📍 المملكة العربية السعودية تحديث مستمر على مدار الساعة

InnovationTeam تعلن عن وظيفة مهندس ذكاء اصطناعي في الرياض

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

تفاصيل الوظيفة

تعلن شركة InnovationTeam عن حاجتها إلى مهندس ذكاء اصطناعي (AI Engineer) للعمل في الرياض، السعودية، وذلك لتطوير ونشر وتشغيل نماذج AI/LLM في بيئة مزدوجة تضم GCP للأعباء السحابية العامة وسحابة Humain السيادية للبيانات المصنفة.

المهام والمسؤوليات

  • بناء وضبط نماذج LLM/ML للتعامل مع معالجة اللغة العربية (Arabic NLP)، تصنيف المستندات، الرؤية/OCR، وحالات استخدام AIOps.
  • إجراء تقييم ما قبل النشر: تحديد خطوط الأساس للدقة، اختبارات الانحدار والسلامة، وتقديم أدلة لتبرير تخصيص وحدات GPU.
  • تحسين الاستدلال من خلال القياس الكمي (quantization)، التجميع (batching)، وضبط حجم السياق وفقًا للاستخدام المُقاس.
  • النشر على خدمة Humain GPUaaS باستخدام Kubernetes، وتقسيم GPU على عُقد B300، وإعداد الحصص (quotas) والتحكم في الوصول (RBAC).
  • بناء أعباء عمل مكافئة على GCP (Vertex AI، GKE) مع توجيه يعتمد على التصنيف.
  • إدارة حزمة الخادم (vLLM/TGI)، وإدارة إصدارات النماذج، وخطوط CI/CD، ومراقبة زمن الاستجابة، عدد التوكنات، استخدام GPU، والانحراف.
  • ضمان امتثال نماذج AI المُطوَّرة لمتطلبات سيادة البيانات لدى ZATCA ومتطلبات SDAIA (أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، إرشادات GenAI، PDPL).

الشروط والمتطلبات

  • خبرة لا تقل عن 5 سنوات في مجال هندسة ML/AI مع نشر نماذج LLM في بيئة إنتاجية.

المهارات المطلوبة

  • Python
  • PyTorch
  • Hugging Face
  • Kubernetes في بيئة إنتاجية مع استدلال GPU
  • GCP Vertex AI أو أي سحابة مكافئة
عرض النص الأصلي للإعلان
Looking for an AI Engineer to Develop, deploy, and operate AI/LLM models across Clinets dual environment - GCP for public-cloud workloads, Humain sovereign cloud for classified data.

Requirements

Build and fine-tune LLM/ML models for Arabic NLP, document classification, vision/OCR, and AIOps use cases.

Run pre-deployment evaluation

Accuracy baselines, regression and safety testing; evidence to justify GPU allocation.

Optimize inference - quantization, batching, context sizing - against measured usage.

Deploy on Humain GPUaaS: Kubernetes, GPU partitioning on B300 nodes, quotas, RBAC.

Build equivalent workloads on GCP (Vertex AI, GKE) with classification-based routing.

Own serving stack (vLLM/TGI), model versioning, CI/CD, and monitoring for latency, tokens, GPU utilization, and drift.

Ensuring developed AI Models Complying with ZATCA data sovereignty and SDAIA requirements (AI Ethics, GenAI Guidelines, PDPL).

Benefits

5 years ML/AI engineering, in production LLM deployment with knowledge in

Python, PyTorch, Hugging Face

Kubernetes in production; GPU-served inference

GCP Vertex AI or any equivellent cloud
المصدر: LinkedIn - أُضيفت للموقع في 15 أغسطس 2026

وظائف أخرى لدى InnovationTeam