شركة UMATR تعلن عن وظيفة مهندس ذكاء اصطناعي رئيسي - Computer Vision & Video AI في الخبر
Principal AI Engineer - Computer Vision & Video AI
🏢 UMATR
تفاصيل الوظيفة
تعلن شركة UMATR عن توفر وظيفة مهندس ذكاء اصطناعي رئيسي - رؤية حاسوبية وذكاء اصطناعي للفيديو في مدينة الخبر، المنطقة الشرقية، المملكة العربية السعودية، براتب يصل إلى 50,000 ريال سعودي شهرياً.
نبذة عن الوظيفة
نحن نتعاون مع شركة تقنية تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين السلامة في البيئات الصناعية والإنشائية واسعة النطاق. تقوم منصتها بتحليل فيديو المواقع الحية لتحديد المخاطر المحتملة وتزويد الفرق برؤى سلامة قابلة للتنفيذ في الوقت المناسب. تبحث الشركة عن مهندس ذكاء اصطناعي رئيسي لتولي المسؤولية التقنية عن حزمة الذكاء الاصطناعي والإدراك الحاسوبي (perception stack)، مع البقاء في صلب العمل التقني مع تحديد البنية العامة وحل أصعب مشاكل الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي التطبيقي، والتأثير على التوجه التقني عبر فريق الهندسة الأوسع. هذا دور تقني عميق يركز على الفيديو في قلب المنتج، ويشمل الرؤية الحاسوبية، النماذج المتعددة الوسائط، الذكاء الاصطناعي العاملي (agentic AI)، النشر على الحافة والأنظمة الزمنية الحقيقية.
المهام والمسؤوليات
- تولي التوجه التقني لحزمة الرؤية الحاسوبية والإدراك الحاسوبي (perception stack).
- تصميم وبناء أنظمة إنتاجية للكشف عن الأجسام (object detection)، التقسيم (segmentation)، التتبع (tracking) وفهم الفيديو.
- تطوير أنظمة متعددة الوسائط ورؤية-لغة (vision-language systems) قادرة على الاستدلال على فيديو حي ومسجل.
- بناء وكلاء ذكاء اصطناعي (AI agents) قادرين على الاستدلال على البيانات المرئية باستخدام أدوات و APIs والعمل ضمن سير عمل محكوم.
- امتلاك دورة حياة النموذج الكاملة من تعريف المشكلة واستراتيجية البيانات إلى التجريب والنشر والمراقبة والتحسين المستمر.
- تحسين النماذج عبر بيئات الحافة والسحابة مع موازنة الدقة وزمن الاستجابة والموثوقية والتكلفة.
- إنشاء ضوابط للذكاء الاصطناعي المسؤول والسلامة تشمل عتبات الثقة والمراجعة البشرية وقابلية التفسير والتدقيق.
- قيادة مراجعات البنية وتوثيق القرارات التقنية الرئيسية.
الشروط والمتطلبات
- خبرة مثبتة في نقل أنظمة تعلم الآلة أو الرؤية الحاسوبية الإنتاجية المتعددة من المفهوم إلى التشغيل الحي.
- خبرة عملية عميقة في العمل مع الفيديو بما يشمل البث التحليلي أو الرؤية الحاسوبية عبر الفيديو.
- خبرة قوية مع PyTorch أو TensorFlow في مجالات الكشف والتقسيم والتتبع وفهم الفيديو.
- خبرة في نماذج الرؤية الحاسوبية المخصصة والأساليب القائمة على المحولات (transformer-based approaches).
- خبرة إنتاجية مع نماذج الرؤية-اللغة أو النماذج متعددة الوسائط تشمل تكييف النموذج، الاستدلال (prompting)، التقييم والتكامل.
- خبرة في بناء وكلاء ذكاء اصطناعي أو أنظمة تستخدم الأدوات مع حواجز حماية مناسبة وضوابط تدخل بشري (human-in-the-loop).
- خبرة قوية في إعداد مجموعات البيانات، الضبط الدقيق (fine-tuning)، التعلم النشط (active learning) وإدارة التجارب.
- خبرة مثبتة في نشر أعباء عمل الذكاء الاصطناعي عبر البنية التحتية للحافة والسحابة مع التركيز على زمن الاستجابة والإنتاجية وقيود الذاكرة في العالم الحقيقي.
- خبرة قوية في MLOps والتقييم تشمل اختبار الانحدار (regression testing)، تتبع التجارب، إصدار النماذج، المراقبة وكشف الانحراف (drift detection).
- إجادة ممتازة للغة الإنجليزية كتابة وتحدثاً.
المهارات المطلوبة (خبرات إضافية مرغوبة)
- خبرة في RAG، البحث المتجهي (vector search) أو الاسترجاع متعدد الوسائط.
- خبرة في أنظمة الفيديو الزمنية الحقيقية أو كاميرات البث.
- خبرة في تقنيات الذكاء الاصطناعي على الحافة مثل TensorRT، ONNX Runtime، Jetson أو منصات GPU/NPU الأخرى.
- خبرة في خدمة نماذج LLM/VLM ذاتية الاستضافة باستخدام أدوات مثل vLLM أو ما شابهها.
- خبرة في البيئات الحرجة للسلامة أو الصناعية أو الإنشائية.
- معرفة بأطر الصحة والسلامة المهنية (EHS) أو السلامة في مكان العمل.
- خبرة مع أنظمة الفيديو التي تركز على الخصوصية تشمل إخفاء الهوية وضوابط الوصول وسجلات التدقيق.
عرض النص الأصلي للإعلان
📍Al Khobar, Saudi Arabia
→ Up to SAR 50k per month
We’re partnering with a technology company using AI to improve safety across large-scale industrial and construction environments. Their platform analyses live site video to identify potential hazards and provide teams with timely, actionable safety insights.
They’re looking for a Principal AI Engineer to take technical ownership of the AI and perception stack. You’ll stay hands-on while setting architecture, solving the hardest computer vision and applied AI problems, and influencing technical direction across the wider engineering team.
This is a genuinely deep technical role where video is at the centre of the product, spanning computer vision, multimodal models, agentic AI, edge deployment and real-time systems.
What You’ll Do:
- Own the technical direction of the computer vision and perception stack.
- Design and build production systems for object detection, segmentation, tracking and video understanding.
- Develop multimodal and vision-language systems that can reason over live and recorded video.
- Build AI agents capable of reasoning over visual data, using tools and APIs and operating within controlled workflows.
- Own the full model lifecycle from problem definition and data strategy through to experimentation, deployment, monitoring and continuous improvement.
- Optimise models across edge and cloud environments, balancing accuracy, latency, reliability and cost.
- Establish responsible AI and safety controls, including confidence thresholds, human review, explainability and auditability.
- Lead architecture reviews and document key technical decisions.
Who We’re Looking For:
- Proven experience taking multiple production ML or computer vision systems from concept through to live operation.
- Deep hands-on experience working with video, including video streaming, analytics or computer vision over video.
- Strong experience with PyTorch or TensorFlow across detection, segmentation, tracking and video understanding.
- Experience with both purpose-built computer vision models and transformer-based approaches.
- Production experience with vision-language or multimodal models, including model adaptation, prompting, evaluation and integration.
- Experience building agentic AI or tool-using systems, with appropriate guardrails and human-in-the-loop controls.
- Strong experience with dataset curation, fine-tuning, active learning and experiment management.
- Proven experience deploying AI workloads across edge and cloud infrastructure, with a focus on real-world latency, throughput and memory constraints.
- Strong MLOps and evaluation experience, including regression testing, experiment tracking, model versioning, monitoring and drift detection.
- Exceptional written and spoken English.
Nice to have:
- RAG, vector search or multimodal retrieval experience.
- Real-time video or streaming camera systems.
- Edge AI technologies such as TensorRT, ONNX Runtime, Jetson or other GPU/NPU platforms.
- Self-hosted LLM/VLM serving using tools such as vLLM or similar.
- Experience in safety-critical, industrial or construction environments.
- Knowledge of EHS or workplace safety frameworks.
- Experience with privacy-focused video systems, including anonymisation, access controls and audit trails.
Interested?
Apply today!
المصدر: LinkedIn - أُضيفت للموقع في 14 أغسطس 2026