سلة تعلن عن وظيفة مهندس خلفي أول للتعلم الآلي - البحث والتوصيات في مكة المكرمة
تفاصيل الوظيفة
سلة، المنصة الرائدة في التجارة الإلكترونية في منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا (MENA) التي تخدم أكثر من 68,000 تاجر، تبحث عن مهندس باكند خبير في تعلم الآلة (Senior ML Backend Engineer) متخصص في أنظمة البحث والتوصيات، للعمل في مكة المكرمة، المملكة العربية السعودية.
نبذة عن الوظيفة
ستمتلك وتدير الأنظمة عبر الإنترنت التي تحوّل تغييرات الكتالوج إلى نتائج مرتبة أمام المتسوق: خدمة البحث والاسترجاع والتوصيات، والبيانات المتدفقة التي تحافظ على حداثتها، والتجارب التي تُطلق هذه الأنظمة. ستعمل ضمن فريق ML Platform، وتقضي وقتك بين أنظمة البحث والخادم لأنظمة التوصيات، وتتعاون يومياً مع علماء بيانات البحث ومسؤول التصنيف.
المهام والمسؤوليات
- بناء وتشغيل خدمة الاستعلامات والتوصيات: الاسترجاع، دمج الدرجات، التصفية، والتخزين المؤقت.
- الالتزام بميزانيات زمن الاستجابة الصارمة، بما في ذلك زمن استجابة p95 بعشرات الميلي ثوانٍ للبحث أثناء الكتابة (search-as-you-type).
- تصميم تدهور تدريجي (graceful degradation) لضمان استمرارية الخدمة عند بطء أو توقف مسار النموذج أو المتجهات.
- بناء بنية تحتية للتجارب: حركة مرور ظلية (shadow traffic)، توزيع A/B، مقاييس الحماية، والتراجع (rollback).
- بناء أنظمة التقاط تغييرات البيانات (change-data-capture) من المصادر إلى فهارس البحث ومخازن الميزات، مع قياس الحداثة.
- الحفاظ على تحديث المتجهات (embeddings) للعناصر الجديدة والمحدّثة.
- تنفيذ إعادة فهرسة بدون توقف (zero-downtime reindexing) لمجموعات مستندات بالملايين.
- بناء نظام تسجيل الميزات (feature logging) لتحويل حركة المرور الإنتاجية إلى بيانات تدريب لنماذج التصنيف.
- إطلاق التغييرات إلى الواجهات الخلفية والعملاء لفرق المنتج: نقاط نهاية جديدة، تحويلات، أعلام التجارب.
- العمل مع فرق هندسة المنتج على المراجعات، نوافذ الإصدار، وملكية الإنتاج.
- المسؤولية التشغيلية الشاملة: المراقبة، التنبيهات، أدلة التشغيل (runbooks)، والمشاركة في المناوبات (on-call) للأنظمة التي تُطلقها.
الشروط والمتطلبات
- 5+ سنوات من بناء أنظمة باكند أو منصات في بيئة إنتاجية.
- سنتان أو أكثر من تشغيل محرك بحث إنتاجي (Elasticsearch، OpenSearch، Solr، Typesense، Vespa أو ما شابه): إدارة دورة حياة الفهرس، المحللات (analyzers)، إعادة الفهرسة على نطاق واسع، وتصحيح مشكلات الملاءمة مع علماء البيانات.
- خبرة في بناء خدمات منخفضة زمن الاستجابة تحت حركة مرور حقيقية، والقدرة على شرح أين يذهب p95.
- خبرة في استيعاب البيانات المتدفقة (streaming ingestion): Kafka، Debezium أو أدوات مماثلة لالتقاط تغييرات البيانات، بالإضافة إلى عمليات إعادة التعبئة القابلة للإعادة (idempotent backfills).
- إتقان قوي للغة Python، والقدرة على العمل بلغة TypeScript.
- خبرة في إطلاق التغييرات عبر اختبارات A/B والإصدارات التدريجية staged rollouts.
- استخدام يومي لأدوات البرمجة الوكيلة (agentic coding tools) مثل Claude Code؛ يتوقع أن يغطي مهندس واحد مع الوكلاء ما كانت تقوم به فرق كاملة سابقاً.
عرض النص الأصلي للإعلان
You'll own the online systems that take a catalogue change to a ranked result in front of a shopper: search, retrieval and recommendation serving, the streaming data that keeps them fresh, and the experiments that ship them.
Salla is the leading e-commerce platform in MENA, serving about 68,000+ merchants. Our AI team is building a self-owned discovery stack across our marketplace and merchant stores: hybrid lexical and vector search, Arabic-first query understanding, and learned ranking shared between search and recommendations. Data scientists own the relevance and ranking models. You own the platform that makes them fast, fresh, reliable and shippable.
The work is roughly half online serving, a third streaming data, and the rest integration into product surfaces. You sit on the ML Platform team spending time between search and serving for our recommendation systems and work day to day with search data scientists and the ranking lead
What you'll do
Online serving
- Build and run query and recommendation serving: retrieval, score fusion, filtering, caching.
- Hold tight latency budgets, including double-digit-millisecond p95 for search-as-you-type.
- Design graceful degradation, so serving holds up when a model or vector path is slow or down.
- Build experiment plumbing: shadow traffic, A/B assignment, guardrail metrics, rollback.
Streaming data
- Build change-data-capture from source systems into search indexes and feature stores, with measured freshness.
- Keep embeddings fresh for new and updated items.
- Run zero-downtime reindexing of multi-million-document collections.
- Build feature logging that turns production traffic into training data for ranking models.
Integration
- Ship changes into product teams' backends and clients: new endpoints, cutovers, experiment flags.
- Work with product engineering teams on reviews, release windows and production ownership.
Operability, throughout
- Monitoring, alerting, runbooks, and your share of on-call for what you ship.
Requirements
- 5+ years building backend or platform systems in production.
- 2+ years operating a production search engine (Elasticsearch, OpenSearch, Solr, Typesense, Vespa or similar): index lifecycle, analyzers, reindexing at scale, debugging relevance issues with data scientists.
- Low-latency services under real traffic, and the ability to explain where the p95 goes.
- Streaming ingestion: Kafka, Debezium or similar change-data-capture, plus idempotent backfills.
- Strong Python. Comfortable shipping in TypeScript.
- Shipped changes through A/B tests and staged rollouts.
- Daily use of agentic coding tools such as Claude Code. We expect one engineer plus agents to cover what used to take a team.
رقم الإعلان لدى المصدر: D29678F002