Own the architecture of AI-native applications, ensuring seamless integration across AI capabilities, applications, data, and infrastructure. The role requires 10+ years of experience in architecting production systems, with strong expertise in AI, cloud platforms, ML engineering, and enterprise modernization.
Responsibilities:
Design end-to-end architecture for AI-native applications, including integration, data flow, security, and cost. Design AI APIs and services and define how AI capabilities integrate with applications. Establish architecture standards, reference patterns, and best practices. Lead architecture reviews and identify technical, integration, scalability, and modernization risks. Architect production ML pipelines, model serving, retraining, and high-throughput systems. Define ML engineering standards covering testing, versioning, and CI/CD. Lead root-cause analysis for critical production ML issues. Drive legacy-to-AI-native modernization initiatives. Partner with QA/AI Assurance teams to ensure architectural testability. Mentor AI Engineers and Developers on architecture and design standards. Present and defend architecture decisions to client technical leadership. Balance technical best practices with project timelines and delivery requirements.
Qualifications:
10+ years of experience in production system architecture, including 3+ years in AI-native application architecture.5+ years of production-scale ML engineering experience. Strong expertise in Azure AI Foundry, AWS Bedrock, and Google Vertex AI. Experience with Azure ML, AWS Sage Maker, and Vertex AI Prediction. Strong knowledge of APIs, microservices, event-driven architecture, API gateways, service mesh, and secure integrations. Experience with Lang Chain, Hugging Face, knowledge graphs, and semantic layers is preferred. Deep understanding of AI architecture challenges including latency, non-determinism, scalability, and cost optimization. Experience in legacy modernization and AI-native transformation. Strong architecture documentation and ADR writing skills. Excellent stakeholder management and client-facing communication skills. Strong leadership, mentoring, and technical decision-making abilities.
تولَّ مسؤولية بنية تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأصلية، مع ضمان التكامل السلس عبر قدرات الذكاء الاصطناعي والتطبيقات والبيانات والبنية التحتية. يتطلب هذا الدور خبرة تزيد عن 10 سنوات في تصميم أنظمة الإنتاج، مع خبرة قوية في الذكاء الاصطناعي، والمنصات السحابية، وهندسة تعلم الآلة، وتحديث المؤسسات.
المسؤوليات:
تصميم بنية شاملة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الأصلية، بما في ذلك التكامل، وتدفق البيانات، والأمن، والتكلفة. تصميم واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي والخدمات وتحديد كيفية تكامل قدرات الذكاء الاصطناعي مع التطبيقات. وضع معايير البنية، والأنماط المرجعية، وأفضل الممارسات. قيادة مراجعات البنية وتحديد المخاطر التقنية ومخاطر التكامل وقابلية التوسع والتحديث. تصميم خطوط أنابيب تعلم الآلة للإنتاج، وخدمة النماذج، وإعادة التدريب، والأنظمة ذات الإنتاجية العالية. تحديد معايير هندسة تعلم الآلة التي تغطي الاختبار، وإصدار النسخ، وCI/CD. قيادة تحليل الأسباب الجذرية للمشكلات التقنية الحرجة في تعلم الآلة بالإنتاج. قيادة مبادرات التحديث من الأنظمة القديمة إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأصلية. التعاون مع فرق ضمان الجودة وضمان الذكاء الاصطناعي لضمان قابلية الاختبار المعماري. توجيه مهندسي ومطوري الذكاء الاصطناعي بشأن معايير البنية والتصميم. عرض والدفاع عن قرارات البنية أمام القيادة التقنية للعميل. الموازنة بين أفضل الممارسات التقنية والجداول الزمنية للمشروع ومتطلبات التسليم.
المؤهلات:
أكثر من 10 سنوات من الخبرة في بنية أنظمة الإنتاج، بما في ذلك أكثر من 3 سنوات في بنية تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأصلية. أكثر من 5 سنوات من الخبرة في هندسة تعلم الآلة على مستوى الإنتاج. خبرة قوية في Azure AI Foundry وAWS Bedrock وGoogle Vertex AI. خبرة في Azure ML وAWS Sage Maker وVertex AI Prediction. معرفة قوية بواجهات برمجة التطبيقات، والخدمات المصغرة، والبنية القائمة على الأحداث، وبوابات واجهة برمجة التطبيقات، وشبكة الخدمات، والتكاملات الآمنة. يُفضل وجود خبرة في Lang Chain وHugging Face والرسوم البيانية المعرفية والطبقات الدلالية. فهم عميق لتحديات بنية الذكاء الاصطناعي بما في ذلك وقت الاستجابة، وعدم الحتمية، وقابلية التوسع، وتحسين التكلفة. خبرة في تحديث الأنظمة القديمة والتحول إلى الذكاء الاصطناعي الأصلي. مهارات قوية في توثيق البنية وكتابة سجلات قرارات البنية (ADR). مهارات ممتازة في إدارة أصحاب المصلحة والتواصل مع العملاء. قدرات قوية في القيادة والتوجيه واتخاذ القرارات التقنية.