وظيفة مهندس تعلم آلة أول - أمن البريد الإلكتروني شاغرة لدى Jobgether في السعودية
Senior ML Engineer - Email Security
تفاصيل الوظيفة
Jobgether تعلن، بالنيابة عن شركة شريكة، عن توفر فرصة عمل لكبير مهندسي تعلم الآلة - أمان البريد الإلكتروني، للعمل عن بُعد من السعودية.
نبذة عن الوظيفة
سيساعد كبير مهندسي تعلم الآلة في تطوير ونشر تقنيات تعلم آلة متقدمة لحماية البنية التحتية للبريد الإلكتروني من البريد المزعج والتصيد والتهديدات الإلكترونية المتطورة، ضمن حل أمني يعمل على نطاق إنتاجي يقوم بتصفية البريد عبر حوالي 5,000 خادم استضافة. يجمع الدور بين التدريب العملي لنماذج المحولات وهندسة النظم لبناء تقنية استدلال خفيفة وفعالة تعمل على وحدات المعالجة المركزية للعملاء بأقل استهلاك للموارد. ستتولى مسؤولية دورة حياة الكشف الكاملة بدءًا من إعداد مجموعة البيانات وتقييم النموذج وصولاً إلى الإصدارات الإنتاجية والتحسين المستمر للجودة. بالعمل الوثيق مع شريك هندسي ذي خبرة، ستساعد في تحديث خط التصفية الحالي وجعل الإصدارات أكثر موثوقية وقابلية للتوسع. هذه الفرصة عن بُعد أولاً مثالية لمهندس يستمتع بحل مشكلات الأمن الصعبة وتقديم تحسينات قابلة للقياس في بيئات العالم الحقيقي.
المهام والمسؤوليات
- تدريب وتقييم وإصدار نماذج كشف البريد المزعج، بما في ذلك بناء وصيانة مدونات التدريب، واختيار عتبات القرار، وتحليل الدقة والاستدعاء، وتحديد مدى جاهزية النماذج للإنتاج.
- تطوير المكونات الإنتاجية لمحرك تصفية بريد إلكتروني جديد بلغة Go، بما في ذلك خدمة الاستدلال وعمليات التكامل مع مرشحات البريد والترميز وتحليل الرسائل المتدفقة.
- التحقيق في حوادث البريد المزعج والتصيد التي يبلغ عنها العملاء، وتتبع أسباب فشل الكشف، وتنفيذ الإصلاحات المناسبة من خلال القواعد أو تحسين مجموعة البيانات أو إعادة تدريب النموذج.
- موازنة معدلات الكشف مقابل مخاطر النتائج الإيجابية الخاطئة، لضمان عدم حظر الرسائل المشروعة مع الكشف الفعال عن المحتوى الخبيث.
- صيانة أدوات إدارة المدونات والبنية التحتية للتدريب اللازمة لدعم التجارب الموثوقة وإصدارات النماذج.
- مراجعة تغييرات المصنفات والقواعد والنماذج والموافقة عليها لتحسين الجودة، ومشاركة المعرفة التقنية، وضمان إمكانية المضي قدمًا في الإصدارات دون الاعتماد على مهندس واحد.
- مساعدة المهندسين الشركاء في فهم نتائج التصنيف، وشرح سلوك تسجيل النماذج، وتقديم إرشادات تقنية واضحة عند ظهور الأسئلة.
- كتابة المواصفات التقنية والأدلة وأوصاف طلبات الدمج وتقارير ما بعد الحادث لجعل القرارات مفهومة ودعم التعاون الفعال.
- التقدم نحو المعالم المحددة، بما في ذلك إصدار نموذج-قاعدة بشكل مستقل خلال الشهر الأول، وتسليم أحد مكونات المحرك الجديد إلى بيئة الاختبار بحلول الشهر الثالث، ودعم إصدار نموذج بشكل مستقل بحلول الشهر السادس.
الشروط والمتطلبات
- خبرة لا تقل عن خمس سنوات في تقديم أنظمة كشف أو تصنيف حيث تكون للنتائج الإيجابية الخاطئة عواقب ملموسة، مثل مكافحة البريد المزعج أو التصيد أو البرامج الضارة أو منع الاحتيال أو كشف إساءة الاستخدام.
- خبرة في تولي مسؤولية إدخال مصنف تعلم آلة واحد على الأقل إلى الإنتاج بشكل مستقل، بما في ذلك بناء المدونة واختيار العتبة وتحليل الأخطاء واتخاذ قرارات الإصدار.
- خبرة عملية في تدريب المحولات باستخدام PyTorch، بما في ذلك أدوات الترميز والتدريب المسبق للغة المقنعة والضبط الدقيق وتصدير ONNX وقياس أداء الاستدلال على وحدة المعالجة المركزية.
- معرفة عملية قوية بلينكس و scripting shell و Python، بما في ذلك العمل مع الخوادم المشتركة وموارد GPU.
- استخدام منتظم لوكلاء الترميز وأدوات التطوير المدعومة بالذكاء الاصطناعي لدعم الإنتاجية الهندسية.
- إجادة اللغة الإنجليزية بمستوى B2 أو أعلى، مع مهارات كتابة تقنية قوية للتوثيق والمواصفات ومراجعات التعليمات البرمجية.
- القدرة على تحليل أداء النموذج، واتخاذ قرارات إصدار مبنية على الأدلة، والتحقيق في المشكلات الصعبة، والموازنة بين فعالية الكشف وتكلفة النتائج الإيجابية الخاطئة.
- خبرة إضافية يُفضل أن تشمل: معرفة ببروتوكولات البريد الإلكتروني والبنية التحتية (SMTP, MIME, SPF, DKIM, DMARC) وتكامل Exim وPostfix وDovecot مع مرشحات البريد.
- خبرة في تعلم الآلة المضمن (Embedded ML) لبناء نماذج تعمل في بيئات مقيدة.
- معرفة بلغة Go أو Rust خاصة للمحللات والأنظمة المتدفقة والتزامن والتطبيقات محدودة الذاكرة.
- خبرة مع أطر تصفية البريد المزعج مثل rspamd أو SpamAssassin (القواعد، القواعد المركبة، إضافات Lua، التقييم الجماعي).
- خبرة في إدارة مجموعات بيانات ضخمة (ملايين العينات) وخطوط أنابيب التصنيف وأدوات التعليق التوضيحي.
- معرفة بتحسين النماذج (الكمية، التقطير، بنى النماذج الخفيفة، تحسين زمن الوصول) للأجهزة محدودة الموارد.
- خبرة في استخدام المصنفات أو المدققين القائمة على LLM لتوسيع نطاق التعليق التوضيحي للبيانات وضمان الجودة.
- إلمام بلوحات تحكم الاستضافة مثل cPanel أو Plesk أو DirectAdmin.
المزايا
- عمل عن بُعد بالكامل مع مرونة تنظيم الجدول والعمل من مواقع مختلفة حول العالم.
- ساعات عمل مرنة مع استقلالية تنظيم يوم العمل حسب الإنتاجية والالتزامات.
- إجازة مدفوعة الأجر: 24 يومًا سنويًا.
- عطلات رسمية: 10 أيام.
- إجازة مرضية غير محدودة.
- دعم الرعاية الصحية: تعويض مالي نحو التأمين الطبي الخاص.
- مزايا العافية: تعويض عن مساحات العمل المشتركة والأنشطة الرياضية أو الصالة الرياضية.
- التعلم والتطوير: ميزانية تعليمية والتركيز على النمو المهني المستمر.
- مكافآت الابتكار: فرصة الحصول على مكافأة لتطوير فكرة مبتكرة قابلة للبراءة.
- تحديات تقنية: فرص العمل على الطلب.
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 a Senior ML Engineer - Email Security based remotely in Saudi Arabia.
The Senior ML Engineer will help develop and deploy advanced machine learning technology to protect email infrastructure against spam, phishing, and other evolving cyber threats. You will work on a production-scale security solution that already filters email across approximately 5,000 hosting servers. The role combines hands-on transformer model training with systems engineering to build lightweight, efficient inference technology that runs on customer CPUs with minimal resource consumption. You will take ownership of the complete detection lifecycle, from dataset preparation and model evaluation to production releases and ongoing quality improvements. Working closely with an experienced engineering partner, you will help modernize the existing filtering pipeline and make releases more reliable and scalable. This remote-first opportunity is ideal for an engineer who enjoys solving challenging security problems and delivering measurable improvements in real-world environments.
Accountabilities
You will contribute across the machine learning lifecycle and production engineering stack, ensuring that email detection models are accurate, efficient, and reliable in real-world hosting environments. Your responsibilities will include:
The ideal candidate is an experienced machine learning engineer with a strong background in production classification systems, practical transformer expertise, and the engineering skills to deliver reliable security technology. You should be comfortable owning technical decisions, investigating complex detection issues, and communicating your work clearly. Key qualifications include:
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.
The Senior ML Engineer will help develop and deploy advanced machine learning technology to protect email infrastructure against spam, phishing, and other evolving cyber threats. You will work on a production-scale security solution that already filters email across approximately 5,000 hosting servers. The role combines hands-on transformer model training with systems engineering to build lightweight, efficient inference technology that runs on customer CPUs with minimal resource consumption. You will take ownership of the complete detection lifecycle, from dataset preparation and model evaluation to production releases and ongoing quality improvements. Working closely with an experienced engineering partner, you will help modernize the existing filtering pipeline and make releases more reliable and scalable. This remote-first opportunity is ideal for an engineer who enjoys solving challenging security problems and delivering measurable improvements in real-world environments.
Accountabilities
You will contribute across the machine learning lifecycle and production engineering stack, ensuring that email detection models are accurate, efficient, and reliable in real-world hosting environments. Your responsibilities will include:
- Model Training and Deployment: Train, evaluate, and release spam-detection models, including building and maintaining training corpora, selecting decision thresholds, analyzing precision and recall, and determining whether models are ready for production.
- Production ML Engineering: Develop the production components of a new email-filtering engine in Go, including the inference service, mail-filter integrations, tokenization, and streaming message parsing.
- Detection Quality Improvement: Investigate customer-reported spam and phishing incidents, trace detection failures, and implement appropriate fixes through rules, dataset improvements, or model retraining.
- Model Performance Optimization: Balance detection rates against false-positive risks, ensuring legitimate messages are not unnecessarily blocked while malicious content is effectively identified.
- Training Infrastructure and Data Tooling: Maintain the corpus management tools and training infrastructure required to support reliable experimentation and model releases.
- Code and Model Reviews: Review and approve classifier, rule, and model changes to improve quality, share technical knowledge, and ensure releases can proceed without depending on a single engineer.
- Technical Collaboration: Help partner engineers understand classification outcomes, explain model scoring behavior, and provide clear technical guidance when questions arise.
- Documentation and Knowledge Sharing: Write technical specifications, handbooks, merge-request descriptions, and post-mortems that make decisions understandable and support effective collaboration.
- Independent Delivery: Progress toward defined milestones, including independently shipping a rule-model release during the first month, delivering a component of the new engine to staging by month three, and supporting a model release independently by month six.
The ideal candidate is an experienced machine learning engineer with a strong background in production classification systems, practical transformer expertise, and the engineering skills to deliver reliable security technology. You should be comfortable owning technical decisions, investigating complex detection issues, and communicating your work clearly. Key qualifications include:
- Production Detection Experience: At least five years of experience delivering detection or classification systems where false positives have meaningful consequences, such as anti-spam, anti-phishing, anti-malware, fraud prevention, or abuse detection.
- End-to-End ML Ownership: Experience independently taking at least one machine learning classifier into production, including corpus construction, threshold selection, error analysis, and release decisions.
- Transformer Training Expertise: Hands-on experience training transformers with PyTorch, including tokenizers, masked-language pre-training, fine-tuning, ONNX export, and CPU inference performance measurement.
- Systems and Development Skills: Strong practical knowledge of Linux, shell scripting, and Python, including working with shared servers and GPU resources.
- AI-Assisted Development: Regular use of AI coding agents and development tools to support engineering productivity.
- Written Communication: English proficiency at B2 level or higher, with particularly strong written communication skills for technical documentation, specifications, and code reviews.
- Ownership and Judgment: The ability to analyze model performance, make evidence-based release decisions, investigate difficult problems, and balance detection effectiveness with the cost of false positives.
- Email Protocols and Infrastructure: Knowledge of SMTP, MIME, transfer encodings, SPF, DKIM, and DMARC, as well as how Exim, Postfix, and Dovecot integrate with email filters.
- Embedded Machine Learning: Experience building models designed to operate within constrained environments.
- Systems Programming: Familiarity with Go or Rust, particularly for parsers, streaming systems, concurrency, and memory-constrained applications.
- Spam Filtering Frameworks: Experience with rspamd or SpamAssassin internals, including rules, composite rules, Lua plugins, and mass-check scoring.
- Large-Scale Dataset Management: Experience working with multi-million-sample corpora, labeling pipelines, and annotation tools.
- Model Optimization: Knowledge of quantization, distillation, lightweight model architectures, and latency optimization for resource-constrained hardware.
- AI-Assisted Annotation: Experience using LLM-based labelers or validators to scale data annotation and quality assurance.
- Hosting Platforms: Familiarity with hosting control panels such as cPanel, Plesk, or DirectAdmin.
- Fully Remote Work: Work remotely with the flexibility to organize your schedule and work from different locations worldwide, subject to role and hiring arrangements.
- Flexible Working Hours: Autonomy to structure your working day around your productivity and commitments.
- Paid Vacation: 24 days of paid vacation annually.
- Public Holidays: 10 days of national holidays.
- Sick Leave: Unlimited sick leave.
- Healthcare Support: Financial compensation toward private medical insurance.
- Wellness Benefits: Reimbursement for co-working spaces and gym or sports activities.
- Learning and Development: An education budget and a focus on ongoing professional growth.
- Innovation Rewards: The opportunity to receive a reward for developing an innovative idea that can be patented.
- Technical Challenges: Opportunities to work on demanding machine learning, cybersecurity, and production engineering projects with measurable real-world impact.
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 26 أكتوبر 2026
رقم الإعلان لدى المصدر: 4482958204
رقم الإعلان لدى المصدر: 4482958204