وظيفة معماري حلول ذكاء اصطناعي أول شاغرة لدى TAWANTECH في الرياض
Senior AI Solution Architect
تفاصيل الوظيفة
تعلن شركة TAWANTECH عن وظيفة مهندس معماري أول لحلول الذكاء الاصطناعي (Senior AI Solution Architect) في مدينة الرياض.
نبذة عن الوظيفة
تبحث الشركة عن مهندس معماري لحلول الذكاء الاصطناعي بخبرة من 8 إلى 10 سنوات في الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) وهندسة الحلول المؤسسية. يتولى المرشح تصميم حلول ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع وآمنة وعالية الأداء تتوافق مع أهداف الأعمال، وتطويرها وتنفيذها. ويتطلب الدور التعاون الوثيق مع أصحاب المصلحة في الأعمال وعلماء البيانات ومهندسي البرمجيات وفرق التقنية لترجمة متطلبات الأعمال إلى حلول فعّالة مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
المهام والمسؤوليات
- تصميم معماريات حلول الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة من البداية إلى النهاية بما يتوافق مع متطلبات الأعمال ومعايير التقنية المؤسسية
- تحديد استراتيجية الذكاء الاصطناعي وأنماط المعمارية والمكدسات التقنية وخرائط طريق التنفيذ
- تصميم وتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لحالات الاستخدام المؤسسية
- تصميم معماريات التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) وتكامل قواعد البيانات المتجهة وخطوط معالجة استرجاع المعرفة
- تقييم واختيار نماذج الذكاء الاصطناعي وأطره ومنصاته وخدمات السحابة المناسبة بناءً على المتطلبات التجارية والتقنية
- تطوير معمارية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي القابلة للتوسع وواجهات البرمجة (APIs) والخدمات المصغرة (Microservices) والتكاملات المؤسسية
- تصميم وتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي باستخدام منصات السحابة مثل AWS أو Microsoft Azure أو Google Cloud
- وضع أفضل الممارسات لنشر النماذج ومراقبتها وإدارة إصداراتها وتحسين أدائها وإدارة دورة حياتها باستخدام مبادئ MLOps
- تحديد ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤول، بما يشمل خصوصية البيانات والأمان وقابلية التفسير والحد من التحيز والحوكمة
- تقييم جدوى حلول الذكاء الاصطناعي المقترحة وقابليتها للتوسع وتكلفتها وقيمتها التجارية
- التعاون مع علماء البيانات ومهندسي تعلم الآلة ومهندسي البيانات والمطورين وأصحاب المصلحة في الأعمال طوال دورة حياة الحل
- إعداد مخططات المعمارية والمواصفات الفنية وإثباتات المفهوم (POCs) وخطط التنفيذ
- توجيه فرق التطوير في مجال معمارية الذكاء الاصطناعي ومعايير البرمجة وأنماط التكامل وممارسات النشر
- متابعة تقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة واقتراح الابتكارات التي تحسّن نتائج الأعمال
- ضمان توافق حلول الذكاء الاصطناعي مع متطلبات الأمن والامتثال والأداء والتوفر والموثوقية المؤسسية
الشروط والمتطلبات
- خبرة من 8 إلى 10 سنوات في الذكاء الاصطناعي أو تعلم الآلة أو علم البيانات أو هندسة البرمجيات أو معمارية حلول الذكاء الاصطناعي
- خبرة مثبتة في تصميم وتقديم حلول ذكاء اصطناعي وتعلم آلة على مستوى المؤسسات الكبيرة
- فهم قوي لتعلم الآلة والتعلم العميق ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP) والتحليلات التنبؤية
- خبرة عملية في الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة وهندسة الأوامر (Prompt Engineering) وتطوير تطبيقات LLM
- خبرة في تصميم خطوط RAG والتضمينات (Embeddings) وقواعد البيانات المتجهة والبحث الدلالي
- خبرة في تصميم خدمات REST والخدمات المصغرة والأنظمة الموزعة وأنماط التكامل المؤسسي
- خبرة في منصة سحابية رئيسية واحدة على الأقل: AWS أو Microsoft Azure أو Google Cloud
- فهم لمفاهيم هندسة البيانات وخطوط معالجة البيانات وبحيرات البيانات ومستودعات البيانات وحوكمتها
- معرفة بممارسات MLOps وخطوط CI/CD ومراقبة النماذج والنشر في بيئة الإنتاج
- فهم قوي لأمن الذكاء الاصطناعي وحماية البيانات والذكاء الاصطناعي المسؤول وأطر الحوكمة
- ميزة مفضلة: خبرة في منصات الذكاء الاصطناعي المؤسسية مثل Azure AI Foundry وAmazon Bedrock وGoogle Vertex AI أو خدمات مكافئة
- ميزة مفضلة: خبرة في تنفيذ وكلاء الذكاء الاصطناعي واستدعاء الأدوات وسير العمل متعدد الوكلاء والمساعدات المؤسسية (Copilots)
- ميزة مفضلة: الإلمام بقواعد البيانات المتجهة مثل Pinecone أو Weaviate أو Milvus أو pgvector
- ميزة مفضلة: خبرة في الحاويات وتنسيقها مثل Docker وKubernetes
- ميزة مفضلة: معرفة بتقييم النماذج والحد من الهلوسة (Hallucination) والضوابط الوقائية (Guardrails) ومراقبة أداء الذكاء الاصطناعي
- ميزة مفضلة: خبرة في تصميم معماريات ذكاء اصطناعي هجينة أو متعددة السحابات
- ميزة مفضلة: شهادات معتمدة في معمارية السحابة أو الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة أو الذكاء الاصطناعي التوليدي
- ميزة مفضلة: خبرة في قيادة فرق تقنية وعرض حلول معمارية على كبار أصحاب المصلحة
المهارات المطلوبة
- إتقان لغة Python والإلمام بمكتبات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة مثل PyTorch وTensorFlow وScikit-learn أو Hugging Face
- خبرة في أطر الذكاء الاصطناعي وأدوات التنسيق مثل LangChain وLlamaIndex أو ما يعادلها
- مهارات ممتازة في التصميم المعماري والتحليل وحل المشكلات والتواصل وإدارة أصحاب المصلحة
- القيادة التقنية والتعاون مع أصحاب المصلحة
- هندسة حلول الذكاء الاصطناعي السحابية الأصلية (Cloud-native)
- إدارة دورة حياة الذكاء الاصطناعي في بيئة الإنتاج وMLOps
- الأمن والحوكمة والذكاء الاصطناعي المسؤول
- الأداء والقابلية للتوسع وتحسين التكلفة
عرض النص الأصلي للإعلان
Job Summary
We are seeking an experienced AI Solution Architect with 8-10 years of experience in Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), and enterprise solution architecture. The ideal candidate will be responsible for designing, developing, and implementing scalable, secure, and high-performance AI solutions aligned with business objectives.
The candidate should have strong expertise in AI/ML architecture, Generative AI, Large Language Models (LLMs), cloud-based AI platforms, and enterprise system integration. The role requires close collaboration with business stakeholders, data scientists, software engineers, and technology teams to translate business requirements into effective AI-driven solutions.
Key Responsibilities
We are seeking an experienced AI Solution Architect with 8-10 years of experience in Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), and enterprise solution architecture. The ideal candidate will be responsible for designing, developing, and implementing scalable, secure, and high-performance AI solutions aligned with business objectives.
The candidate should have strong expertise in AI/ML architecture, Generative AI, Large Language Models (LLMs), cloud-based AI platforms, and enterprise system integration. The role requires close collaboration with business stakeholders, data scientists, software engineers, and technology teams to translate business requirements into effective AI-driven solutions.
Key Responsibilities
- Design end-to-end AI/ML solution architectures aligned with business requirements and enterprise technology standards
- Define AI strategy, architecture patterns, technology stacks, and implementation roadmaps
- Architect and implement AI, ML, Generative AI, and LLM-based solutions for enterprise use cases
- Design Retrieval-Augmented Generation (RAG) architectures, vector database integrations, and knowledge retrieval pipelines
- Evaluate and select appropriate AI models, frameworks, platforms, and cloud services based on business and technical requirements
- Develop architecture for scalable AI applications, APIs, microservices, and enterprise integrations
- Design and implement AI solutions using cloud platforms such as AWS, Microsoft Azure, or Google Cloud
- Establish best practices for model deployment, monitoring, versioning, performance optimization, and lifecycle management using MLOps principles
- Define responsible AI practices, including data privacy, security, explainability, bias mitigation, and governance
- Assess the feasibility, scalability, cost, and business value of proposed AI solutions
- Collaborate with data scientists, ML engineers, data engineers, developers, and business stakeholders throughout the solution lifecycle
- Develop architecture diagrams, technical specifications, proof of concepts (POCs), and implementation plans
- Guide development teams on AI architecture, coding standards, integration patterns, and deployment practices
- Monitor emerging AI technologies and recommend innovations that improve business outcomes
- Ensure AI solutions meet enterprise security, compliance, performance, availability, and reliability requirements
- 8-10 years of experience in AI, Machine Learning, data science, software engineering, or AI-focused solution architecture
- Proven experience designing and delivering enterprise-scale AI/ML solutions
- Strong understanding of Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing (NLP), and predictive analytics
- Hands-on experience with Generative AI, LLMs, prompt engineering, and LLM application development
- Experience designing RAG pipelines, embeddings, vector databases, and semantic search solutions
- Proficiency in Python and familiarity with AI/ML libraries such as PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, or Hugging Face
- Experience with AI frameworks and orchestration tools such as LangChain, LlamaIndex, or equivalent technologies
- Strong knowledge of REST APIs, microservices, distributed systems, and enterprise integration patterns
- Experience with at least one major cloud platform: AWS, Microsoft Azure, or Google Cloud
- Understanding of data engineering concepts, data pipelines, data lakes, data warehouses, and data governance
- Knowledge of MLOps practices, CI/CD pipelines, model monitoring, and production deployment
- Strong understanding of AI security, data protection, responsible AI, and governance frameworks
- Excellent architectural design, analytical, problem-solving, communication, and stakeholder management skills
- Experience with enterprise AI platforms such as Azure AI Foundry, Amazon Bedrock, Google Vertex AI, or equivalent services
- Experience implementing AI agents, tool calling, multi-agent workflows, and enterprise copilots
- Familiarity with vector databases such as Pinecone, Weaviate, Milvus, or pgvector
- Experience with containerization and orchestration technologies such as Docker and Kubernetes
- Knowledge of model evaluation, hallucination mitigation, guardrails, and AI observability
- Experience designing hybrid or multi-cloud AI architectures
- Relevant certifications in cloud architecture, AI/ML, or Generative AI
- Experience leading technical teams and presenting architecture solutions to senior stakeholders
- AI/ML solution architecture and technology strategy
- Generative AI, LLMs, and RAG implementation
- Enterprise architecture and system integration
- Cloud-native AI solution design
- MLOps and production AI lifecycle management
- AI security, governance, and responsible AI
- Technical leadership and stakeholder collaboration
- Performance, scalability, and cost optimization
المصدر: LinkedIn - أُضيفت للموقع في 8 نوفمبر 2026
رقم الإعلان لدى المصدر: 4479002614
رقم الإعلان لدى المصدر: 4479002614
