EJADA تعلن عن وظيفة مهندس ذكاء اصطناعي أول في الرياض السعودية
تفاصيل الوظيفة
تعلن شركة EJADA عن توفر فرصة وظيفية لمهندس ذكاء اصطناعي أول (Senior AI Engineer) في الرياض، المملكة العربية السعودية.
نبذة عن الوظيفة
مهندس الذكاء الاصطناعي الأول مسؤول عن تصميم وتطوير ونشر وتحسين حلول الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي تدعم مبادرات التحول الرقمي والابتكار في الشركة. يوفر الدور قيادة تقنية في تنفيذ نماذج التعلم الآلي، ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وحلول الذكاء الاصطناعي العاملي (Agentic AI)، وعمليات الذكاء الاصطناعي (AIOps)، ومنصات الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات، مع ضمان قابلية التوسع والموثوقية والأمان وتحقيق قيمة تجارية ملموسة.
المهام والمسؤوليات
- تصميم وتطوير ونشر حلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لمعالجة التحديات التجارية والتشغيلية.
- بناء وتحسين تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وأطر العمل المؤسسية للذكاء الاصطناعي.
- تصميم وتنفيذ بنى استرجاع معزز بالتوليد (RAG) باستخدام قواعد البيانات المتجهة وتقنيات استرجاع المعرفة.
- تطوير حلول الذكاء الاصطناعي العاملي (Agentic AI) باستخدام أطر العمل متعددة الوكلاء ومنصات التنسيق.
- بناء وصيانة وتحسين الـ APIs والخدمات الخلفية الداعمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
- تنفيذ وإدارة عمليات نشر نماذج الذكاء الاصطناعي وخدمتها ومراقبتها وإدارة دورة حياتها.
- تطوير أفضل ممارسات MLOps وAIOps لضمان تسليم نماذج موثوقة وتميز تشغيلي.
- تصميم وصيانة خطوط بيانات قابلة للتوسع وسير عمل هندسة الميزات وهياكل بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي.
- تحسين أداء استدلال الذكاء الاصطناعي وبنية خدمة النماذج واستخدام الموارد.
- التعاون مع أصحاب المصلحة في الأعمال ومهندسي البيانات والمهندسين المعماريين وفرق التقنية لتحديد وتنفيذ حالات استخدام الذكاء الاصطناعي.
- تنفيذ أطر المراقبة والملاحظة والتقييم لتتبع جودة نماذج الذكاء الاصطناعي وأدائها وموثوقيتها.
- دعم عمليات نشر الذكاء الاصطناعي السحابية الأصلية والبنية التحتية عبر منصات السحابة العامة.
- تقديم التوجيه الفني والإرشاد ومشاركة المعرفة مع فرق الهندسة.
- المساهمة في استراتيجية الذكاء الاصطناعي ومعايير البنية وممارسات الحوكمة ومبادرات الابتكار.
الشروط والمتطلبات
- درجة البكالوريوس في علوم الحاسب، الذكاء الاصطناعي، علوم البيانات، هندسة البرمجيات، تقنية المعلومات، أو مجال ذي صلة.
- شهادات مهنية في الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، علوم البيانات، هندسة البيانات، أو منصات السحابة.
- خبرة لا تقل عن 5 سنوات في الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، هندسة البيانات، أو هندسة البرمجيات.
- خبرة مثبتة في تصميم ونشر حلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في بيئات مؤسسية.
- خبرة عملية مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والذكاء الاصطناعي التوليدي وهندسة RAG.
- خبرة في تنفيذ ممارسات MLOps وأنظمة الذكاء الاصطناعي الإنتاجية.
- خبرة في العمل مع منصات السحابة وبيئات التطبيقات المحوسبة (Containerized).
- خبرة مثبتة في تنفيذ مبادرات الذكاء الاصطناعي من التصميم وحتى النشر التشغيلي والدعم.
المهارات المطلوبة
- لغة Python وSQL متقدمة.
- تطوير ودمج الـ APIs.
- نماذج اللغة الكبيرة (OpenAI، Azure OpenAI، Hugging Face).
- الاسترجاع المعزز بالتوليد (RAG).
- قواعد البيانات المتجهة (Qdrant، Pinecone، Chroma).
- LangChain، LangGraph، والأنظمة متعددة الوكلاء (Multi-Agent Systems).
- التعلم الآلي والتحليلات المتقدمة.
- Kubernetes، Docker، وتنسيق الحاويات (Container Orchestration).
- خطوط CI/CD وممارسات MLOps.
- vLLM، خدمة النماذج، وتحسين استدلال الذكاء الاصطناعي.
- أدوات هندسة البيانات مثل Airflow، Kafka، وخطوط ETL.
- منصات السحابة (AWS، Microsoft Azure، أو Google Cloud Platform).
- أدوات مراقبة وتقييم الذكاء الاصطناعي (LangFuse، MLflow، Prometheus، Grafana).
- هندسة منصات الذكاء الاصطناعي وAIOps.
- إدارة البيانات المؤسسية وهندسة البيانات.
- مهارات تحليلية قوية في حل المشكلات واستكشاف الأخطاء وإصلاحها.
- اتصال ممتاز وإدارة أصحاب المصلحة وقدرات القيادة التقنية.
عرض النص الأصلي للإعلان
Job Purpose:
The Senior AI Engineer is responsible for designing, developing, deploying, and optimizing advanced Artificial Intelligence solutions that support business transformation and innovation initiatives. The role provides technical leadership in the implementation of Machine Learning models, Large Language Models (LLMs), Agentic AI solutions, AI Operations (AIOps), and enterprise-scale AI platforms while ensuring scalability, reliability, security, and measurable business value.
Key Accountabilities:
- Design, develop, and deploy AI and Machine Learning solutions to address business and operational challenges.
- Build and optimize Generative AI applications leveraging Large Language Models (LLMs) and enterprise AI frameworks.
- Design and implement Retrieval-Augmented Generation (RAG) architectures using vector databases and knowledge retrieval technologies.
- Develop Agentic AI solutions utilizing multi-agent frameworks and orchestration platforms.
- Build, maintain, and optimize APIs and backend services supporting AI-driven applications.
- Implement and manage AI model deployment, serving, monitoring, and lifecycle management processes.
- Establish MLOps and AIOps best practices to ensure reliable model delivery and operational excellence.
- Design and maintain scalable data pipelines, feature engineering workflows, and AI-ready data architectures.
- Optimize AI inference performance, model serving infrastructure, and resource utilization.
- Collaborate with business stakeholders, data engineers, architects, and technology teams to identify and implement AI use cases.
- Implement monitoring, observability, and evaluation frameworks to track AI model quality, performance, and reliability.
- Support cloud-native AI deployments and infrastructure across public cloud platforms.
- Provide technical guidance, mentorship, and knowledge sharing to engineering teams.
- Contribute to AI strategy, architecture standards, governance practices, and innovation initiatives.
Minimum Qualifications:
- Bachelor's Degree in Computer Science, Artificial Intelligence, Data Science, Software Engineering, Information Technology, or a related field.
- Professional certifications Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science, Data Engineering, Cloud Platforms.
Minimum Experience:
- +5 years of experience in Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Engineering, or Software Engineering.
- Proven experience designing and deploying AI and Machine Learning solutions in enterprise environments.
- Hands-on experience with Large Language Models (LLMs), Generative AI, and RAG-based architectures.
- Experience implementing MLOps practices and production-grade AI systems.
- Experience working with cloud platforms and containerized application environments.
- Proven experience delivering AI initiatives from design through production deployment and operational support.
Job-Specific Skills:
- Python Programming and Advanced SQL.
- API Development and Integration.
- Large Language Models (OpenAI, Azure OpenAI, Hugging Face).
- Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- Vector Databases (Qdrant, Pinecone, Chroma).
- LangChain, LangGraph, and Multi-Agent Systems.
- Machine Learning and Advanced Analytics.
- Kubernetes, Docker, and Container Orchestration.
- CI/CD Pipelines and MLOps Practices.
- vLLM, Model Serving, and AI Inference Optimization.
- Data Engineering Tools including Airflow, Kafka, and ETL Pipelines.
- Cloud Platforms (AWS, Microsoft Azure, or Google Cloud Platform).
- AI Monitoring and Evaluation Tools (LangFuse, MLflow, Prometheus, Grafana).
- AI Platform Engineering and AIOps.
- Enterprise Data Management and Data Architecture.
- Strong analytical, problem-solving, and troubleshooting skills.
- Excellent communication, stakeholder management, and technical leadership capabilities.
وظائف أخرى لدى EJADA