وظيفة مهندس أبحاث ذكاء اصطناعي رئيسي أول لدى Jackson Green Recruitment Limited بمدينة الرياض
تفاصيل الوظيفة
تسعى شركة Jackson Green Recruitment Limited نيابةً عن عميلها - وهي شركة تقنية وهندسية سعودية تعمل في مجالات الذكاء الاصطناعي والطاقة والبنية التحتية الحيوية - إلى تعيين مهندس أبحاث رئيسي في الذكاء الاصطناعي (Principal AI Research Engineer) متخصص في أنظمة الطاقة، ليقود برنامج الأبحاث المتطورة من مقر الشركة في الرياض، المملكة العربية السعودية. يتوزع الدور بنسبة 60% أبحاث و40% هندسة إنتاج.
المهام والمسؤوليات
- تحديد وقيادة برامج بحثية طموحة عند تقاطع الذكاء الاصطناعي، الرياضيات التطبيقية، الحوسبة العلمية، وأنظمة الطاقة.
- تطوير بنى جديدة، خوارزميات، استراتيجيات تدريب، ومنهجيات تقييم لمشكلات الطاقة والصناعة المعقدة.
- البحث في الأساليب المتقدمة مثل الشبكات العصبية المدعومة بالفيزياء (physics-informed neural networks)، الشبكات العصبية البيانية (graph neural networks)، المؤثرات العصبية (neural operators)، النمذجة الاحتمالية، تعلم التمثيل، التعلم المعزز، التعلم المراعي للتحكم، والنماذج الأساسية للبيانات الزمنية والمستشعرات.
- تصميم تجارب علمية صارمة، معايير تقييم، دراسات إزالة (ablation studies)، وبروتوكولات تحقق.
- ترجمة الأبحاث الناجحة إلى نماذج أولية موثوقة وأنظمة إنتاجية من الدرجة الأولى.
- قيادة وتوجيه مهندسي أبحاث الذكاء الاصطناعي ومهندسي التعلم الآلي ومهندسي الذكاء الاصطناعي المساندين.
- المساعدة في صياغة استراتيجية البحث طويلة المدى، استراتيجية الحوسبة، والخريطة التقنية للشركة.
الشروط والمتطلبات
- خبرة استثنائية في التعلم الآلي، التعلم العميق، الرياضيات التطبيقية، الحوسبة العلمية، الإحصاء، التحكم، التحسين، أو مجال وثيق الصلة.
- سجل مثبت في حل مشكلات تقنية صعبة في مجالات الذكاء الاصطناعي أو الحوسبة.
- إتقان عميق للغة Python وواحد على الأقل من أطر التعلم العميق الرئيسية، ويفضل PyTorch أو JAX.
- أسس رياضية قوية.
- خبرة في تصميم وتدريب وتقييم وتصحيح نماذج التعلم الآلي المتقدمة.
- خبرة في نقل الأبحاث من فرضية أولية عبر التجارب والتحقق والتنفيذ وصولاً إلى النشر التشغيلي.
- دليل على القيادة التقنية عبر الإرشاد، ملكية البنية، قيادة الأبحاث، المساهمات مفتوحة المصدر، المنشورات، براءات الاختراع، أو تقديم أنظمة ذكاء اصطناعي رئيسية.
- القدرة على توصيل مفاهيم علمية وهندسية معقدة بوضوح.
- طلاقة مهنية في اللغة الإنجليزية.
المهارات المطلوبة
سيتطور رصيد التقنيات المستخدمة، وسيكون للمرشح تأثير كبير في توجيهه. تشمل البيئة التقنية الحالية: Python · PyTorch 2.x · JAX · NumPy, SciPy, Pandas, Polars · scikit-learn · XGBoost, LightGBM · PyTorch Geometric أو أطر تعلم بياني مكافئة · أدوات البرمجة الاحتمالية والنمذجة البايزية · أطر التحسين مثل Pyomo, CVXPY, OR-Tools أو ما يعادلها · MLflow لتتبع التجارب وإدارة سجل النماذج · Kubeflow Trainer و Kubeflow Pipelines · Git وسير عمل مراجعة الكود الحديث · CI/CD لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي والحوسبة العلمية · إصدار البيانات والنماذج · الاختبار الآلي والتقييم واختبار الانحدار. لا يُتوقع من المرشحين إتقان كل تقنية مذكورة، لكن يجب أن يظهروا خبرة عميقة في المبادئ الأساسية والقدرة على تقييم واعتماد الأدوات المناسبة بسرعة.
عرض النص الأصلي للإعلان
Principal AI Research Engineer - Energy
Remote - Saudi
Principal / Frontier-Level Individual Contributo- r60% research · 40% production engineerin
g
ABOUT CLIE
NT
A Saudi technology and engineering company developing advanced systems across artificial intelligence, energy, critical infrastructure, security, and industrial technolo
gy.
European expansion will establish a multidisciplinary AI laboratory bringing together advanced AI researchers, mathematicians, energy specialists, AI engineers, and software develop
ers.
THE
ROLE
Seeking an exceptional Principal AI Research Engineer - Energy Systems to help establi
sh andlead the technical direction of its frontier AI research programme. This is not a conventional machine-learning engineering position. The successful candidate will operate between advanced research, scientific computing, energy-system intelligence, and large-scale AI engine
ering.
You will investigate new AI methodologies, build experimental systems, validate them against real-world energy data, and lead the transition of successful research into secure, production-grade solutions deployed on private GPU infrastr
ucture.
You will also serve as a technical leader for growing AI team, mentoring AI researchers and engineers, setting scientific and engineering standards, and helping define the company's long-term AI research
roadmap.
KEY RESPONS
IBILITIES
▪ Define and lead ambitious research programmes at the intersection of artificial intelligence, applied mathematics, scientific computing, and energ
y systems.▪ Develop novel architectures, algorithms, training strategies, and evaluation methodologies for complex energy and industrial
problems.▪ Research advanced approaches including physics-informed neural networks, graph neural networks, neural operators, probabilistic modelling, representation learning, reinforcement learning, control-aware learning, and foundation models for time-series and se
nsor data.▪ Design scientifically rigorous experiments, benchmarks, ablation studies, and validation
protocols.▪ Translate successful research into reliable prototypes and production-grade A
I systems.▪ Lead and mentor AI research engineers, machine-learning engineers, and supporting AI
engineers.▪ Help shape long-term AI research strategy, compute strategy, and technica
l roadmap.
TECHNICAL
ENVIRONMENTThe exact stack will evolve, and the successful candidate will have significant influence over its
direction.
▪ Python · PyTor
ch 2.x · JAX▪ NumPy, SciPy, Pandas and Polars · scikit-learn · XGBoost
and LightGBM▪ PyTorch Geometric or equivalent graph-learnin
g frameworks▪ Probabilistic programming and Bayesian mod
elling tools▪ Optimization frameworks such as Pyomo, CVXPY, OR-Tools o
r equivalent▪ MLflow for experiment tracking, model lineage and registr
y management▪ Kubeflow Trainer and Kubefl
ow Pipelines▪ Git and modern code-review workflows · CI/CD for AI and scientific-computi
ng workloads▪ Data and model versioning · automated evaluation and regres
sion testing
Candidates are not expected to have used every listed technology. They must, however, demonstrate deep expertise in the underlying principles and the ability to rapidly evaluate and adopt appro
priate tools.
REQUIRED
QUALIFICATIONS▪ Exceptional expertise in machine learning, deep learning, applied mathematics, scientific computing, statistics, control, optimization, or a closely relat
ed discipline.▪ A demonstrated record of solving technically difficult AI or computati
onal problems.▪ Deep proficiency in Python and at least one major deep-learning framework, preferably P
yTorch or JAX.▪ Strong mathematica
l foundations.▪ Experience designing, training, evaluating, and debugging advanced machine-le
arning models.▪ Experience taking research from an initial hypothesis through experimentation, validation, implementation, and operation
al deployment.▪ Evidence of technical leadership through mentoring, architecture ownership, research leadership, opensource contributions, publications, patents, or delivery of maj
or AI systems.▪ Ability to communicate complex scientific and engineering con
cepts clearly.▪ Professional fluen