مدير أول لهندسة البرمجيات

تنتظرك فرصة لإحداث تأثير حقيقي وتشكيل مستقبل الخدمات المالية. دعنا ندفع حدود ما هو ممكن معًا.

كمدير أول لهندسة البرمجيات في JPMorganChase ضمن منظمة البيانات والتحليلات الرئيسية، تقود عدة مجالات تقنية، وتدير أنشطة فرق متعددة، وتتعاون عبر المجالات التقنية. يتم تطبيق خبرتك بشكل عابر للوظائف لتطوير شبكة البيانات على مستوى الشركة، والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، ومنصة حوكمة البيانات. ستلعب دورًا محوريًا في دفع وتحقيق الأهداف الاستراتيجية، وستتعاون مع العديد من الفرق متعددة الوظائف لتقديم منصة قابلة للتوسع وعالية الأداء ومركزية للمستخدم. ستوجه خبرتك تطوير المكونات الرئيسية للمنصة والأطر التي تتماشى مع الأهداف الاستراتيجية للمنظمة.

المسؤوليات الوظيفية

• تحديد وامتلاك استراتيجية التسليم وخارطة الطريق لبرامج الهندسة الكبيرة عبر الفرق من التخطيط والموارد إلى إدارة المخاطر، وتتبع التبعيات، والتواصل مع أصحاب المصلحة، حيث تعمل كواجهة رئيسية بين الهندسة، والمنتج، والقيادة التنفيذية حول حالة البرنامج، والتوازنات، والتصعيدات.
• الشراكة مع المهندسين الرئيسيين وقادة الهندسة لترجمة الرؤية التقنية إلى خطط تسليم قابلة للتنفيذ مع معالم واضحة.
• قيادة التسليم خلال فترات التغيير التنظيمي أو الفني، بما في ذلك ترحيل المنصات، وإعادة هيكلة الفرق، وانتقال العمليات، مع الحفاظ على الزخم والمعنويات.
• المسؤولية عن الجودة واستقرار الإنتاج، بما في ذلك استراتيجية أتمتة الاختبار، ومعايير الأداء، وجاهزية الإصدار، وإدارة الحوادث، والامتثال لمستويات الخدمة.
• تأسيس وتنقيح أطر التسليم، ونماذج الحوكمة، وإيقاعات التقارير المناسبة لحجم وتعقيد كل برنامج.
• تحديد المخاطر النظامية في التسليم مبكرًا، بما في ذلك الديون التقنية، وفجوات الموارد، والتبعيات عبر الفرق. دفع الحلول قبل أن تتصاعد إلى عوائق.

• دفع التحسين المستمر في ممارسات تسليم الهندسة، بما في ذلك المراجعات، ومقاييس التسليم، وتحليل زمن الدورة، وتحسين العمليات.

  
  
• توجيه وتطوير المديرين الفنيين وقادة التسليم، وبناء خط قيادة قوي داخل منظمة الهندسة.
• تحديد وتوسيع استراتيجية متعددة الأقسام للهندسة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وأتمتة دورة حياة تطوير البرمجيات (باستخدام أدوات معتمدة من المؤسسة ضمن بيئة العمل) لدفع الأهداف على مستوى الشركة (السرعة، القابلية للتوسع، الاعتمادية، وتكلفة الخدمة)، بما في ذلك معايير على مستوى المحفظة لعمليات التسليم المدارة بالذكاء الاصطناعي، وحوكمة الإصدار، وتحديث اختبارات الأتمتة، وهندسة المرونة، وتسريع استجابة الحوادث؛ وتأسيس ضوابط للتحقق، والأمان، والمرونة، وقابلية التتبع، وإعادة الاستخدام.
• تطبيق المعرفة بالأدوات ضمن سلسلة أدوات دورة حياة تطوير البرمجيات، بما في ذلك قدرات التطوير والأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي المعتمدة من المؤسسة، لدفع إعادة الاستخدام عبر المجالات ونتائج فتح السعة القابلة للقياس عبر الأقسام.

المؤهلات والقدرات والمهارات المطلوبة

• 15+ عامًا من الخبرة في تسليم المشاريع/البرامج التقنية من البداية إلى النهاية، مع 5+ سنوات في مستوى المدير.
• سجل حافل في تسليم برامج معقدة ومتعددة الفرق في الوقت المحدد وعلى نطاق واسع.
• الراحة في التنقل بين المحادثات عبر كامل السلسلة، بما في ذلك تصميم واجهة برمجة التطبيقات (REST، gRPC، GraphQL)، بنية السحابة AWS (EKS، الشبكات، بدون خادم، IAM)، خطوط أنابيب CI/CD، تنسيق الحاويات (Kubernetes، Docker)، تدفق الأحداث (Kafka، Kinesis)، استراتيجيات CDN، نظام الواجهة الأمامية، أدوات المراقبة (Datadog، CloudWatch، SLOs/SLIs)، قواعد البيانات على نطاق واسع (PostgreSQL، Neo4j)، الأمان والامتثال، واستراتيجيات أتمتة ضمان الجودة.
• القدرة على قراءة وتقييم المخططات المعمارية والمستندات بشكل نقدي، سواء في الواجهة الأمامية أو الخلفية، وتحدي الافتراضات، وطرح أسئلة حادة في مراجعات التصميم مع الطلاقة التقنية لتقييم التوازنات المعمارية: نماذج الاتساق، حدود الخدمة، التكلفة مقابل المرونة، البناء مقابل الشراء، وتحميل فرق الهندسة المسؤولية عن قرارات سليمة دون الحاجة إلى فرض الحل.
• الطلاقة في منهجيات التسليم الحديثة (Agile، Scrum، Kanban) مع البراغماتية لتكييف الأطر مع السياق بدلاً من فرض عملية صارمة.
• مهارات تواصل استثنائية: القدرة على تبسيط تعقيد الهندسة إلى روايات واضحة وموجزة لأصحاب المصلحة غير التقنيين على جميع المستويات.
• الفعالية في بناء التوافق ودفع النتائج عبر المنظمات ذات الأولويات المتنافسة.
• سجل حافل في بناء وتطوير فرق تسليم عالية الأداء.
• مهارات التأثير بدون سلطة، وكسب الثقة من المهندسين، ومالكي المنتجات، والتنفيذيين على حد سواء.
• خبرة في قيادة اعتماد نماذج التشغيل المدعومة بالذكاء الاصطناعي عبر منظمات متعددة (باستخدام أدوات معتمدة من المؤسسة ضمن بيئة العمل)، بما في ذلك تحديد الحوكمة (اتخاذ القرار البشري، بوابات الجودة)، وأطر القياس، والتعامل الآمن مع المدخلات/المخرجات الحساسة عبر الفرق.
• فهم عميق لمخاطر الذكاء الاصطناعي المسؤولة، والضوابط، وتوقعات المرونة/الأمان على نطاق واسع، مع القدرة المثبتة على تقديم المشورة للقادة الكبار بشأن التبني الآمن، وحوكمة المحفظة، واستراتيجيات إعادة الاستخدام أولاً.