Jobgether تعلن عن وظيفة مهندس أبحاث ذكاء اصطناعي (متعدد الوسائط والرؤية) في السعودية
AI Research Engineer (Multi-Modal & Vision)
🏢 Jobgether
تفاصيل الوظيفة
عبر Jobgether، وبالنيابة عن شركة شريكة، يُعرض فرصة عمل لمهندس أبحاث ذكاء اصطناعي (متعدد الوسائط ورؤية) في السعودية. تتاح فرصة للمساهمة في تطوير أنظمة متعددة الوسائط متقدمة تجمع بين قدرات الرؤية واللغة، مع العمل على دورة حياة نماذج الذكاء الاصطناعي بالكامل.
نبذة عن الوظيفة
هذه فرصة مثيرة لمهندس ذكاء اصطناعي يركز على البحث، للمساهمة في تطوير أنظمة متعددة الوسائط متقدمة تجمع بين قدرات الرؤية واللغة. يغطي الدور دورة حياة نموذج الذكاء الاصطناعي بالكامل، بدءًا من إنشاء مجموعات البيانات وتطوير خطوط التدريب ووصولاً إلى تقييم النموذج وتحسينه ونشره. ستعمل ضمن فريق عالي المهارة وتعاوني، لبناء حلول ذكاء اصطناعي قابلة للتطوير مصممة لبيئات الإنتاج الواقعية. يوفر المنصب درجة عالية من الملكية، وتأثيرًا مباشرًا على مبادرات بحثية متطورة، وفرصة لتطبيق أحدث التقنيات لحل تحديات معقدة. المرشح المثالي شغوف بتطوير الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط مع الحفاظ على عقلية هندسية قوية تركز على النتائج القابلة للقياس والنشر العملي.
المهام والمسؤوليات
- إجراء بحث وتطوير شامل لنماذج الرؤية واللغة (vision-language models)، بما في ذلك أنشطة التدريب والتقييم والتحسين والنشر.
- تصميم وتنفيذ منهجيات ما بعد التدريب المتقدمة مثل الضبط الدقيق الخاضع للإشراف (supervised fine-tuning)، وتقطير المعرفة (knowledge distillation)، والتعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية (reinforcement learning from human feedback).
- بناء وتنظيم وتصفية وصيانة مجموعات بيانات عالية الجودة متعددة الوسائط مصممة خصيصًا لتطبيقات مجال محددة.
- تحسين كفاءة النموذج وقابليته للتوسع من خلال تقنيات التحسين والضغط والتكيف المناسبة للبيئات محدودة الموارد.
- تطوير أنظمة قياس الأثر وأطر التقييم لتقييم جودة النموذج ومتانته وأدائه في العالم الحقيقي.
- بناء وصيانة سير عمل تدريب موزع عبر بنية GPU تحتية، مع تحديد وحل اختناقات الأداء.
- المساهمة في النظم البيئية مفتوحة المصدر للذكاء الاصطناعي من خلال الاستفادة من النماذج ومجموعات البيانات وأدوات التطوير وتعزيزها.
- مراقبة الأبحاث الناشئة في التعلم متعدد الوسائط وأنظمة الرؤية واللغة، وترجمة التطورات ذات الصلة إلى تحسينات عملية.
- التعاون في إعداد المنشورات البحثية والمساهمة في التقدم العلمي من خلال تقديم أوراق إلى المؤتمرات أو المجلات عند الاقتضاء.
الشروط والمتطلبات
- درجة البكالوريوس في علوم الحاسوب، أو التعلم الآلي، أو الذكاء الاصطناعي، أو مجال ذي صلة؛ ويفضل درجة الماجستير أو الدكتوراه.
- خبرة عملية قوية في العمل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط، وخاصة نماذج الرؤية واللغة.
- خبرة مثبتة في الضبط الدقيق الخاضع للإشراف، وتقطير المعرفة، والتعلم المعزز من التغذية الراجعة، وتقنيات تحسين ما بعد التدريب الأخرى.
- خبرة في أساليب الضبط الدقيق الفعالة من حيث المعلمات (parameter-efficient fine-tuning) وأطر التدريب الموزعة.
- نجاح مثبت في تحسين أداء النموذج على معايير الصناعة القياسية أو حالات الاستخدام الإنتاجية.
- فهم قوي لتقنيات تحسين النماذج للنشر في البيئات محدودة الموارد.
- خبرة في بناء خطوط أنابيب تعلم آلي قابلة للتطوير وسير عمل تدريب على بنية GPU تحتية.
- مساهمات مثبتة في مشاريع ذكاء اصطناعي متعددة الوسائط مفتوحة المصدر عبر منصات مثل GitHub أو Hugging Face.
- خلفية بحثية مدعومة بمنشورات في مؤتمرات أو مجلات رائدة في الذكاء الاصطناعي أمر مرغوب فيه للغاية.
- تفكير تحليلي قوي ومهارات حل المشكلات، والقدرة على الموازنة بين الابتكار البحثي وممارسات الهندسة الموجهة نحو الإنتاج.
- مهارات تواصل ممتازة والقدرة على التعاون بفعالية ضمن فرق موزعة ومتعددة الوظائف.
المزايا
- حزمة رواتب تنافسية تتناسب مع الخبرة والكفاءة.
- فرصة العمل على مشاريع بحثية متطورة في الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط ونماذج الرؤية واللغة.
- بيئة عمل عن بُعد بالكامل مع فرص تعاون عالمية.
- التعرض لبنية تحتية واسعة النطاق للذكاء الاصطناعي وتقنيات تعلم آلي متقدمة.
- درجة عالية من الاستقلالية والملكية والتأثير على نتائج المنتج والبحث.
- التعاون مع باحثين ومهندسين ومتخصصين في الذكاء الاصطناعي ذوي خبرة.
- فرص للنمو المهني من خلال البحث والابتكار ودعم النشر العلمي.
- ترتيبات عمل مرنة تدعم التوازن بين العمل والحياة.
- بيئة ديناميكية سريعة الخطى تركز على الابتكار والتعلم المستمر.
عرض النص الأصلي للإعلان
This position is listed on behalf of a partner company, who manages all applications and next steps. Our partner is looking for an AI Research Engineer (Multi-Modal & Vision) based in Saudi Arabia.
This is an exciting opportunity for a research-focused AI engineer to contribute to the development of advanced multimodal systems that combine vision and language capabilities. The role covers the full AI model lifecycle, from dataset creation and training pipeline development to model evaluation, optimization, and deployment. Working within a highly skilled and collaborative team, you will help build scalable AI solutions designed for real-world production environments. The position offers significant ownership, direct impact on cutting-edge research initiatives, and the opportunity to apply state-of-the-art techniques to solve complex challenges. Ideal candidates are passionate about advancing multimodal AI while maintaining a strong engineering mindset focused on measurable outcomes and practical deployment.
Accountabilities
We use an AI-powered matching process to ensure your application is reviewed quickly, objectively, and fairly against the role's core requirements. Our system identifies the top-fitting candidates, and this shortlist is then shared directly with the hiring company. The final decision and next steps (interviews, assessments) are managed by their internal team.
We appreciate your interest and wish you the best!
Why Apply Through Jobgether?
Data Privacy Notice: By submitting your application, you acknowledge that Jobgether will process your personal data to evaluate your candidacy and share relevant information with the hiring employer. This processing is based on legitimate interest and pre-contractual measures under applicable data protection laws (including GDPR). You may exercise your rights (access, rectification, erasure, objection) at any time.
We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information. These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment. Final hiring decisions are ultimately made by humans. If you would like more information about how your data is processed, please contact us.
This is an exciting opportunity for a research-focused AI engineer to contribute to the development of advanced multimodal systems that combine vision and language capabilities. The role covers the full AI model lifecycle, from dataset creation and training pipeline development to model evaluation, optimization, and deployment. Working within a highly skilled and collaborative team, you will help build scalable AI solutions designed for real-world production environments. The position offers significant ownership, direct impact on cutting-edge research initiatives, and the opportunity to apply state-of-the-art techniques to solve complex challenges. Ideal candidates are passionate about advancing multimodal AI while maintaining a strong engineering mindset focused on measurable outcomes and practical deployment.
Accountabilities
- Conduct end-to-end research and development of vision-language models, including training, evaluation, optimization, and deployment activities.
- Design and implement advanced post-training methodologies such as supervised fine-tuning, knowledge distillation, and reinforcement learning from human feedback.
- Build, curate, filter, and maintain high-quality multimodal datasets tailored to domain-specific applications.
- Improve model efficiency and scalability through optimization, compression, and adaptation techniques suitable for resource-constrained environments.
- Develop benchmarking systems and evaluation frameworks to assess model quality, robustness, and real-world performance.
- Build and maintain distributed training workflows across GPU infrastructure while identifying and resolving performance bottlenecks.
- Contribute to open-source AI ecosystems by leveraging and enhancing models, datasets, and development tools.
- Monitor emerging research in multimodal learning and vision-language systems, translating relevant advancements into practical improvements.
- Collaborate on research publications and contribute to scientific advancements through conference or journal submissions when appropriate.
- Bachelor's degree in Computer Science, Machine Learning, Artificial Intelligence, or a related field; Master's or PhD preferred.
- Strong hands-on experience working with multimodal AI systems, particularly vision-language models.
- Proven expertise in supervised fine-tuning, knowledge distillation, reinforcement learning from feedback, and other post-training optimization techniques.
- Experience with parameter-efficient fine-tuning approaches and distributed training frameworks.
- Demonstrated success improving model performance on industry-standard benchmarks or production use cases.
- Strong understanding of model optimization techniques for deployment in resource-constrained environments.
- Experience building scalable machine learning pipelines and training workflows on GPU infrastructure.
- Proven contributions to open-source multimodal AI projects through platforms such as GitHub or Hugging Face.
- Research background supported by publications in leading AI conferences or journals is highly desirable.
- Strong analytical thinking, problem-solving skills, and the ability to balance research innovation with production-oriented engineering practices.
- Excellent communication skills and the ability to collaborate effectively within distributed, cross-functional teams.
- Competitive salary package aligned with experience and expertise.
- Opportunity to work on cutting-edge multimodal AI and vision-language research projects.
- Fully remote work environment with global collaboration opportunities.
- Exposure to large-scale AI infrastructure and advanced machine learning technologies.
- High degree of autonomy, ownership, and impact on product and research outcomes.
- Collaboration with experienced researchers, engineers, and AI specialists.
- Professional growth opportunities through research, innovation, and publication support.
- Flexible working arrangements that support work-life balance.
- Dynamic, fast-paced environment focused on innovation and continuous learning.
We use an AI-powered matching process to ensure your application is reviewed quickly, objectively, and fairly against the role's core requirements. Our system identifies the top-fitting candidates, and this shortlist is then shared directly with the hiring company. The final decision and next steps (interviews, assessments) are managed by their internal team.
We appreciate your interest and wish you the best!
Why Apply Through Jobgether?
Data Privacy Notice: By submitting your application, you acknowledge that Jobgether will process your personal data to evaluate your candidacy and share relevant information with the hiring employer. This processing is based on legitimate interest and pre-contractual measures under applicable data protection laws (including GDPR). You may exercise your rights (access, rectification, erasure, objection) at any time.
We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information. These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment. Final hiring decisions are ultimately made by humans. If you would like more information about how your data is processed, please contact us.
المصدر: LinkedIn - أُضيفت للموقع في 23 يونيو 2026