📍 المملكة العربية السعودية تحديث مستمر على مدار الساعة
بوابة الوظائف

وظيفة مهندس منصة ذكاء اصطناعي لدى Jobgether في السعودية

AI Platform Engineer
🏢 Jobgether
🕒 نُشرت: (اليوم) 📍 السعودية وظائف الهندسة والتقنية
التقديم على الوظيفة من المصدر الرسمي ↗

تفاصيل الوظيفة

انضم إلى فريق Jobgether عبر شركة شريكة تبحث عن مهندس منصة ذكاء اصطناعي (AI Platform Engineer) في السعودية. ستتولى تصميم وبناء البنية التحتية لمنصة تشغيل ذكاء اصطناعي متكاملة تُستخدم على مستوى مؤسسة عالمية، مع التركيز على الموثوقية والأمان والشفافية.

نبذة عن الوظيفة

تتاح لك فرصة تصميم وبناء الأساس لبيئة تشغيل ذكاء اصطناعي أصيلة تُستخدم عبر مؤسسة عالمية. ستُنشئ بنية تحتية قابلة للتوسع تُمكّن الوكلاء الأذكياء من العمل بموثوقية وأمان وشفافية. يجمع الدور بين هندسة الذكاء الاصطناعي المتقدمة وتطوير المنصة والحوكمة والأتمتة لحل تحديات تشغيلية معقدة. ستمتلك بنية التنفيذ وطبقة التقييم والأدوات اللازمة لجعل سير عمل الذكاء الاصطناعي جديراً بالثقة. تعمل في بيئة عن بُعد بالكامل وباستقلالية عالية، وستؤثر في كيفية تبني الفرق للذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

المهام والمسؤوليات

  • تصميم وبناء وصيانة منصة تنفيذ الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك سير العمل المُفعّل بالأحداث وبيئات التشغيل متعددة النماذج وإدارة الحالة الدائمة وعمليات المراجعة البشرية وآليات التراجع والتسجيل الشامل للتشغيل.
  • امتلاك قرارات الهندسة المعمارية اللازمة لنقل أنظمة وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى الإنتاج وضمان تشغيل المنصة بشكل موثوق على نطاق واسع.
  • تطوير طبقة التقييم التي تحدد ما إذا كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي آمنة ودقيقة وجاهزة للاستخدام الإنتاجي.
  • إنشاء مجموعات اختبار ذهبية وتقييمات سلوكية وفحوصات أمان وبوابات CI تمنع نشر إمكانيات الذكاء الاصطناعي غير الموثوقة.
  • بناء وإدارة مجموعة من وكلاء الذكاء الاصطناعي التي تدعم سير العمل التجاري مثل التقارير والمسودات والتحليل والفرز وإدارة المعرفة.
  • تطوير أنظمة على مستوى فوقي لمراقبة أداء الوكلاء وتحديد التحسينات وتعزيز المنصة باستمرار.
  • تنفيذ آليات الحوكمة داخل المنصة مباشرة، بما في ذلك مستويات المخاطر وأذونات الحد الأدنى من الامتياز وضوابط الوصول للأدوات وتسجيل التدقيق وسير عمل الموافقة البشرية.
  • ضمان تقييد إجراءات الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر تقنياً عبر تصميم النظام بدلاً من الاعتماد فقط على السياسات أو المطالبات النصية.
  • تصميم أنظمة تواصل مسؤولة تعمل على تحسين الإشعارات وتقليل المقاطعة وزيادة ثقة المستخدم وتبنيه.
  • بناء أدوات المنصة بما في ذلك المدققات والمُجمّعات وأنظمة توزيع السياق والتكاملات عبر المستودعات وبيئات التعاون.
  • إنشاء خطوط بيانات وأنظمة تقارير تقيس تبني الذكاء الاصطناعي والأثر التشغيلي ومستويات النضج والعائد على الاستثمار.
  • تجهيز سير عمل الذكاء الاصطناعي لتتبع الاستخدام ومكاسب الكفاءة والتكاليف والقيمة التجارية القابلة للقياس.

الشروط والمتطلبات

  • خبرة مثبتة في بناء ونشر أنظمة LLM الإنتاجية المستخدمة من قبل مستخدمين حقيقيين، تتجاوز النماذج الأولية أو العروض التوضيحية.
  • فهم قوي لمنهجيات تقييم الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك مجموعات البيانات الذهبية والتأكيدات السلوكية ومعايير الحكم واختبارات الأمان وبوابات الجودة الآلية.
  • خبرة في تصميم وتنفيذ سير عمل ذكاء اصطناعي موثوق حيث تكون الصحة والتتبع والحوكمة أمراً بالغ الأهمية.
  • خبرة عميقة في دمج واجهات API مع الأنظمة التجارية وخبرة في إنشاء خوادم MCP.
  • مهارات قوية في هندسة البنية التحتية باستخدام Python ومنصات السحابة مثل GCP ومستودعات البيانات السحابية وأدوات البنية التحتية كرمز (IaC).
  • القدرة على تصميم ونشر ومراقبة واستكشاف الأخطاء وإصلاح وتحسين الأنظمة الإنتاجية من البداية إلى النهاية بشكل مستقل.
  • خبرة في مراقبة LLM والتتبع وتتبع التكاليف وتحويل بيانات تنفيذ الذكاء الاصطناعي إلى رؤى قابلة للتنفيذ.
  • فهم قوي لمبادئ الأمان وضوابط الوصول وإدارة الأذونات ومنع المخاطر على مستوى النظام.
  • خبرة في بناء منصات داخلية أو أدوات مطورين أو أنظمة أتمتة حققت اعتماداً قوياً بين الفرق غير الهندسية.
  • عقلية منتج قوية والقدرة على تصميم تجارب ذكاء اصطناعي تحترم انتباه المستخدم وتبني الثقة.
  • خبرة في العمل مع أدوات تطوير الوكلاء والقدرة على شرح سير العمل والأذونات ونقاط الموافقة واستراتيجيات التسجيل والدروس المستفادة من الإخفاقات.
  • المساهمات العامة مثل أطر الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر أو خوادم MCP أو أدوات التقييم أو الكتابة الفنية في مجال موثوقية الذكاء الاصطناعي تُعتبر ميزة قوية.

المزايا

  • فرصة عمل عن بُعد بالكامل مع مرونة العمل من أي مكان في العالم.
  • ثقافة عمل تركز على العمل عن بُعد مع دعم مساحات العمل المشترك عبر عضوية WeWork أو بدل مساحة عمل مشترك.
  • برنامج ملكية أسهم للموظفين.
  • بدل تقنية لإنشاء مكتب منزلي مثالي بمعدات من اختيارك.
  • تغطية صحية شاملة تشمل تأمين صحي كامل للموظف وتغطية للمُعالين.
  • لقاءات سنوية خارج المكتب تركز على التعاون والتواصل وبناء الفريق.
  • بيئة عمل مرنة وغير متزامنة مبنية على الثقة والاستقلالية.
  • ميزانية سنوية للتطوير المهني للدورات والكتب والمؤتمرات وفرص التعلم.
  • فرصة العمل مع فريق موزع عالمياً عبر دول وثقافات متعددة.
  • فرصة المساهمة في منتجات مفتوحة المصدر يستخدمها مجتمع كبير من المطورين.
  • دور عالي التأثير مع ملكية كبيرة لاستراتيجية وتنفيذ البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
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 Platform Engineer based in Saudi Arabia.

This role offers the opportunity to design and build the foundation of an AI-native operating environment used across a global organization.

You will create scalable infrastructure that enables intelligent agents to operate reliably, securely, and transparently.

The position combines advanced AI engineering, platform development, governance, and automation to solve complex operational challenges.

You will own the architecture, execution layer, evaluation systems, and tooling required to make AI workflows trustworthy.

Working in a fully remote and highly autonomous environment, you will influence how teams adopt and benefit from AI at scale.

This opportunity is ideal for an engineer who enjoys building foundational systems, solving open-ended problems, and shaping the future of AI-powered work.

Accountabilities

The AI Platform Engineer will be responsible for building and operating the infrastructure that enables reliable, measurable, and governed AI systems across the organization.

  • Design, build, and maintain the AI execution platform, including event-triggered workflows, model-agnostic runtimes, durable state management, human review processes, rollback mechanisms, and comprehensive run logging.
  • Own the architecture decisions required to bring AI agent systems into production and ensure the platform operates reliably at scale.
  • Develop the evaluation layer that determines whether AI systems are safe, accurate, and ready for production use.
  • Create golden test suites, behavioral evaluations, safety checks, and CI gates that prevent unreliable AI capabilities from being deployed.
  • Build and manage a portfolio of AI agents supporting business workflows such as reporting, drafting, analysis, triage, and knowledge management.
  • Develop meta-level systems that monitor agent performance, identify improvements, and continuously enhance the platform.
  • Implement governance mechanisms directly into the platform, including risk tiers, least-privilege permissions, tool access controls, audit logging, and human approval workflows.
  • Ensure high-risk AI actions are technically restricted through system design rather than relying only on policies or prompts.
  • Design responsible communication systems that optimize notifications, minimize interruptions, and increase user trust and adoption.
  • Build platform tooling, including validators, compilers, context distribution systems, and integrations across repositories and collaboration environments.
  • Create data pipelines and reporting systems that measure AI adoption, operational impact, maturity levels, and return on investment.
  • Instrument AI workflows to track usage, efficiency gains, costs, and measurable business value.

Requirements

The ideal candidate is an experienced AI platform engineer with a strong background in production-grade AI systems, infrastructure ownership, and reliable software engineering practices.

  • Proven experience building and deploying production LLM agent systems used by real users, beyond prototypes or demonstrations.
  • Strong understanding of AI evaluation methodologies, including golden datasets, behavioral assertions, judge criteria, safety testing, and automated quality gates.
  • Experience designing and implementing reliable AI workflows where correctness, traceability, and governance are critical.
  • Deep API integration experience with business systems and experience creating MCP servers.
  • Strong infrastructure engineering skills using Python, cloud platforms such as GCP, cloud data warehouses, and infrastructure-as-code tools.
  • Ability to independently design, deploy, monitor, troubleshoot, and improve production systems end to end.
  • Experience with LLM observability, tracing, cost tracking, and transforming AI execution data into actionable insights.
  • Strong understanding of security principles, access controls, permissions management, and system-level risk prevention.
  • Experience building internal platforms, developer tools, or automation systems that achieved strong adoption among non-engineering teams.
  • Strong product mindset and ability to design AI experiences that respect user attention and build trust.
  • Experience working with agentic development tools and the ability to explain workflows, permissions, approval points, logging strategies, and lessons learned from failures.
  • Public contributions such as open-source AI frameworks, MCP servers, evaluation tools, or technical writing in AI reliability are considered a strong advantage.

Benefits

  • Fully remote opportunity with the flexibility to work from anywhere in the world.
  • Remote-first culture with coworking support through a WeWork membership or coworking allowance.
  • Employee equity ownership program.
  • Technology allowance to create an ideal home office setup with equipment of your choice.
  • Comprehensive health benefits, including full employee health insurance coverage and dependent coverage support.
  • Annual company off-site gatherings focused on collaboration, connection, and team building.
  • Flexible and asynchronous work environment built on trust and autonomy.
  • Annual professional development budget for courses, books, conferences, and learning opportunities.
  • Opportunity to work with a globally distributed team across multiple countries and cultures.
  • Chance to contribute to open-source-driven products used by a large developer community.
  • High-impact role with significant ownership over AI infrastructure strategy and execution.

How Jobgether Works

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 4 أغسطس 2026

وظائف أخرى لدى Jobgether