منظمة الصحة العالمية
هي وكالة الأمم المتحدة المتخصصة، تأسست في عام 1948، وتقود الجهود العالمية لتعزيز الرعاية الصحية. ومقرها الرئيسي في جنيف، وتضم 194 دولة عضواً. تهدف المنظمة إلى ضمان تمتع الجميع بأعلى مستوى صحي ممكن، وتوفير الحماية من الأوبئة وحالات الطوارئ
الوصف الوظيفي
متدرب هندسة الذكاء الاصطناعي – هندسة البيانات، تطوير Full-Stack، الجودة والتقييم (BOS/IT & AI)
معلومات الوظيفة
نوع العقد: تدريب (Internship)
مدة التدريب: 6 أشهر
تاريخ نشر الوظيفة: 7 يوليو 2026
آخر موعد للتقديم: 21 يوليو 2026
مكان العمل: إسطنبول، تركيا
الجهة: منظمة الصحة العالمية (WHO/Europe) – قسم عمليات الأعمال
نظام العمل: دوام كامل
ملاحظة: يعتمد موعد إغلاق التقديم على إعدادات الوقت في جهازك.
أهداف البرنامج
تعمل وحدة تكنولوجيا المعلومات والذكاء الاصطناعي (IT & AI) في المكتب الإقليمي لمنظمة الصحة العالمية بأوروبا على تطوير وتشغيل حلول رقمية آمنة تساهم في:
تحسين إنتاجية الموظفين.
تسهيل الوصول إلى المعرفة المؤسسية.
تحسين تقديم الخدمات التشغيلية.
ويعد Pera أحد أهم المشاريع داخل المنظمة، وهو بيئة عمل داخلية تعتمد على الذكاء الاصطناعي متعدد الوكلاء (Multi-Agent AI)، توفر للموظفين إمكانيات مثل:
كتابة المحتوى.
الترجمة.
تدوين ملاحظات الاجتماعات.
البحث في المعرفة المؤسسية.
بيئة تعليم تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
إنشاء المستندات.
أتمتة سير العمل.
وكلاء ذكاء اصطناعي مخصصين للوظائف المختلفة.
يجمع نظام Pera بين:
معرفة منظمة الصحة العالمية.
نماذج الذكاء الاصطناعي.
الأدوات المتخصصة.
الوكلاء الذكيين.
سير العمل.
وذلك داخل منصة آمنة تساعد الموظفين على الوصول إلى معلومات موثوقة وإنجاز الأعمال المعقدة بسهولة.
هدف التدريب
يهدف البرنامج إلى منح الطلاب والخريجين الجدد خبرة عملية في بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي داخل بيئة إنتاج حقيقية.
وسيشارك المتدرب في:
تصميم وتطوير وتحسين وكلاء الذكاء الاصطناعي.
تقييم أداء الوكلاء.
تطوير سير العمل الذكي.
تنفيذ الأتمتة متعددة الخطوات.
استخدام الأدوات (Tool Calling).
تقنيات Retrieval-Augmented Generation (RAG).
تنسيق عمل الوكلاء (Agent Orchestration).
وسيعمل المتدرب مباشرة مع قائد فريق هندسة الذكاء الاصطناعي ضمن فريق صغير وسريع التطوير، مع فرصة لاكتساب خبرة متقدمة في أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي داخل منظمة دولية للصحة العامة.
مجالات التدريب
سيتم توزيع المتدربين على أحد المجالات التالية:
1. هندسة بيانات الذكاء الاصطناعي (AI Data Engineering)
تشمل:
إعداد مصادر المعرفة.
تنظيم البيانات.
صيانة قواعد المعرفة.
تطوير خطوط استرجاع البيانات (Retrieval Pipelines).
معالجة المستندات.
2. تطوير Full-Stack للذكاء الاصطناعي
يشمل:
تطوير واجهات المستخدم.
تطوير الأنظمة الخلفية (Back-end).
إنشاء واجهات API.
التكامل بين الأنظمة.
بناء سير العمل الخاص بوكلاء الذكاء الاصطناعي.
3. جودة وتقييم الذكاء الاصطناعي
يشمل:
تصميم طرق تقييم الوكلاء.
تحليل أداء الوكلاء.
قياس دقة استخدام الأدوات.
اختبار الأمان.
تقييم تجربة المستخدم.
يُطلب من المتقدم تحديد المجال المفضل في خطاب الدافع (Motivation Letter)، بينما يتم تحديد المجال النهائي عند تقديم العرض الوظيفي.
المهام الوظيفية
سيعمل المتدرب تحت إشراف قادة فرق الذكاء الاصطناعي، وتشمل مهامه:
المساعدة في تصميم وتطوير وتحسين وكلاء الذكاء الاصطناعي داخل منصة Pera.
دعم تطوير أساليب تقييم أداء الذكاء الاصطناعي.
تطوير واجهات ويب حديثة باستخدام:
React
Next.js
TypeScript
JavaScript
HTML
CSS
تطوير الخدمات الخلفية وواجهات البرمجة (APIs) باستخدام Python أو TypeScript.
المساهمة في دمج نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI).
تصميم الـ Prompts.
تطوير تطبيقات تعتمد على RAG.
بناء أنظمة البحث الدلالي.
تنظيم مصادر المعرفة المستخدمة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
اختبار وتحسين سير العمل الذكي.
المشاركة في جلسات جمع متطلبات المستخدمين.
اختبار جودة البرمجيات.
توثيق الخصائص البرمجية.
تطبيق مبادئ البرمجة الآمنة وحماية البيانات.
توثيق الكود البرمجي.
استخدام Git وإجراء مراجعات للكود.
المشاركة في الاجتماعات والعروض الفنية.
أهداف التعلم
خلال فترة التدريب سيكتسب المتدرب خبرة في:
تطوير منتجات الذكاء الاصطناعي من البداية حتى الإطلاق.
تصميم وتقييم وكلاء الذكاء الاصطناعي.
تطوير واجهات المستخدم باستخدام React وTypeScript.
تطوير الأنظمة الخلفية وواجهات API.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي.
استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs).
تقنيات Retrieval.
هندسة الـ Prompt.
فهم التوازن بين:
جودة النموذج.
السرعة.
التكلفة.
الخصوصية.
تجربة المستخدم.
أفضل ممارسات هندسة البرمجيات.
مبادئ الأمن السيبراني والذكاء الاصطناعي المسؤول.
مهارات التواصل والعمل الجماعي.
العمل على منتجات تستخدم داخل منظمة الصحة العالمية.
مدة التدريب
مدة التدريب 6 أشهر.
مكان العمل
دوام كامل.
حضور من مقر منظمة الصحة العالمية في إسطنبول - تركيا.
لا يتوفر نظام العمل عن بعد أو الهجين.
المؤهلات المطلوبة
المؤهل العلمي
يجب أن يكون المتقدم:
قد أكمل ما يعادل ثلاث سنوات دراسية جامعية في أحد التخصصات التالية:
هندسة البرمجيات
علوم الحاسب
الذكاء الاصطناعي
نظم المعلومات
علوم البيانات
أو أي تخصص مشابه.
ويجب أن يكون:
لا يزال مقيدًا بالجامعة.
كما يمكن للخريجين التقديم بشرط ألا يكون قد مر أكثر من 18 شهرًا على التخرج.
المهارات المطلوبة
العمل الجماعي.
احترام التنوع الثقافي.
مهارات تواصل ممتازة.
حب التعلم والتطوير.
القدرة على إنجاز المهام في المواعيد المحددة.
تنظيم الوقت وإدارة الأولويات.
الخبرات المطلوبة
أساسية
خبرة في البرمجة باستخدام لغة حديثة واحدة على الأقل، ويفضل:
Python
TypeScript
JavaScript
معرفة بـ React.
فهم أساسيات تطوير البرمجيات.
استخدام Git.
التعامل مع APIs.
إجراء الاختبارات البرمجية.
توثيق المشاريع.
خبرة عملية في استخدام واجهات برمجة نماذج اللغة الكبيرة (LLM APIs).
تنفيذ مشروع واحد على الأقل يستخدم:
AI Agents
Tool Calling
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
مهارات قوية في التحليل وحل المشكلات.
القدرة على تحويل احتياجات المستخدم إلى حلول تقنية.
امتلاك حساب GitHub أو معرض أعمال تقني (Portfolio) يعرض مشاريع مرتبطة بدمج نماذج اللغة الكبيرة.
يفضل
React
Next.js
TypeScript
Python
FastAPI
Node.js
الحوسبة السحابية (Cloud)
Docker والحاويات (Containers)
CI/CD
DevOps
قواعد البيانات المتجهة (Vector Databases)
البحث الدلالي (Semantic Search)
معالجة المستندات
أطر عمل AI Agents
بروتوكول MCP
الأنظمة متعددة الوكلاء (Multi-Agent Systems)
تقييم أنظمة الذكاء الاصطناعي
UX/UI
تصميم النماذج الأولية (Prototyping)
اللغات
أساسي
إجادة اللغة الإنجليزية بطلاقة.
يفضل
مستوى متوسط في إحدى لغات الأمم المتحدة الأخرى.
