📍 المملكة العربية السعودية تحديث مستمر على مدار الساعة
بوابة الوظائف

Master Works تعلن عن وظيفة مهندس ذكاء اصطناعي - Agentic في الرياض

AI Engineer - Agentic
🏢 Master Works
🕒 نُشرت: (اليوم) 📍 الرياض وظائف الهندسة والتقنية
التقديم على الوظيفة من المصدر الرسمي ↗

تفاصيل الوظيفة

تسعى شركة Nabeh (إحدى شركات Master Works) إلى توظيف مهندس ذكاء اصطناعي تخصصي (Agentic AI Engineer) للانضمام إلى فريقها المتنامي في الرياض. في هذا الدور، ستصمم وتبني وتنشر أنظمة ذكاء اصطناعي وكيلية (agentic AI systems) قادرة على التخطيط والاستدلال والتنفيذ، مع تغطية الأنظمة أحادية الوكيل ومتعددة الوكلاء، بالإضافة إلى تنسيق سير العمل الذي يتضمن الاسترجاع المعزز بالتوليد (RAG).

المهام والمسؤوليات

  • تصميم وبناء ونشر أنظمة ذكاء اصطناعي وكيلية تدمج وكلاء الذكاء الاصطناعي مع النماذج الأساسية، والأنظمة المؤسسية، والأدوات الخارجية، وواجهات برمجة التطبيقات باستخدام أطر عمل وكيلية معروفة أو أدوات تنسيق مبنية خصيصًا
  • بناء وصيانة خطوط أنابيب الاسترجاع المعزز بالتوليد (RAG) والذاكرة والاستدلال التي تُرسي قرارات الوكيل في بيانات موثوقة وواقعية وتمكّن السلوك المستمر والسياقي والمتكيف
  • تصميم سير عمل أحادي الوكيل ومتعدد الوكلاء يشمل التخطيط، والتفويض، واختيار الأداة، والتسليم، والتواصل بين الوكلاء، وعناصر التحكم البشرية في الحلقة (human-in-the-loop)
  • تحسين أداء التنسيق والاستدلال مع الموازنة بين الاستقلالية، وزمن الاستجابة، والتكلفة، وقابلية التفسير، والموثوقية، وقابلية الصيانة
  • التعاون مع مهندسي الذكاء الاصطناعي التوليدي، ومهندسي التطبيقات، ومهندسي MLOps، وفرق المنتج لنقل حلول الذكاء الاصطناعي الوكيلية من النموذج الأولي إلى الإنتاج
  • مراقبة وتقييم وقياس أداء الوكيل، والمساعدة في ضمان أنظمة الذكاء الاصطناعي آمنة ودقيقة وموثوقة وقابلة للمراقبة وقادرة على تقديم تجربة مستخدم عالية الجودة
  • توثيق بنى الوكلاء، وتدفقات الاتصال، والضوابط الوقائية، واستراتيجيات هندسة السياق، وتصميم الذاكرة، وواجهات الأدوات، ومنطق التنسيق لضمان الوضوح وقابلية إعادة الإنتاج
  • مواكبة التطورات في الذكاء الاصطناعي الوكيلي، والتنسيق متعدد الوكلاء، و RAG، وبروتوكولات سياق النموذج، والبنى المعرفية، وطرق التقييم، وآليات السلامة في الذكاء الاصطناعي
  • التعاون مع فرق متعددة التخصصات لتصميم وتقديم حلول ذكاء اصطناعي متكاملة للعملاء

الشروط والمتطلبات

  • درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الحاسب، أو الذكاء الاصطناعي، أو التعلم الآلي، أو علم البيانات، أو هندسة البرمجيات، أو مجال ذي صلة
  • خبرة عملية لا تقل عن سنتين في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلية أو التطبيقات المدعومة بنماذج اللغة الكبيرة (LLM) أو حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي المتقدمة
  • يفضل خبرة مهنية إجمالية لا تقل عن 5 سنوات في هندسة البرمجيات
  • المساهمة في أطر عمل الذكاء الاصطناعي الوكيلية مفتوحة المصدر، أو منصات التنسيق، أو أدوات التقييم، أو بروتوكولات اتصال الوكلاء
  • خبرة في بناء الخدمات المصغرة ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي على منصات سحابية مثل AWS أو Azure أو Google Cloud Platform (GCP)
  • خبرة في سلامة الذكاء الاصطناعي، والضوابط الوقائية، وقابلية المراقبة، والتتبع، والتقييم، وقابلية التفسير لأنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلية
  • خبرة في نشر أحمال عمل نماذج اللغة الكبيرة (LLM) أو الأنظمة الوكيلية في الإنتاج باستخدام الحاويات و Kubernetes وخطوط أنابيب CI/CD وممارسات MLOps أو LLMOps الحديثة
عرض النص الأصلي للإعلان
Our Subsidiary Nabeh is looking for an Agentic AI Engineer to join our growing team and design, build, and deploy agentic AI systems that can plan, reason, and act. The role covers both single-agent and multi-agent systems, as well as orchestration of workflows involving retrieval-augmented generation (RAG), context engineering, reasoning, tool calling, memory, and inter-agent communication. This role is ideal for a strong software engineer with hands-on AI/ML development experience and a passion for transforming generative AI models into reliable, goal-driven systems capable of solving complex, real-world business problems.

Key Responsibilities:

  • Architect, build, and deploy agentic AI systems that integrate AI agents with foundation models, enterprise systems, third-party tools, and APIs using established agentic frameworks or custom-built orchestrators
  • Build and maintain retrieval-augmented generation (RAG), memory, and reasoning pipelines that ground agent decisions in reliable, real-world data and enable persistent, contextual, and adaptive behavior
  • Design single-agent and multi-agent workflows, including planning, delegation, tool selection, handoffs, inter-agent communication, and human-in-the-loop controls
  • Optimize orchestration and reasoning performance while balancing autonomy, latency, cost, interpretability, reliability, and maintainability
  • Collaborate with Generative AI engineers, application engineers, MLOps engineers, and product teams to move agentic AI solutions from prototype to production
  • Monitor, evaluate, and benchmark agent performance, and help ensure AI systems are safe, accurate, trustworthy, observable, and capable of delivering a high-quality user experience
  • Document agent architectures, communication flows, guardrails, context-engineering strategies, memory design, tool interfaces, and orchestration logic to ensure clarity and reproducibility
  • Stay current with advances in agentic AI, multi-agent orchestration, RAG, model-context protocols, cognitive architectures, evaluation methods, and AI safety mechanisms
  • Collaborate with cross-functional teams to design and deliver complete AI solutions for customers

Requirements

  • Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science, Software Engineering, or a related field
  • 2+ years of hands-on experience developing agentic AI systems, LLM-powered applications, or advanced Generative AI solutions
  • Preferably 5+ years of overall professional software engineering experience
  • Contributions to open-source agentic AI frameworks, orchestration platforms, evaluation tooling, or agent communication protocols
  • Experience building microservices and deploying AI applications on cloud platforms such as AWS, Azure, or Google Cloud Platform (GCP)
  • Experience with AI safety, guardrails, observability, traceability, evaluation, and explainability for agentic AI systems
  • Experience deploying LLM or agentic workloads in production using containers, Kubernetes, CI/CD pipelines, and modern MLOps or LLMOps practices

Job Location: HQ
المصدر: LinkedIn - أُضيفت للموقع في 13 أغسطس 2026

وظائف أخرى لدى Master Works