معادن تعلن عن وظيفة أخصائي أول علوم البيانات والذكاء الاصطناعي II في الرياض
تفاصيل الوظيفة
شركة معادن تعلن عن وظيفة Senior Specialist, Data Science & Artificial Intelligence II في الرياض، بهدف تصميم وتطوير ونشر حلول التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي لحل مشكلات الأعمال المحددة، مع ضمان المتانة التقنية وأداء النماذج وتطبيق الذكاء الاصطناعي المسؤول.
المهام والمسؤوليات
- تطوير واختبار والتحقق من صحة نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي التوليدي (بما في ذلك التطبيقات القائمة على LLM).
- تنفيذ استراتيجيات هندسة الاستعلامات (prompt engineering) وخطوط استرجاع البيانات المعززة بالتوليد (RAG).
- إجراء هندسة الخصائص (feature engineering) وضبط النماذج وتحسين الأداء.
- إعداد وتنظيف وتحويل مجموعات البيانات المهيكلة وغير المهيكلة.
- دعم نشر نماذج ML وGenAI باستخدام ممارسات MLOps وLLMOps.
- إجراء تقييم منظم لمخرجات LLM بما في ذلك كشف الهلوسة وتقييم الجودة.
- دمج حلول الذكاء الاصطناعي عبر واجهات برمجة التطبيقات (APIs) في أنظمة المؤسسة.
- توثيق تصميم النموذج والافتراضات والمخاطر ونتائج التحقق.
- ضمان الامتثال لتوجيهات حوكمة البيانات والأمن السيبراني والذكاء الاصطناعي الأخلاقي.
- دعم مراقبة وإعادة التدريب وإدارة دورة حياة النماذج المنشورة.
الشروط والمتطلبات
- درجة البكالوريوس في علوم البيانات أو الذكاء الاصطناعي أو علوم الحاسب أو مجال كمي ذي صلة.
- خبرة من 4 إلى 6 سنوات في أدوار علوم البيانات أو التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي التطبيقي.
المهارات المطلوبة
- Python, SQL, ML frameworks (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
- هندسة الاستعلامات (Prompt Engineering)
- خطوط RAG وقواعد البيانات المتجهية (Vector Databases)
- ضبط النماذج وتقييمها
- معالجة البيانات الأولية وهندسة الخصائص
- مفاهيم النشر الأساسية في السحابة
- أساسيات MLOps / LLMOps
- حل المشكلات التحليلي
- التوجه نحو النتائج
- التعاون
- التحسين المستمر
- المساءلة
عرض النص الأصلي للإعلان
Job Purpose
Design, develop, and deploy machine learning and Generative AI solutions to solve defined business problems, ensuring technical robustness, model performance, and responsible AI implementation.
Key Accountabilities
-
Develop, test, and validate machine learning, deep learning, and Generative AI models (including LLM-based applications).
-
Implement prompt engineering strategies and retrieval-augmented generation (RAG) pipelines.
-
Perform feature engineering, model tuning, and performance optimization.
-
Prepare, cleanse, and transform structured and unstructured datasets.
-
Support deployment of ML and GenAI models using MLOps and LLMOps practices.
-
Conduct structured evaluation of LLM outputs including hallucination detection and quality scoring.
-
Integrate AI solutions via APIs into enterprise systems.
-
Document model design, assumptions, risks, and validation results.
-
Ensure compliance with data governance, cybersecurity, and ethical AI guidelines.
- Support monitoring, retraining, and lifecycle management of deployed models.
Minimum Qualification, Experience and Competencies
- Minimum Qualification
-
Bachelor’s degree in Data Science, Artificial Intelligence, Computer Science, or a related quantitative field
Minimum Experience
- 4-6 years in data science, machine learning, or applied AI roles.
Skills:
- Python, SQL, ML frameworks (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
- Prompt engineering
- RAG pipelines & vector databases
- Model fine-tuning and evaluation
- Data preprocessing & feature engineering
- Basic cloud deployment concepts
- MLOps / LLMOps fundamentals
- Analytical problem-solving
- Results Orientation
- Collaboration
- Continuous Improvement
- Accountability
وظائف أخرى لدى معادن