شركة Jobgether تعلن عن وظيفة مدير هندسة دقة التعريف في السعودية
Engineering Manager, Identification Accuracy
🏢 Jobgether
تفاصيل الوظيفة
Jobgether (نيابة عن شركة شريكة) تبحث عن Engineering Manager, Identification Accuracy في السعودية.
نبذة عن الوظيفة
هذا دور قيادي هندسي عالي التأثير عند تقاطع التعلم الآلي، علوم البيانات، ومنع الاحتيال. ستقود فريقاً متعدد التخصصات مسؤولاً عن تحسين دقة وموثوقية منصة تعريف حاسمة. يجمع الدور بين قيادة الأفراد، الاستراتيجية التقنية، والتوجيه البرنامجي العملي في بيئة موزعة عالمياً وعن بُعد بالكامل. ستشكل خارطة طريق الفريق وتوجه تطوير أنظمة ML إنتاجية تعمل على نطاق واسع. بالعمل عن كثب مع فرق الهندسة والمنتج وفرق مواجهة العملاء، ستترجم الاحتياجات التجارية إلى أولويات تقنية ذات معنى. هذه فرصة للتأثير على كل من التقنية والأفراد وراء قدرة كشف احتيال من الطراز الأول.
المهام والمسؤوليات
- قيادة وتنمية فريق Identification Accuracy متعدد التخصصات يضم مهندسي ML وعلماء بيانات ومحللين ومهندسي تحليلات، مع تعزيز السلامة النفسية والتميز التقني والمساءلة والتحسين المستمر.
- امتلاك خارطة الطريق التقنية للفريق بالتعاون مع القيادة الهندسية العليا وأصحاب المصلحة عبر الوظائف، وتحديد فرص تحسين جودة النماذج ومعالجة تحديات التعريف المعقدة.
- دفع نتائج دقة النماذج القابلة للقياس من خلال تمكين الفريق من تصميم وتدريب وتقييم ونشر نماذج تعلم آلي تحسن أداء التعريف عبر مليارات الأجهزة.
- الإشراف على تسليم أنظمة ML الإنتاجية عبر خطوط البيانات وهندسة الميزات وتطوير النماذج وتقييمها ونشرها، مع ضمان الموثوقية وقابلية التوسع.
- الشراكة الوثيقة مع فرق هندسة المنصة وAPI لفهم المتطلبات النهائية وتوقعات الأداء وقيود زمن الاستجابة.
- التعاون مع فرق المنتج وفرق مواجهة العملاء لترجمة احتياجات العملاء وأولويات العمل إلى مبادرات تقنية وتحسينات منتج.
- إيصال أداء النموذج واعتبارات جودة البيانات والمقايضات التقنية والمخاطر وأولويات خارطة الطريق بوضوح لكل من الفرق التقنية وأصحاب المصلحة التجاريين الكبار.
- بناء منظمة متعددة التخصصات عالية الأداء من خلال إرشاد أعضاء الفريق وتطوير القادة التقنيين وخلق بيئة تمكن الأفراد من تقديم أفضل أعمالهم.
- تحسين ممارسات الهندسة وML باستمرار بما في ذلك التجارب وتقييم النماذج وMLOps وسير عمل البيانات والعمليات التشغيلية.
الشروط والمتطلبات
- 5+ سنوات خبرة مهنية في هندسة البرمجيات أو التعلم الآلي أو علوم البيانات أو مجال تقني ذي صلة، بما في ذلك سنتان على الأقل في قيادة فريق ML أو علوم البيانات في بيئة سريعة الخطى.
- خبرة مثبتة في إدارة فرق تقنية تقدم أنظمة ML إنتاجية، من خطوط البيانات وهندسة الميزات إلى تدريب النماذج وتقييمها ونشرها.
- نجاح مثبت في بناء وتطوير فرق متعددة التخصصات عالية الأداء تضم مهندسين وعلماء بيانات ومحللين أو مهندسي تحليلات.
- فهم تقني قوي للتعلم الآلي وأنظمة البيانات، مع الإلمام بممارسات وأدوات MLOps مثل تتبع التجارب ومخازن الميزات وسجلات النماذج وخطوط CI/CD للتعلم الآلي.
- خبرة في العمل مع البيانات السلوكية أو بيانات الأحداث على نطاق واسع في بيئات الإنتاج.
- إلمام عملي بمكدس البيانات وتقنيات هندسة التحليلات مثل dbt أو أدوات مشابهة.
- القدرة على العمل بفعالية مع فرق هندسة المنصة وAPI وفهم المتطلبات التقنية وتبعيات النظام وقيود زمن الاستجابة.
- مهارات تواصل كتابية وشفهية ممتازة، مع القدرة على ترجمة سلوك النماذج المعقد وتحديات جودة البيانات والمقايضات التقنية لجمهور تقني وغير تقني.
- قدرة مثبتة على تحقيق النتائج في بيئات سريعة التوسع حيث تتطور الأولويات ويكون الغموض جزءاً من العمل.
- مهارات قيادة أفراد قوية، بما في ذلك التدريب والإرشاد وتطوير الفريق وتعزيز ثقافة السلامة النفسية والأداء العالي.
- خبرة في كشف الاحتيال أو الهوية أو الثقة والسلامة أو مجال ذي صلة تعتبر ميزة إضافية، لكنها غير مطلوبة.
- يجب أن يكون مصرحاً له بالعمل من بولندا؛ لا يتوفر دعم التأشيرة لهذا الدور.
المزايا
- حزمة تعويضات تنافسية؛ للموظفين في الولايات المتحدة، يتراوح نطاق التعويض النقدي المعلن بين 159,000 و215,000 دولار أمريكي، بينما قد يختلف التعويض في بولندا ومواقع أخرى وفقاً لمعايير السوق المحلية.
- بيئة عمل عن بُعد بالكامل مع فريق موزع عالمياً.
- فرصة لقيادة منظمة ML وبيانات متعددة التخصصات تحل مشكلات صعبة على نطاق واسع.
- التعرض لأحدث تقنيات التعلم الآلي وكشف الاحتيال والهوية والبيانات.
- درجة عالية من الاستقلالية والتأثير ذي المعنى على الاستراتيجية التقنية وتطوير الفريق ونتائج المنتج.
- بيئة شاملة تقدر التجارب ووجهات النظر والخلفيات المتنوعة.
- فرصة للعمل على تقنية تستخدمها مؤسسات كبرى وشركات عالية النمو حول العالم.
عرض النص الأصلي للإعلان
This position is listed on behalf of a partner company, who manages all applications and next steps. Our partner is looking for a Engineering Manager, Identification Accuracy based in Saudi Arabia.
This is a high-impact engineering leadership role at the intersection of machine learning, data science, and fraud prevention. You will lead a multidisciplinary team responsible for improving the accuracy and reliability of a critical identification platform. The role combines people leadership, technical strategy, and hands-on program direction in a globally distributed, fully remote environment. You’ll shape the team roadmap and guide the development of production ML systems operating at massive scale. Working closely with engineering, product, and customer-facing teams, you’ll translate business needs into meaningful technical priorities. This is an opportunity to influence both the technology and the people behind a best-in-class fraud detection capability.
Accountabilities
We use an AI-powered matching process to ensure your application is reviewed quickly, objectively, and fairly against the role's core requirements. Our system identifies the top-fitting candidates, and this shortlist is then shared directly with the hiring company. The final decision and next steps (interviews, assessments) are managed by their internal team.
We appreciate your interest and wish you the best!
Why Apply Through Jobgether?
Data Privacy Notice: By submitting your application, you acknowledge that Jobgether will process your personal data to evaluate your candidacy and share relevant information with the hiring employer. This processing is based on legitimate interest and pre-contractual measures under applicable data protection laws (including GDPR). You may exercise your rights (access, rectification, erasure, objection) at any time.
We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information. These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment. Final hiring decisions are ultimately made by humans. If you would like more information about how your data is processed, please contact us.
This is a high-impact engineering leadership role at the intersection of machine learning, data science, and fraud prevention. You will lead a multidisciplinary team responsible for improving the accuracy and reliability of a critical identification platform. The role combines people leadership, technical strategy, and hands-on program direction in a globally distributed, fully remote environment. You’ll shape the team roadmap and guide the development of production ML systems operating at massive scale. Working closely with engineering, product, and customer-facing teams, you’ll translate business needs into meaningful technical priorities. This is an opportunity to influence both the technology and the people behind a best-in-class fraud detection capability.
Accountabilities
- Lead and grow a multidisciplinary Identification Accuracy team spanning ML engineers, data scientists, analysts, and analytics engineers, fostering psychological safety, technical excellence, accountability, and continuous improvement.
- Own the team’s technical roadmap in collaboration with senior engineering leadership and cross-functional stakeholders, identifying opportunities to improve model quality and address complex identification challenges.
- Drive measurable model accuracy outcomes by enabling the team to design, train, evaluate, and deploy machine learning models that improve identification performance across billions of devices.
- Oversee the delivery of production ML systems across data pipelines, feature engineering, model development, evaluation, and deployment, ensuring reliability and scalability.
- Partner closely with platform and API engineering teams to understand downstream requirements, performance expectations, and latency constraints.
- Collaborate with Product and customer-facing teams to translate customer needs and business priorities into technical initiatives and product improvements.
- Communicate model performance, data-quality considerations, technical trade-offs, risks, and roadmap priorities clearly to both technical teams and senior business stakeholders.
- Build a high-performing, multidisciplinary organization by mentoring team members, developing technical leaders, and creating an environment where people can do their best work.
- Continuously improve engineering and ML practices, including experimentation, model evaluation, MLOps, data workflows, and operational processes.
- 5+ years of professional experience in software engineering, machine learning, data science, or a related technical discipline, including at least 2 years leading an ML or data science team in a fast-paced environment.
- Proven experience managing technical teams that deliver production machine learning systems, from data pipelines and feature engineering through model training, evaluation, and deployment.
- Demonstrated success building and developing high-performing multidisciplinary teams that include engineers, data scientists, analysts, or analytics engineers.
- Strong technical understanding of machine learning and data systems, with familiarity with MLOps practices and tooling such as experiment tracking, feature stores, model registries, and ML CI/CD pipelines.
- Experience working with large-scale behavioral or event data in production environments.
- Hands-on familiarity with data stack and analytics engineering technologies such as dbt or similar tools.
- Ability to work effectively with platform and API engineering teams and understand technical requirements, system dependencies, and latency constraints.
- Excellent written and verbal communication skills, with the ability to translate complex model behavior, data-quality challenges, and technical trade-offs for both technical and non-technical audiences.
- Demonstrated ability to deliver results in rapidly scaling environments where priorities evolve and ambiguity is part of the work.
- Strong people leadership skills, including coaching, mentoring, team development, and fostering a culture of psychological safety and high performance.
- Experience in fraud detection, identity, trust & safety, or a related domain is a plus, but not required.
- Must be authorized to work from Poland; visa sponsorship is not available for this role.
- Competitive compensation package; for US-based employees, the stated cash compensation range is $159,000-$215,000 USD, while compensation for Poland and other locations may vary according to local market benchmarks.
- Fully remote work environment with a globally distributed team.
- Opportunity to lead a multidisciplinary ML and data organization solving challenging problems at significant scale.
- Exposure to cutting-edge machine learning, fraud detection, identity, and data technologies.
- High level of autonomy and meaningful influence over technical strategy, team development, and product outcomes.
- Inclusive environment that values diverse experiences, perspectives, and backgrounds.
- Opportunity to work on technology used by major enterprises and high-growth companies worldwide.
We use an AI-powered matching process to ensure your application is reviewed quickly, objectively, and fairly against the role's core requirements. Our system identifies the top-fitting candidates, and this shortlist is then shared directly with the hiring company. The final decision and next steps (interviews, assessments) are managed by their internal team.
We appreciate your interest and wish you the best!
Why Apply Through Jobgether?
Data Privacy Notice: By submitting your application, you acknowledge that Jobgether will process your personal data to evaluate your candidacy and share relevant information with the hiring employer. This processing is based on legitimate interest and pre-contractual measures under applicable data protection laws (including GDPR). You may exercise your rights (access, rectification, erasure, objection) at any time.
We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information. These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment. Final hiring decisions are ultimately made by humans. If you would like more information about how your data is processed, please contact us.
المصدر: LinkedIn - أُضيفت للموقع في 21 أغسطس 2026
وظائف أخرى لدى Jobgether
وظيفة مهندس بيانات Azure - Jobgether - السعودية
🏢 Jobgether
Jobgether تعلن عن وظيفة مشرف عمليات في السعودية
🏢 Jobgether