize Postgres schemas, queries, and vector indexes for production load Build the test-generation and test-execution engine for the AI Code Pipeline Integrate with Git, CI/CD, and internal services Build evaluation harnesses, observability, and guardrails so agents are measurable and safe Own the reliability, latency, and cost of the systems you ship Write clean, typed, well-tested Python and participate actively in code review
Requirements
4+ years of professional software engineering in Python, with deep, hands-on command of the language : async, typing, packaging, performance, and clean, maintainable code1+ years building LLM / agentic systems — tool use / function calling, orchestration, prompting, and evaluation Strong problem-solving and debugging on ambiguous, real-world production problems Solid Postgres experience: schema design, query optimization, and extensions (pgvector) Experience shipping and operating production services — testing, CI/CD, observability, on-call mindset Comfort with Git-based workflows and code review Automating software testing: unit, integration, functional, security, performance Integrating with developer tooling and CI/CD systems6+ months of demonstrated experience building with Claude Code in a development workflow
Benefits
Opportunity to work for a dynamic international company with a flat hierarchical structure, where your voice matters and your impact is seen.