Sulava MEA تعلن عن وظيفة مهندس ذكاء اصطناعي أول في الرياض
Senior AI Engineer
🏢 Sulava MEA
تفاصيل الوظيفة
تعلن شركة Sulava MEA عن توفر فرصة وظيفية شاغرة بمسمى Senior AI Engineer، للعمل ضمن فريق Build التابع لـ Frontier Firm Live (FFL)، ومقر العمل في الرياض، المملكة العربية السعودية. هذه الوظيفة بدوام كامل وتتطلب إقامة سارية (إقامة مفضلة). يستهدف هذا الدور المهندسين المخضرمين الذين سبق لهم تطوير أنظمة إنتاجية تعمل بالذكاء الاصطناعي، وسيعملون في بيئة سريعة الحركة ضمن هيكل تنظيمي مسطح حيث يتعاون المهندسون مباشرة مع المهندسين المعماريين والمصممين وخبراء استراتيجيات الذكاء الاصطناعي لتحويل حالات الاستخدام عالية القيمة إلى حلول منشورة.
المهام والمسؤوليات
- ترجمة الفرص التجارية إلى بنى تحتية قوية وجاهزة للإنتاج للعوامل الذكية (agents).
- بناء عوامل ذكية احترافية باستخدام Python (FastAPI، Streamlit، Scraping، Serialization وغيرها)، .NET React.js مع Microsoft Agent Framework (إجادة Langgraph/Langchain/Semantic Kernel ميزة إضافية).
- قيادة تصميم أنماط التنسيق بين العوامل المتعددة (multi-agent orchestration) وأساليب التصميم الذكية بما في ذلك التخطيط والتوجيه وإشراك البشر في الحلقات، وذلك في أكثر المشاريع تعقيداً (يفضل فهم الأنظمة الموزعة).
- مراجعة البنى المعمارية وخطط التسليم من مهندسي AI آخرين قبل بدء البناء، والعمل كنقطة تصعيد فنية أثناء التسليم.
- تصميم وصيانة دورة حياة التسليم للعوامل المنشورة بالفعل في بيئة الإنتاج - التقييم والقياس عن بعد والتسجيل والسلامة وخطوط CI/CD - باستخدام GitHub Actions و pipeline YAML، مع تفضيل الخبرة في البنية التحتية كودياً (Bicep أو Terraform).
- الإلمام بمفاهيم الشبكات - VNets والشبكات الفرعية والنقاط النهائية الخاصة (و DNS الخاص) و NSGs وجدران الحماية/القوائم المسموح بها - لنشر خدمات AI بشكل آمن داخل المستأجر المؤسسي.
- الإلمام بهندسة البيانات ومعالجتها - التحليل والتنظيف والتطبيع وإزالة التكرار وإنشاء المخططات وهندسة/التحقق من الصحة (للمقاييس الكمية والنوعية) - لضمان أن تكون البيانات المغذية للعوامل والاسترجاع نظيفة ومصنفة وموثوقة.
- فهم قدرات النماذج ومعاييرها وقيودها وكيفية التعامل معها: قطع المعرفة في بيانات التدريب، وحقن الأوامر (prompt injection)، وهندسة السياق والحافظة، والاسترجاع الموجه، والضبط الدقيق.
- وضع وصيانة الأنماط المرجعية والمكونات القابلة لإعادة الاستخدام التي يبني منها المهندسون الآخرون.
- توجيه مهندسي AI، بما في ذلك الزملاء الذين ينتقلون إلى هذا الدور من خلال مسار رفع المهارات الداخلي.
- دعم ما قبل البيع وعروض العملاء من خلال المدخلات الفنية حول الجدوى وتصميم الحل.
الشروط والمتطلبات
- خبرة عملية كبيرة في بناء عوامل ذكية أو تطبيقات معززة بالذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج، وليس فقط نماذج أولية.
- مهارات قوية في هندسة البرمجيات باستخدام Python أو .NET، بما في ذلك أنماط التكامل السحابية الحديثة.
- خبرة عملية مع Microsoft Foundry: المشاريع و SDKs والنماذج و model router والعوامل المستضافة وأدوات Foundry.
- خبرة مثبتة في بناء سير عمل ذكية كاملة (agentic workflows) في Foundry Agent Service، بما في ذلك استدعاء الأدوات والنشر.
- فهم عميق لـ Azure AI Search وأنماط RAG، بما في ذلك الاسترجاع الشعاعي والهجين ومتعدد الوسائط.
- خبرة عملية في تنفيذ ميزات سلامة AI: دروع الأوامر (prompt shields)، وفحوصات الأساس المتين (groundedness checks)، ومرشحات المحتوى الحساس.
- خبرة مع Azure Logic Apps و Azure Functions و Model Context Protocol (MCP) tools والتكاملات المؤسسية الآمنة.
- فهم قوي لـ Microsoft Entra ID وأفضل ممارسات الحوكمة المؤسسية.
- خبرة في مراجعة العمل الفني للمهندسين الآخرين وتقديم ملاحظات مباشرة وبناءة.
- إجادة يومية لـ GitHub Copilot، بما في ذلك الاستخدام الفعال لـ GitHub Copilot Chat في التطوير الفعلي.
- الراحة مع خطوط CI/CD والقياس عن بعد ومقاييس التقييم والتسليم التكراري.
- خدمات الواجهة الخلفية والبث المباشر: تصميم وتشغيل واجهات برمجة تطبيقات غير متزامنة (FastAPI/ASGI أو ASP.NET) مع استجابات البث والوسيطة (middleware) ومعالجة نظيفة للإعدادات والأسرار.
- أساسيات الأنظمة الموزعة: التزامن والتوازي والخيوط، والجلسات اللاصقة، الإدخال/الإخراج غير المتزامن، المهام والخلفية وقوائم الانتظار، خاصية عدم التكرار (idempotency)، والحالة الصحيحة عبر عدة نسخ مكررة - أساس التنسيق الموثوق بين العوامل المتعددة على نطاق واسع.
- استخراج حتمي وموثّق من المصادر: قراءة الأرقام والحقائق من المستندات دون هلوسة، مع الاستشهادات ومصدر المعلومات وعلامات عدم اليقين - والحكم السليم حول التقسيم (chunking) والتضمين (embedding) والاسترجاع.
- القدرة على الملاحظة والتقييم المتقدم: التتبع الموزع والقياس عن بعد والتسجيل المهيكل، بالإضافة إلى خطوط تقييم غير متصلة ومتصلة تحدد الجودة وتلتقط الانحدارات قبل وبعد الإصدار.
- الحاويات والتسليم: Docker و CI/CD (مثل GitHub Actions)، والنشر إلى الحوسبة المُدارة، ومعرفة عملية بقواعد البيانات - العلائقية (PostgreSQL، CosmosDB) و NoSQL والشعاعية - لحالة العامل والتاريخ والأساس المتين.
المهارات المطلوبة
- بناء عوامل AI إنتاجية باستخدام Microsoft Foundry Agent Service: سير عمل متعدد العوامل، عوامل مستضافة، ذاكرة، قابلية الملاحظة، تكامل الهوية، نقاط نهاية آمنة، ونشر.
- تجارب قائمة على المعرفة باستخدام Azure AI Search وتوليد الاسترجاع المعزز (RAG)، بما في ذلك المتجهات والبحث بالكلمات الرئيسية والبحث الهجين والترتيب الدلالي والاسترجاع المصرح به مؤسسياً.
- استخراج حتمي ومستند إلى المصادر: خطوط أنابيب تسحب الأرقام والحقائق من المستندات دون هلوسة، مع إرفاق الاستشهادات ومصدر المعلومات وعلامات عدم اليقين لكل ادعاء لجعل المخرجات قابلة للتدقيق.
- عوامل تستخدم الأدوات لتنفيذ إجراءات آمنة عبر Model Context Protocol (MCP) و Azure Logic Apps و Azure Functions وواجهات برمجة تطبيقات مخصصة.
- تطبيقات محسّنة للنماذج باستخدام Foundry Models و model router، موازنة الجودة وزمن الاستجابة والتكلفة.
- أنظمة آمنة مؤسسياً مع دروع الأوامر وفحوصات الأساس المتين وفرض سلامة المحتوى.
- عوامل مرجعية قابلة لإعادة الاستخدام وموصلات وقوالب تقييم تُشحن في مكتبة حالات الاستخدام (UseCaseLibrary) لتسريع التسليم عبر المنطقة.
المهارات الإضافية المستحسنة
- خبرة في توسيع Microsoft 365 Copilot بعوامل أو إضافات أو موصلات مخصصة.
- الإلمام بـ Prompt Flow للنمذجة السريعة وتقييم تطبيقات LLM.
- الإلمام بأنماط تكامل Microsoft Fabric أو Dynamics 365 أو ServiceNow أو SAP.
- خبرة في Kubernetes لتنسيق الحاويات وتوسيع نطاق بيئات تشغيل العوامل المخصصة.
- خبرة سابقة في توجيه المهندسين المبتدئين أو رفع مهاراتهم.
- خبرة العمل مع العملاء المؤسسيين عبر منطقة الشرق الأوسط وأفريقيا.
- الشهادات: ليست إلزامية، لكنها مؤشر قوي على المهارات الحالية في هندسة AI من Microsoft.
عرض النص الأصلي للإعلان
Team: Build, Frontier Firm Live (FFL)
Reports to: Head of Build
Location: Riyadh, Saudi Arabia (With Iqama preferred)
Type: Full‑time
Why This Role Matters
We are scaling enterprise-grade agentic AI across the Middle East and Africa. Build is the engine room behind that work: the team that designs, ships, and continuously improves the AI agents and platform features inside our Frontier Firm Live offering. We are looking for a senior builder, someone who has shipped production AI systems before and can take that experience into a fast-moving, low-hierarchy team where engineers work directly alongside architects, designers, and AI strategists to turn high-value use cases into deployed solutions.
This is a senior role. Beyond building, you will set the standard other AI Engineers build to, review their architecture before delivery starts, and help shape the reference patterns that ship into our UseCaseLibrary across every customer engagement in the region.
What You Will Build
Not required, but a strong signal of current Microsoft AI engineering skills:
Sulava MEA is a Frontier Firm: fast, clear, and deeply collaborative. Our culture is built on trust, expertise, and action. We value people who think boldly, deliver impact, and raise the bar for modern AI engineering.
You will have access to top Microsoft expertise, MVP-level mentorship, ongoing learning opportunities, and projects that matter. Benefits include health insurance, flexible working arrangements, a professional development budget, and relocation support where applicable.
Additional Application Requirements
Please include the following two items with your application. They help us understand the impact you have delivered and how you communicate and work.
Cover Letter: Project Overview
Please include a brief cover letter outlining your highest-impact projects delivered over the past 12 months. Kindly highlight the key technical details, your role in the delivery, and the measurable outcomes achieved. This helps us gain a clearer understanding of your experience and working style.
Optional Video Introduction
Please include a link to a short video introducing yourself and your capabilities. The video does not need to be professionally produced, a simple recording is perfectly fine. This helps us get to know you better and understand your communication and presentation style.
Our Interview Process
Reports to: Head of Build
Location: Riyadh, Saudi Arabia (With Iqama preferred)
Type: Full‑time
Why This Role Matters
We are scaling enterprise-grade agentic AI across the Middle East and Africa. Build is the engine room behind that work: the team that designs, ships, and continuously improves the AI agents and platform features inside our Frontier Firm Live offering. We are looking for a senior builder, someone who has shipped production AI systems before and can take that experience into a fast-moving, low-hierarchy team where engineers work directly alongside architects, designers, and AI strategists to turn high-value use cases into deployed solutions.
This is a senior role. Beyond building, you will set the standard other AI Engineers build to, review their architecture before delivery starts, and help shape the reference patterns that ship into our UseCaseLibrary across every customer engagement in the region.
What You Will Build
- Production AI agents using Microsoft Foundry Agent Service: multi-agent workflows, hosted agents, memory, observability, identity integration, secure endpoints, and deployment
- Knowledge-grounded experiences using Azure AI Search and retrieval-augmented generation, including vectors, keyword-searchable, hybrid, semantic-ranking and enterprise-permissioned retrieval (When do we need vectorization and when we don’t, when to create handovers between agents, when to rely on the model’s context window, when to finetune and when to use RAG)
- Deterministic, source-grounded extraction: pipelines that pull figures and facts straight from documents without hallucinating, attaching citations, provenance and uncertainty flags to every claim so outputs are auditable
- Tool-using agents that execute secure actions through Model Context Protocol (MCP), Azure Logic Apps, Azure Functions, and custom APIs
- Model-optimised applications using Foundry Models and the model router, balancing quality, latency, and cost
- Enterprise-safe systems with prompt shielding, groundedness checks, and content-safety enforcement
- Reusable reference agents, connectors, and evaluation templates that ship into our UseCaseLibrary and accelerate delivery across the region
- Translate business opportunities into robust, production-ready agent architectures
- Build pro-code AI agents using Python (FastAPI, Streamlit, Scraping, Serialization, etc..), .NET React.js with the Microsoft Agent Framework (Knowing Langgraph/Langchain/Semantic Kernel is an edge)
- Lead the design of multi-agent orchestration and agentic design patterns, including planning, routing, and human-in-the-loop patterns, on the team's most complex builds (understanding distributed systems is a plus)
- Review architecture and delivery plans from other AI Engineers before build starts, and act as a technical escalation point during delivery
- Design and maintain the delivery lifecycle for agents already in production - evaluation, telemetry, logging, safety, and CI/CD pipelines - using GitHub Actions and pipeline YAML, with infrastructure-as-code (Bicep or Terraform) a plus
- Familiarity with networking concepts - VNets, subnets, private endpoints (and private DNS), NSGs, and firewall / allowlisting - for deploying AI services securely inside an enterprise tenant.
- Familiarity with data engineering and pre-processing - parsing, cleaning, normalization, deduplication and schema creation and engineering/validation (for quantitative and qualitative metrics) - so the data feeding agents and retrieval is clean, typed and reliable.
- Understanding model capabilities, benchmarks and limitations - and how to work around them: training-data knowledge cut-off, prompt-injection, context and harness engineering, retrieval grounding, and fine-tuning.
- Set and maintain the reference patterns and reusable components other engineers build from
- Mentor AI Engineers, including colleagues moving into the role through our internal upskilling path
- Support presales and customer proposals with technical input on feasibility and solution design
- Significant hands-on experience building production AI agents or AI-infused applications, not just prototypes
- Strong software engineering skills in Python or .NET, including modern cloud-integration patterns
- Hands-on experience with Microsoft Foundry: projects, SDKs, models, the model router, hosted agents, and Foundry tools
- Demonstrable experience building complete agentic workflows in Foundry Agent Service, including tool invocation and deployment
- Deep understanding of Azure AI Search and retrieval-augmented generation patterns, including vector, hybrid, and multimodal retrieval
- Practical experience implementing AI safety features: prompt shields, groundedness checks, and sensitive-content filters
- Experience with Azure Logic Apps, Azure Functions, Model Context Protocol (MCP) tools, and secure enterprise integrations
- Strong understanding of Microsoft Entra ID and enterprise governance best practice
- Experience reviewing other engineers' technical work and giving direct, constructive feedback
- Daily proficiency with GitHub Copilot, including effective use of GitHub Copilot Chat in real development work
- Comfort with CI/CD pipelines, telemetry, evaluation metrics, and iterative delivery
- Backend and streaming services: designing and operating asynchronous APIs (FastAPI/ASGI, or ASP.NET) with streaming responses, middleware, and clean configuration and secrets handling
- Distributed-systems fundamentals: concurrency, parallelism and threading, sticky sessions, async I/O, background tasks and queues, idempotency, and correct state across multiple replicas - the basis for reliable multi-agent orchestration at scale
- Deterministic, source-grounded extraction: reading numbers and facts from documents without hallucination, with citations, provenance and uncertainty flags - and sound judgement on chunking, embeddings and retrieval behind it
- Observability and evaluation depth: distributed tracing, telemetry and structured logging, plus offline and online evaluation pipelines that quantify quality and catch regressions before and after release
- Containerisation and delivery: Docker and CI/CD (for example GitHub Actions), deployment to managed compute, and a working knowledge of databases - relational (PostegresDB, CosmosDB), NoSQL and vector - for agent state, history and grounding
- Experience extending Microsoft 365 Copilot with custom agents, plugins, or connectors
- Familiarity with Prompt Flow for rapid prototyping and evaluation of LLM applications
- Exposure to Microsoft Fabric, Dynamics 365, ServiceNow, or SAP integration patterns
- Kubernetes experience for container orchestration and scaling of custom agent runtimes
- Prior experience mentoring junior or upskilling engineers
- Experience working with enterprise customers across the Middle East and Africa
Not required, but a strong signal of current Microsoft AI engineering skills:
- AI-103: Developing AI Apps and Agents on Azure (Microsoft's current Azure AI engineering path, built around Microsoft Foundry, generative AI, and agents)
- GH-300: GitHub Copilot Certification
Sulava MEA is a Frontier Firm: fast, clear, and deeply collaborative. Our culture is built on trust, expertise, and action. We value people who think boldly, deliver impact, and raise the bar for modern AI engineering.
You will have access to top Microsoft expertise, MVP-level mentorship, ongoing learning opportunities, and projects that matter. Benefits include health insurance, flexible working arrangements, a professional development budget, and relocation support where applicable.
Additional Application Requirements
Please include the following two items with your application. They help us understand the impact you have delivered and how you communicate and work.
Cover Letter: Project Overview
Please include a brief cover letter outlining your highest-impact projects delivered over the past 12 months. Kindly highlight the key technical details, your role in the delivery, and the measurable outcomes achieved. This helps us gain a clearer understanding of your experience and working style.
Optional Video Introduction
Please include a link to a short video introducing yourself and your capabilities. The video does not need to be professionally produced, a simple recording is perfectly fine. This helps us get to know you better and understand your communication and presentation style.
Our Interview Process
- First interview: with our Lead Architects, to assess your technical background and get to know you
- Additional technical interview: may be required depending on what you showcase in your first interview
- Final interview: with the Head of AI Build at Sulava
المصدر: LinkedIn - أُضيفت للموقع في 30 يونيو 2026