وظيفة مهندس ذكاء اصطناعي شاغرة لدى Unified Real Estate Development Company في الرياض
تفاصيل الوظيفة
تعلن شركة Unified Real Estate Development Company عن حاجتها إلى مهندس ذكاء اصطناعي (Artificial Intelligence Engineer) للعمل في مدينة الرياض. ستعمل على بناء البنية التحتية للبيانات وتكامل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لتقديم تحليلات ذكية تدعم عمليات الشركة. هذا المنصب ليس بحثياً في تعلم الآلة ولا يركز فقط على هندسة البيانات، بل هو دور فردي ذو استقلالية عالية وتأثير مباشر، مع متطلبات حضور اجتماعات دورية مع الإدارات المختلفة.
المهام والمسؤوليات
- تصميم وبناء البنية التحتية المركزية للبيانات (ClickHouse, data lake أو ما يعادلها) لجمع البيانات من أنظمة إدارة العقارات والتأجير والمالية والعمليات.
- دمج نماذج اللغات الكبيرة المتطورة (Claude, GPT-4 أو ما يعادلها) عبر API لتكون طبقة التحليل والاستدلال فوق البيانات الداخلية.
- بناء وصيانة خطوط استرجاع ذكية (retrieval pipelines) تقوم باختيار وتصفية وتوصيل البيانات المناسبة للنموذج ضمن قيود النافذة السياقية (context window).
- تطوير أدوات ولوحات تحكم داخلية تتيح للموظفين غير التقنيين التفاعل مع التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
- تطبيق بروتوكولات أمن البيانات والتحكم في الوصول والامتثال لضمان التعامل السليم مع بيانات العقارات والمستأجرين الحساسة.
- تصميم الأنظمة بطريقة معيارية بحيث يمكن تبديل مزودي LLM ومصادر البيانات والأدوات مع تطور المشهد التقني.
- مراقبة جودة مخرجات الذكاء الاصطناعي وتنفيذ حلقات التحقق والتغذية الراجعة للكشف عن الهلوسات والأخطاء.
- مواكبة التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي والتوصية بقدرات جديدة ذات صلة بعمليات الشركة.
- توثيق جميع الأنظمة والبنى والعمليات بدقة لتقليل مخاطر الاعتماد على فرد واحد (bus-factor risk).
الشروط والمتطلبات
- خبرة من 3 إلى 5 سنوات في هندسة البرمجيات مع إتقان قوي للغة Python.
- خبرة عملية في بناء تطبيقات تتكامل مع واجهات برمجة تطبيقات LLM (مثل Anthropic أو OpenAI).
- معرفة عملية بهندسة البيانات: أنابيب ETL وSQL والعمل مع البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة على نطاق واسع.
- خبرة مع واحدة على الأقل من: ClickHouse, PostgreSQL, BigQuery, Snowflake أو قواعد بيانات تحليلية مماثلة.
- فهم أنماط التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) وقواعد البيانات المتجهة واستراتيجيات إدارة السياق.
- الإلمام بأطر التنسيق مثل LangChain أو LlamaIndex أو ما يعادلها محلياً.
- القدرة على نشر وصيانة الخدمات الإنتاجية (Docker, البنية التحتية السحابية, أساسيات CI/CD).
- مهارات تواصل قوية - القدرة على شرح القيود والمقايضات التقنية لأصحاب المصلحة غير التقنيين بوضوح.
المهارات المطلوبة
- خبرة في مجال العقارات أو إدارة الممتلكات أو تكنولوجيا البناء تعتبر ميزة قوية ولكنها غير مطلوبة.
- الإلمام بسير العمل القائم على العوامل الذكية (agent-based AI workflows) وتنسيق المهام متعددة الخطوات.
- خبرة في أدوات تصور البيانات أو بناء لوحات تحكم داخلية (مثل Streamlit أو Retool أو أدوات مخصصة).
- الإلمام بمعالجة اللغة العربية الطبيعية (NLP) أو بيئات البيانات ثنائية اللغة.
- خبرة سابقة في العمل ضمن فرق صغيرة أو بيئات شبيهة بالشركات الناشئة حيث تمتلك المشاريع من البداية إلى النهاية.
عرض النص الأصلي للإعلان
Core Responsibilities:
- Design and build the central data infrastructure (ClickHouse, data lake, or equivalent) that aggregates data from property management, leasing, finance, and operations systems.
- Integrate frontier LLMs (Claude, GPT-4, or equivalent) via API to serve as the reasoning and analysis layer on top of internal data.
- Build and maintain retrieval pipelines that intelligently select, filter, and deliver relevant data to the LLM within context window constraints.
- Develop internal tools, dashboards, or interfaces that allow non-technical staff to interact with AI-powered analysis.
- Implement proper data security, access controls, and compliance protocols - ensuring sensitive real estate and tenant data is handled appropriately.
- Architect systems with modularity in mind - LLM providers, data sources, and tools should be swappable as the landscape evolves.
- Monitor AI output quality and implement validation/feedback loops to catch hallucinations and errors.
- Stay current with AI developments and proactively recommend when new capabilities become relevant to Unified’s operations.
- Document all systems, architectures, and processes thoroughly. Bus-factor risk must be minimized.
Required Qualifications
- 3-5 years of software engineering experience, with strong proficiency in Python.
- Hands-on experience building applications that integrate with LLM APIs (Anthropic, OpenAI, or similar).
- Practical knowledge of data engineering: ETL pipelines, SQL, working with structured and semi-structured data on scale.
- Experience with at least one of: ClickHouse, PostgreSQL, BigQuery, Snowflake, or comparable analytical databases.
- Understanding of retrieval-augmented generation (RAG) patterns, vector databases, and context management strategies.
- Familiarity with orchestration frameworks (LangChain, LlamaIndex, or custom equivalents).
- Ability to deploy and maintain production services (Docker, cloud infrastructure, CI/CD basics).
- Strong communication skills - you will need to explain technical constraints and trade-offs to non-technical stakeholders clearly.
Preferred Qualifications
- Experience in real estate, property management, or construction technology is a strong plus but not required.
- Exposure to agent-based AI workflows and multi-step task orchestration.
- Experience with data visualization tools or building internal dashboards (Streamlit, Retool, or custom).
- Familiarity with Arabic language NLP or bilingual data environments.
- Previous experience working in small teams or startup-like environments where you owned projects end-to-end.
What This Role Is Not
- This is not an ML research role. You will not be training or fine-tuning models. You will be implementing and integrating existing frontier models.
- This is not a pure data engineering role. You will build data infrastructure, but the goal is to power AI applications, not just maintain databases.
- This is not a management role. This is an individual contributor position with high autonomy and direct impact.
Working Arrangement
Based in Riyadh. You will participate in weekly rotating meetings with different departments (leasing, property management, finance, operations) alongside the AI Analyst to understand business needs and demonstrate progress. Expect a fast iteration cycle - the expectation is working prototypes, not lengthy planning phases.