تطوّر شركة Volante Technologies برمجيات سحابية أصلية للمدفوعات والرسائل المالية، مخصّصة للبنوك والمؤسسات المالية الأخرى. تساعد خدمة المدفوعات كخدمة، ومنصة التكامل منخفضة البرمجة، وأدوات واجهات برمجة التطبيقات العملاء على ربط أنظمة الدفع، ودعم التحويلات المحلية والعابرة للحدود، والانتقال إلى معيار ISO 20022. تعمل المنصة مع شبكات دفع تشمل FedNow وRTP وFedwire وSWIFT وSEPA، وتوفّر إمكانات تنسيق المدفوعات ومعالجتها مسبقًا وتحليلها. تنشط Volante Technologies في مجال التكنولوجيا المالية والبرمجيات كخدمة، وتخدم عملاء مصرفيين من الشركات حول العالم.
مدير مشارك لهندسة البرمجيات
قد هندسة الأنظمة المعتمدة على Java والرسائل وKubernetes والذكاء الاصطناعي في Volante Technologies. تقدم الشركة خدمة مدفوعات سحابية منخفضة التعليمات البرمجية للشركات المالية.
الوصف
- صمّم الأنظمة الموزعة القابلة للتوسع والموثوقة وطوّرها، بما في ذلك مكونات الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة عند الاقتضاء.
- اختر الأنماط المعمارية مثل البنية المعتمدة على الأحداث وCQRS وSaga وCircuit Breaker وAPI Gateway.
- أعد مخططات معمارية ومخططات تسلسل ومواصفات تقنية.
- شارك في مراجعات الشيفرة والنقاشات التقنية وفعاليات السبرنت.
- صمّم حلول المراسلة باستخدام Apache Kafka وRabbitMQ وIBM MQ وActiveMQ ونفّذها.
- استخدم Apache Camel في تكامل الأنظمة المؤسسية والتوجيه ومسارات التحويل.
- اضمن أن تحقق معماريات المراسلة معدل نقل عالياً وتحمل الأعطال واتفاقيات مستوى الخدمة المطلوبة.
- طوّر شيفرة Java وSpring Boot بمستوى جاهز للإنتاج وراجعها.
- عزّز ممارسات الخدمات المصغرة في تصميم واجهات API وتقسيم الخدمات والتواصل فيما بينها.
- قد إثباتات المفهوم للأطر والمكتبات والتقنيات وأساليب الذكاء الاصطناعي أو نماذج اللغة الكبيرة.
- صمّم استراتيجيات النشر باستخدام Docker وKubernetes وأرشد تنفيذها.
- أشرف على تنسيق أحمال العمل في Kubernetes والتحجيم التلقائي وحصص الموارد وتصميم مساحات الأسماء.
- تعاون مع فرق DevOps والمنصات بشأن مسارات CI/CD والبنية التحتية كشيفرة.
- أنشئ إمكانات الرصد للتتبّع الموزع والسجلات المنظّمة والمقاييس.
- ضع معايير لمراقبة الأداء والتنبيهات.
- حلّل أداء Java وحسّنه، بما في ذلك JVM والذاكرة المكدّسة وجمع البيانات المهملة.
- قد عمليات قياس الأداء وعالج الاختناقات في الأنظمة عالية الحركة والحساسة لزمن الاستجابة.
- تحرّ عن تسربات الذاكرة في JVM وضع ممارسات برمجية فعّالة في استخدام الذاكرة.
- صمّم نماذج البيانات العلائقية وحسّن استعلامات PostgreSQL أو Oracle أو MySQL.
- صمّم مخططات MongoDB وفهارسها ومسارات التجميع فيها.
- حدّد أنماط الوصول إلى البيانات وتجميع الاتصالات وطبقات التخزين المؤقت.
- حافظ على اتساق البيانات وسلامتها ومرونتها عبر مخازن البيانات الموزعة.
- حدّد الفجوات التقنية وأنشئ نماذج أولية للحلول مع فرق الهندسة، وحوّل نتائج إثبات المفهوم إلى توصيات معمارية وخطط تنفيذ مرحلية.
- وجّه فرق الهندسة في مواجهة تحديات التصميم والتنفيذ المعقدة.
المتطلبات
- خبرة متدرجة وعملية في هندسة البرمجيات تمتد من 12 إلى 16 عاماً، وسجل قوي في الهندسة المعمارية.
- الاستمرار في المشاركة الفعلية في البرمجة والهندسة، لا الاقتصار على الإدارة أو تقديم المشورة.
- إتقان Apache Kafka وRabbitMQ وIBM MQ وActiveMQ وApache Camel.
- مهارات قوية في Java وSpring Boot لبناء الخدمات المصغرة وواجهات API بمستوى المؤسسات.
- خبرة مثبتة في تصميم أنظمة موزعة واسعة النطاق تتعامل مع أحجام كبيرة واتفاقيات مستوى خدمة صارمة.
- معرفة واسعة بـ Kubernetes والحاويات، بما يشمل تشغيل العناقيد في بيئات الإنتاج.
- فهم ممارسات الرصد، بما فيها التتبّع الموزع (مثل Jaeger أو Zipkin) والتسجيل (ELK/EFK) والمقاييس (Prometheus/Grafana).
- فهم آليات JVM الداخلية وإدارة الذاكرة وتقنيات تحسين الأداء.
- خبرة راسخة بقواعد البيانات العلائقية (PostgreSQL وMySQL وOracle) وقواعد بيانات NoSQL (MongoDB).
- اتخاذ القرارات المعمارية استناداً إلى أنماط راسخة ومبادئ هندسية مجرّبة.
- خبرة في قيادة إثباتات المفهوم من البداية إلى النهاية.
- استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة، مثل GitHub Copilot أو ChatGPT أو Claude، في التصميم والبرمجة والمراجعات والتوثيق وتصحيح الأخطاء اليومية.
- القدرة على تعلّم حلول الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة وتنفيذها بسرعة ودمجها عملياً في المعماريات المؤسسية عندما تحقق قيمة واضحة.
- خبرة في المدفوعات أو المراسلات المالية أو منصات التقنية المالية الخاضعة للتنظيم.
- إلمام بتوريد الأحداث ومعالجة التدفقات، مثل Kafka Streams أو Apache Flink.
- خبرة في هندسة الفوضى وممارسات اختبار المرونة.
- خبرة عملية في دمج واجهات برمجة تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة أو استخدام أطر الذكاء الاصطناعي مثل Spring AI أو LangChain4j في أنظمة Java.
- إلمام بقواعد البيانات المتجهية أو البحث المتجهي، مثل pgvector أو Weaviate أو Pinecone أو Milvus، وأنماط RAG.
- إلمام بممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤول في الإنتاج، بما فيها حوكمة البيانات وقابلية التدقيق ومراقبة التكلفة وزمن الاستجابة والإشراف البشري عند الحاجة.
المزايا
- تعويض تنافسي.
- مزايا صحية.
- خيارات العمل عن بُعد أو بساعات مرنة.
- دعم التطوير المهني.