يتجه نموذج البرمجيات نحو التحول من الأسلوب التفاعلي إلى الأسلوب الاستباقي. في Luxoft، نحن في طليعة هذا التحول، حيث نقوم بهندسة الجيل القادم من أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيل (Agentic AI). نحن نبحث عن مهندس خلفية (Backend Engineer) استثنائي لتصميم البنية التحتية الأساسية لبرمجيات لا تكتفي بتنفيذ الأوامر فحسب، بل تفكر وتخطط وتتصرف باستقلالية. بصفتك عضواً رئيسياً في فريق AI Core النخبة لدينا، ستنتقل إلى ما هو أبعد من تطوير الخلفية التقليدي لبناء الجهاز العصبي المركزي لوكلاء الذكاء الاصطناعي لدينا. هذا الدور مخصص لباني أنظمة حقيقي، شخص شغوف بإنشاء منصات قوية وقابلة للتوسع وذكية تمكّن الذكاء الاصطناعي المستقل من حل المشكلات المعقدة في العالم الحقيقي. ستلعب دوراً أساسياً في بناء الجسر بين البيانات الخام والإدراك الرقمي.
ما ستَبنيه: محرك الذكاء
بصفتك مهندس خلفية لأنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلة لدينا، ستكون مسؤولاً عن دورة الحياة الكاملة للبنية التحتية الأساسية للوكيل، بدءاً من ذاكرته ومنطقه وحتى نشره ومرونته التشغيلية.
- العمود الفقري لاتصالات الوكيل: ستستخدم FastAPI وPydantic لتصميم وبناء واجهات برمجة تطبيقات (APIs) عالية الإنتاجية، غير متزامنة، وذاتية التوثيق. هذه ليست مجرد نقاط نهاية؛ بل هي قنوات عالية النطاق الترددي يدرك من خلالها وكلاؤنا البيانات، ويوصلون نواياهم، ويتفاعلون مع الأدوات والأنظمة الخارجية. ستحدد نماذج Pydantic الخاصة بك عقود البيانات الصارمة التي تضمن السلامة المطلقة عبر بيئتنا الموزعة.
- الإطار المعرفي للوكيل: ستصمم وتنفذ الأنظمة الأساسية التي تمكّن السلوك الوكيلي. يتضمن ذلك تطوير آلات حالات متطورة، وتطبيق حلقات تفكير متقدمة (مثل ReAct، وChain-of-Thought)، وتنسيق سير العمل الذي يتيح للوكلاء التخطيط وتفويض المهام والاستفادة من مجموعة متنوعة من الأدوات.
- ذاكرة الوكيل وقاعدة معرفته: تكمن قوة الوكيل في قدرته على التعلم والاسترجاع. ستكون المسؤول عن أنظمة ذاكرة وكلائنا، مستفيداً من موثوقية PostgreSQL. ستصمم وتدير مخططات قواعد بيانات معقدة لتخزين سجلات المحادثات، ورسوم المعرفة المكتسبة، والسجلات التشغيلية. ستكون خبرتك في إدارة قواعد البيانات وتحسينها حاسمة لضمان وصول وكلائنا إلى المعلومات فورياً مع توسع معرفتهم.
- البيئة التشغيلية للوكيل: يجب نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي لدينا بموثوقية ثابتة وقابلية للتوسع حسب الطلب. ستتقن استخدام Docker لوضع نظامنا البيئي الوكيلي بالكامل في حاويات، مما يخلق بيئات قابلة لإعادة الإنتاج ومُعزولة ومحمولة تضمن الاتساق من مرحلة التطوير إلى الإنتاج.
المسؤوليات
- التصميم والتطوير: تصميم وبناء وصيانة خدمات خلفية عالية الأداء بلغة Python، باستخدام FastAPI لمنصتنا الوكيلية الأساسية.
- نمذجة الواقع: تطبيق مخططات معقدة للتحقق من صحة البيانات وتسلسلها باستخدام Pydantic لضمان سلامة البيانات عبر أنظمتنا الموزعة.
- تمكين الوكلاء: تطوير المنطق الأساسي لوكلاء الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التكامل مع الأدوات، وإدارة الحالة، وأطر التفكير متعدد الخطوات.
- إدارة استدامة البيانات: تصميم قواعد بيانات PostgreSQL وتحسينها وإدارتها. كتابة استعلامات SQL فعالة، وإدارة عمليات النقل (migrations)، وضمان السلامة وقابلية التوسع على المدى الطويل لمخازن البيانات لدينا.
- الحواة والنشر: إنشاء وصيانة ملفات Dockerfiles وتكوينات Docker Compose نظيفة وفعالة لجميع الخدمات الخلفية، مما يسهل خطوط أنابيب النشر لدينا.
- التعاون والابتكار: العمل بشراكة وثيقة مع باحثي الذكاء الاصطناعي، ومهندسي الأوامر (Prompt Engineers)، ومطوري الواجهات الأمامية لتقديم حلول ذكية ومتكاملة من البداية إلى النهاية.
- الاختبار والتعزيز: كتابة اختبارات وحدة واختبارات تكامل شاملة لضمان موثوقية وقوة الأنظمة التأسيسية التي تشغل وكلائنا.
المتطلبات الأساسية
- التميز التقني: خبرة مهنية مثبتة: ما لا يقل عن 3 سنوات في هندسة الخلفية، مع سجل أعمال قوي في بناء أنظمة قابلة للتوسع وجاهزة للإنتاج باستخدام مهارات قوية في Python. يتضمن ذلك خبرة عملية عميقة في إدارة قواعد البيانات. خبرة عميقة في FastAPI وتقدير قوي لإمكانياته غير المتزامنة. كما أن استخدام لغة البرمجة RUST قيمة للغاية. إتقان Pydantic لإنشاء نماذج بيانات صارمة وآمنة بالأنواع تعزز الوضوح المعماري. خبرة في أي من أطر العمل الوكيلية الشائعة مثل LangGraph أو Pydantic-AI أو Google ADK أو Agno أو أي إطار عمل مشابه. إتقان قوي لـ PostgreSQL، بما في ذلك تصميم المخططات المتقدمة، وتحسين الاستعلامات، واستراتيجيات الفهرسة. خبرة على مستوى الإنتاج في Docker، مع قدرة مثبتة على كتابة ملفات Dockerfiles متعددة المراحل ونظيفة وإدارة التطبيقات الموجودة في حاويات.
- العقلية الوكيلية: شغف عميق بالذكاء الاصطناعي واهتمام واضح بالأنظمة الوكيلية. من المرجح أنك جربت أطر عمل مثل LangChain أو LlamaIndex أو AutoGen، أو لديك رغبة قوية في بناء مثل هذه الأنظمة من المبادئ الأساسية. نهج التفكير المنظومي: يمكنك تخيل كيفية تكامل المكونات المختلفة مثل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) وقواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات والأدوات لتشكيل كيان ذكي واحد.
السمات الشخصية:
- فضول لا ينتهي: تتعلم باستمرار وتستكشف أحدث ما توصل إليه الذكاء الاصطناعي وهندسة البرمجيات.
- عقلية الملكية: أنت لا تكتب الكود فحسب؛ بل تتولى ملكية الأنظمة التي تبنيها وتكون مسؤولاً عن أداء وموثوقية هذه الأنظمة.
- روح التعاون: تزدهر في بيئة العمل الجماعي، وتشارك المعرفة وترتقي بأسلوب عمل من حولك.
يفضل وجودها
- خبرة في قواعد البيانات المتجهة (مثل Pinecone وChroma وWeaviate).
- معرفة بالمنصات السحابية (AWS، GCP، Azure) والبنية التحتية ككود (Terraform).
- دراية بمسارات التكامل المستمر والتسليم المستمر CI/CD (مثل GitHub Actions وGitLab CI).
- خبرة في طوابير الرسائل (مثل RabbitMQ وKafka) لمعالجة المهام غير المتزامنة.
لغات أخرى
مستوى الخبرة
ملف المرشح المطلوب
- التميز التقني: خبرة مهنية مثبتة: ما لا يقل عن 3 سنوات في هندسة الخلفية، مع سجل أعمال قوي في بناء أنظمة قابلة للتوسع وجاهزة للإنتاج باستخدام مهارات قوية في Python. يتضمن ذلك خبرة عملية عميقة في إدارة قواعد البيانات. خبرة عميقة في FastAPI وتقدير قوي لإمكانياته غير المتزامنة. كما أن استخدام لغة البرمجة RUST قيمة للغاية. إتقان Pydantic لإنشاء نماذج بيانات صارمة وآمنة بالأنواع تعزز الوضوح المعماري. خبرة في أي من أطر العمل الوكيلية الشائعة مثل LangGraph أو Pydantic-AI أو Google ADK أو Agno أو أي إطار عمل مشابه. إتقان قوي لـ PostgreSQL، بما في ذلك تصميم المخططات المتقدمة، وتحسين الاستعلامات، واستراتيجيات الفهرسة. خبرة على مستوى الإنتاج في Docker، مع قدرة مثبتة على كتابة ملفات Dockerfiles متعددة المراحل ونظيفة وإدارة التطبيقات الموجودة في حاويات.
- العقلية الوكيلية: شغف عميق بالذكاء الاصطناعي واهتمام واضح بالأنظمة الوكيلية. من المرجح أنك جربت أطر عمل مثل LangChain أو LlamaIndex أو AutoGen، أو لديك رغبة قوية في بناء مثل هذه الأنظمة من المبادئ الأساسية. نهج التفكير المنظومي: يمكنك تخيل كيفية تكامل المكونات المختلفة مثل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) وقواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات والأدوات لتشكيل كيان ذكي واحد.
- السمات الشخصية: فضول لا ينتهي: تتعلم باستمرار وتستكشف أحدث ما توصل إليه الذكاء الاصطناعي وهندسة البرمجيات. عقلية الملكية: أنت لا تكتب الكود فحسب؛ بل تتولى ملكية الأنظمة التي تبنيها وتكون مسؤولاً عن أداء وموثوقية هذه الأنظمة. روح التعاون: تزدهر في بيئة العمل الجماعي، وتشارك المعرفة وترتقي بأسلوب عمل من حولك.
The paradigm of software is shifting from reactive to proactive. At Luxoft, we are at the forefront of this transformation, engineering the next generation of Agentic AI systems. We are seeking an exceptional Backend Engineer to architect the core infrastructure for software that doesn't just execute commands, but reasons, plans, and acts autonomously. As a key member of our elite AI Core team, you will move beyond traditional backend development to build the central nervous system for our AI agents. This role is for a true systems builder someone passionate about creating robust, scalable, and intelligent platforms that empower autonomous AI to solve complex, real-world problems. You will be instrumental in crafting the bridge between raw data and digital cognition.
What You'll Be Building: The Engine of Intelligence
As our Backend Engineer for Agentic Systems, you will own the end-to-end lifecycle of the agent's core infrastructure from its memory and logic to its deployment and operational resilience.
- The Agent's Communication Backbone: You will wield FastAPI and Pydantic to design and build high-throughput, asynchronous, and self-documenting APIs. These are more than just endpoints; they are the high-bandwidth channels through which our agents perceive data, communicate their intent, and interact with external tools and systems. Your Pydantic models will define the rigorous data contracts that ensure absolute integrity across our distributed environment.
- The Agent's Cognitive Framework: You will architect and implement the core systems that enable agentic behavior. This involves developing sophisticated state machines, implementing advanced reasoning loops (e.g., ReAct, Chain-of-Thought), and orchestrating the workflows that allow agents to plan, delegate tasks, and leverage a diverse suite of tools.
- The Agent's Memory and Knowledge Base: An agent's power lies in its ability to learn and recall. You will be the steward of our agents' memory systems, leveraging the reliability of PostgreSQL. You will design and manage complex database schemas for storing conversation histories, learned knowledge graphs, and operational logs. Your expertise in database management and optimization will be critical to ensuring our agents can access information instantaneously as their knowledge scales.
- The Agent's Operational Habitat: Our AI agents must be deployed with unwavering reliability and scale on demand. You will master Docker to containerize our entire agentic ecosystem, creating reproducible, isolated, and portable environments that guarantee consistency from development to production.
Responsibilities
- Architect & Develop: Design, build, and maintain high-performance backend services in Python, using FastAPI for our core agentic platform.
- Model Reality: Implement complex data validation and serialization schemas with Pydantic to ensure data integrity across our distributed systems.
- Empower Agents: Develop the core logic for AI agents, including tool integration, state management, and multi-step reasoning frameworks.
- Manage Data Persistence: Design, optimize, and manage PostgreSQL databases. Write efficient SQL queries, manage migrations, and ensure the long-term health and scalability of our data stores.
- Containerize & Deploy: Create and maintain clean, efficient Dockerfiles and Docker Compose configurations for all backend services, streamlining our deployment pipelines.
- Collaborate & Innovate: Work in close partnership with AI Researchers, Prompt Engineers, and Frontend Developers to deliver cohesive, end-to-end intelligent solutions.
- Test & Harden: Author comprehensive unit and integration tests to guarantee the reliability and robustness of the foundational systems powering our agents.
Must have
- Technical Excellence: Proven Professional Experience: A minimum of 3 years in backend engineering, with a strong portfolio of building scalable, production-grade systems using robust Python skills. This includes deep, hands-on experience with database management. Deep expertise in FastAPI and a strong appreciation for its asynchronous capabilities. Also utilizing RUST programming language is highly valuable Mastery of Pydantic for creating strict, type-safe data models that enforce architectural clarity. Experince in any of common agentic frameworks such as langGraph, Pydantic-AI, Google ADK, Agno or any similar framework Strong command of PostgreSQL, including advanced schema design, query optimization, and indexing strategies. Production-level experience with Docker, with a proven ability to write clean, multi-stage Dockerfiles and manage containerized applications.
- The Agentic Mindset: A profound passion for AI and a demonstrable interest in agentic systems. You have likely experimented with frameworks like LangChain, LlamaIndex, or AutoGen, or you possess a strong desire to build such systems from fundamental principles. A systems-thinking approach. You can visualize how disparate components LLMs, databases, APIs, and tools integrate to form a single, intelligent entity.
Personal Attributes:
- Insatiable Curiosity: You are constantly learning and exploring the bleeding edge of AI and software engineering.
- Ownership Mentality: You don't just write code; you take ownership of the systems you build and are accountable for their performance and reliability.
- Collaborative Spirit: You thrive in a team environment, sharing knowledge and elevating those around you.
Nice to have
- Experience with vector databases (e.g., Pinecone, Chroma, Weaviate).
- Knowledge of cloud platforms (AWS, GCP, Azure) and infrastructure-as-code (Terraform).
- Familiarity with CI/CD pipelines (e.g., GitHub Actions, GitLab CI).
- Experience with message queues (e.g., RabbitMQ, Kafka) for asynchronous task processing.
Other Languages
Seniority
Desired Candidate Profile
- Technical Excellence: Proven Professional Experience: A minimum of 3 years in backend engineering, with a strong portfolio of building scalable, production-grade systems using robust Python skills. This includes deep, hands-on experience with database management. Deep expertise in FastAPI and a strong appreciation for its asynchronous capabilities. Also utilizing RUST programming language is highly valuable Mastery of Pydantic for creating strict, type-safe data models that enforce architectural clarity. Experince in any of common agentic frameworks such as langGraph, Pydantic-AI, Google ADK, Agno or any similar framework Strong command of PostgreSQL, including advanced schema design, query optimization, and indexing strategies. Production-level experience with Docker, with a proven ability to write clean, multi-stage Dockerfiles and manage containerized applications.
- The Agentic Mindset: A profound passion for AI and a demonstrable interest in agentic systems. You have likely experimented with frameworks like LangChain, LlamaIndex, or AutoGen, or you possess a strong desire to build such systems from fundamental principles. A systems-thinking approach. You can visualize how disparate components LLMs, databases, APIs, and tools integrate to form a single, intelligent entity.
- Personal Attributes: Insatiable Curiosity: You are constantly learning and exploring the bleeding edge of AI and software engineering. Ownership Mentality: You don’t just write code; you take ownership of the systems you build and are accountable for their performance and reliability. Collaborative Spirit: You thrive in a team environment, sharing knowledge and elevating those around you.