Qualcomm تعلن عن وظيفة مهندس أول لتطوير واختبار دقة النماذج (هندسة AI لمراكز البيانات) في الرياض
Model Accuracy Development and Test Engineer, Senior (Datacentre AI Engineering) - Riyadh, KSA
🏢 Qualcomm
تفاصيل الوظيفة
تعلن شركة كوالكوم (Qualcomm) عن توفر وظيفة مهندس أول لتطوير واختبار دقة النماذج (Model Accuracy Development and Test Engineer, Senior) في هندسة الذكاء الاصطناعي لمراكز البيانات، وذلك في الرياض، المملكة العربية السعودية.
نبذة عن الوظيفة
توسع كوالكوم وجودها في الرياض وتوظف مهندسي مراكز بيانات لدعم بنيتها التحتية المتنامية في المنطقة. مع تسارع التحول الرقمي للمملكة تحت رؤية 2030، تستثمر كوالكوم في قدرات حاسوبية ومراكز بيانات عالمية المستوى لتشغيل الذكاء الاصطناعي والسحابة والاتصال فائق السرعة. نبحث عن مهندس أول في دقة الاستدلال (Inference Accuracy) لتصميم وتطوير والتحقق من دقة نماذج التعلم العميق المنشورة على نطاق واسع، مع التركيز على تحليل الدقة العميق وتصحيح الأخطاء وتقييم الدقة واستعادتها أثناء الاستدلال على منصات أجهزة مراكز البيانات الكبيرة.
المهام والمسؤوليات
- تحديد وتنفيذ مؤشرات الأداء الرئيسية للدقة عبر أوضاع الدقة المختلفة.
- تطوير أدوات تقييم دقة قابلة للتوسع بلغة Python وخطوط أنابيب آلية.
- تنفيذ تحسينات تحافظ على الدقة لأطر الاستدلال (TensorRT، ONNX Runtime، AITemplate، Triton).
- بناء وصيانة خطوط أنابيب آلية لتقييم الدقة عبر أطر متعددة (ONNX، TensorFlow، PyTorch).
- تطوير إضافات قابلة لإعادة الاستخدام للمعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة وتقييم المقاييس.
- تنفيذ اختبارات دقة شاملة للنماذج كبيرة الحجم (LLMs، رؤية حاسوبية، نماذج الانتشار).
- التحقق من الدقة تحت إعدادات التكميم والدقة المختلفة (FP32، FP16، INT8).
- تحليل الدقة بفهم عميق لبنية النموذج، بما في ذلك الطبقات وآليات الانتباه وتكوينات المعاملات.
- تحديد اتجاهات تدهور الدقة الناتجة عن البنية واقتراح استراتيجيات التحسين.
- تحديد المشكلات المتعلقة بانحراف المعالجة المسبقة، وعدم تطابق الترميز، والتراجع عن المشغل، وتأثيرات التكميم.
- تحليل الفروق في الدقة عبر أهداف الأجهزة وإصدارات البرامج الثابتة وبيئات التشغيل المختلفة.
- إجراء تحليل دقة جزئي (حجم الدفعة، التزامن، طول التسلسل، التحولات النطاقية).
- تصميم وتنفيذ تجارب لاستعادة الدقة، بما في ذلك الضبط الدقيق والمعايرة وضبط المعاملات الفائقة.
- تصحيح أخطاء الدقة من خلال تتبع الأسباب الجذرية عبر معالجة البيانات وطبقات النموذج وخطوات التكميم وخطوط أنابيب النشر.
- مقارنة النتائج عبر حزم برامج/أجهزة مختلفة واستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ.
- توثيق سير العمل وصيانة لوحات المعلومات ونشر نتائج الدقة لأصحاب المصلحة.
الشروط والمتطلبات
- degree البكالوريوس أو الماجستير في الهندسة أو تعلم الآلة/الذكاء الاصطناعي أو نظم المعلومات أو علوم الحاسب أو مجال ذي صلة.
- خبرة من 4 إلى 10 سنوات في هندسة البرمجيات أو مجال عمل ذي صلة (أو ما يعادلها: ماجستير + 3 سنوات، دكتوراه + سنتان).
- خبرة من 2 إلى 10 سنوات في لغة برمجة مثل C أو C++ أو Python.
المهارات المطلوبة
- خلفية قوية في تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي ومقاييس الدقة.
- فهم متين لبنى النماذج (المحولات، الشبكات الالتفافية، الشبكات العصبية المتكررة، خليط الخبراء) وتأثيرها على الدقة.
- خبرة في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والتحقق من دقة الذكاء الاصطناعي التوليدي.
- خبرة في بيئات الاستدلال (TensorRT، ONNX Runtime، Triton).
- فهم التكميم (INT8/FP8/INT4) والمعايرة والتدريب بمساعدة التكميم والمفاضلات في الدقة.
- خبرة في تحويل الرسم البياني للنموذج (PyTorch → ONNX → محركات خلفية).
- خبرة عملية في تطوير خطوط أنابيب الدقة وأطر الأتمتة.
- إتقان Python والإلمام بمجموعات أدوات التعلم الآلي (ONNX Runtime، TensorFlow، PyTorch).
- خبرة في تحليل الدقة، بما في ذلك الأساليب الإحصائية وأدوات التصور.
- القدرة على تصميم تجارب لاستعادة الدقة وتصحيح أخطاء الدقة بفعالية.
- معرفة بتقنيات التكميم وسير العمل مختلط الدقة.
- مهارات قوية في حل المشكلات والتحليل مع القدرة على عزل مشكلات الدقة المعقدة.
- (يفضل) فهم دقة نماذج توليد الفيديو وقياس التقييم متعدد الوسائط.
- (يفضل) خبرة في مسرعات مراكز البيانات (NVIDIA A100/H100/B200، AI100 Ultra، Gaudi، TPU).
- (يفضل) معرفة أدوات تقييم دقة LLMs (lm-eval، HELM، المعايير الاصطناعية).
- (يفضل) الإلمام بأنظمة النشر الموزعة (Kubernetes، خدمات الاستدلال السحابية).
المزايا
- راتب يشمل بدل السكن والمواصلات.
- أسهم (RSUs) ومكافأة مرتبطة بالأداء.
- إجازة أمومة مدفوعة بالكامل لمدة 16 أسبوعًا.
- إجازة أبوة مدفوعة بالكامل لمدة 6 أسابيع.
- خطة شراء أسهم للموظفين.
- بدل تعليم للأطفال.
- دعم الانتقال والهجرة (عند الحاجة).
- تأمين على الحياة وطبي.
- استرداد نفقات الصحة والعافية (عضوية النوادي الصحية والترفيهية).
عرض النص الأصلي للإعلان
Company
Qualcomm Middle East Information Technology Company LLC
Job Area
Engineering Group, Engineering Group > Software Engineering
General Summary
About Us
Qualcomm is growing its presence in Riyadh and is hiring Data Centre Engineers to support our expanding infrastructure across the region. As Saudi Arabia accelerates its digital transformation under Vision 2030, Qualcomm is investing in world‑class computing and data centre capabilities to power AI, cloud, and advanced connectivity at scale. This is a unique opportunity to work in a fast‑growing technology hub, supporting critical environments and helping shape the future of data centre operations in the Kingdom and beyond.
About The Role
We are seeking an Inference Accuracy senior engineer to design, develop, and validate model accuracy of deep learning models deployed at scale. The role focuses on deep accuracy analysis, debugging, accuracy evaluation, and recovery during inference on large data-center hardware platforms. This position requires strong problem-solving ability, excellent Python programming skills, and hands-on expertise with inference pipelines.
Key Responsibilities Include
Apart from working with great people, we offer the below:
Master's degree in Engineering, Information Systems, Computer Science, or related field and 3+ years of Software Engineering or related work experience.
OR
PhD in Engineering, Information Systems, Computer Science, or related field and 2+ years of Software Engineering or related work experience.
Qualcomm expects its employees to abide by all applicable policies and procedures, including but not limited to security and other requirements regarding protection of Company confidential information and other confidential and/or proprietary information, to the extent those requirements are permissible under applicable law.
To all Staffing and Recruiting Agencies: Our Careers Site is only for individuals seeking a job at Qualcomm. Staffing and recruiting agencies and individuals being represented by an agency are not authorized to use this site or to submit profiles, applications or resumes, and any such submissions will be considered unsolicited. Qualcomm does not accept unsolicited resumes or applications from agencies. Please do not forward resumes to our jobs alias, Qualcomm employees or any other company location. Qualcomm is not responsible for any fees related to unsolicited resumes/applications.
If you would like more information about this role, please contact Qualcomm Careers.
Qualcomm Middle East Information Technology Company LLC
Job Area
Engineering Group, Engineering Group > Software Engineering
General Summary
About Us
Qualcomm is growing its presence in Riyadh and is hiring Data Centre Engineers to support our expanding infrastructure across the region. As Saudi Arabia accelerates its digital transformation under Vision 2030, Qualcomm is investing in world‑class computing and data centre capabilities to power AI, cloud, and advanced connectivity at scale. This is a unique opportunity to work in a fast‑growing technology hub, supporting critical environments and helping shape the future of data centre operations in the Kingdom and beyond.
About The Role
We are seeking an Inference Accuracy senior engineer to design, develop, and validate model accuracy of deep learning models deployed at scale. The role focuses on deep accuracy analysis, debugging, accuracy evaluation, and recovery during inference on large data-center hardware platforms. This position requires strong problem-solving ability, excellent Python programming skills, and hands-on expertise with inference pipelines.
Key Responsibilities Include
- Define and implement accuracy KPIs across precision modes
- Develop scalable Python-based accuracy evaluation tools and automated pipelines.
- Implement accuracy-preserving optimizations for inference frameworks (TensorRT, ONNX Runtime, AITemplate, Triton).
- Build and maintain automated pipelines for accuracy evaluation across multiple frameworks (ONNX, TensorFlow, PyTorch).
- Develop reusable plugins for preprocessing, post-processing, and metric evaluation.
- Execute comprehensive accuracy tests for large-scale models (LLMs, vision, diffusion).
- Validate accuracy under various quantization and precision settings (FP32, FP16, INT8).
- Perform accuracy analysis with deep understanding of model architecture, including layers, attention mechanisms, and parameter configurations.
- Identify architecture-driven accuracy degradation trends and propose optimization strategies.
- Identify issues related to preprocessing drift, tokenization mismatches, operator fallback, and quantization effects.
- Analyze accuracy differences across hardware targets, firmware versions, and runtime backends.
- Perform slice-based accuracy analysis (batch size, concurrency, sequence length, domain shifts).
- Design and run experiments to recover accuracy, including fine-tuning, calibration, and hyperparameter adjustments.
- Debug accuracy failures by tracing root causes across data preprocessing, model layers, quantization steps, and deployment pipelines.
- Compare results across different hardware/software stacks and generate actionable insights.
- Document workflows, maintain dashboards, and publish accuracy results for stakeholders.
- Strong background in AI/ML model evaluation and accuracy metrics.
- Solid understanding of model architectures (transformers, CNNs, RNNs, MoE) and their impact on accuracy.
- Experience with large language models (LLMs) and generative AI accuracy validation.
- Expertise with inference runtimes (TensorRT, ONNX Runtime, Triton).
- Understanding of quantization (INT8/FP8/INT4), calibration, QAT, and accuracy trade-offs.
- Experience with model graph conversion (PyTorch → ONNX → backend engines).
- Hands-on experience with accuracy pipeline development and automation frameworks.
- Proficiency in Python and familiarity with ML toolkits (ONNX Runtime, TensorFlow, PyTorch).
- Expertise in accuracy analysis, including statistical methods and visualization tools
- Ability to design experiments for accuracy recovery and debug accuracy failures effectively.
- Knowledge of quantization techniques and mixed-precision workflows.
- Strong problem-solving and analytical skills with the ability to isolate complex accuracy issues.
- Understanding of video generation model accuracy and multi-modal evaluation benchmarking
- Experience with data-center accelerators (NVIDIA A100/H100/B200, AI100 Ultra, Gaudi, TPU).
- Knowledge of LLM accuracy evaluation tools (lm-eval, HELM, synthetic benchmarks) is an advantage
- Familiarity with distributed deployment systems (Kubernetes, cloud inference services).
- Bachelor's / Masters degree in Engineering, Machine learning/ AI, Information Systems, Computer Science, or related field.
- 4-10 years of Software Engineering or related work experience.
- 4-10 years of experience with Programming Language such as C,C++, Python.
Apart from working with great people, we offer the below:
- Salary including housing & transport allowance
- Stock (RSU's) and performance related bonus
- 16 weeks fully paid Maternity Leave
- 6 weeks fully paid Paternity Leave
- Employee stock purchase scheme
- Child Education Allowance
- Relocation and immigration support (if needed)
- Life and Medical Insurance
- Live+ Well Reimbursement for health and recreational membership fees
- Bachelor's degree in Engineering, Information Systems, Computer Science, or related field and 4+ years of Software Engineering or related work experience.
Master's degree in Engineering, Information Systems, Computer Science, or related field and 3+ years of Software Engineering or related work experience.
OR
PhD in Engineering, Information Systems, Computer Science, or related field and 2+ years of Software Engineering or related work experience.
- 2+ years of work experience with Programming Language such as C, C++, Java, Python, etc.
- References to a particular number of years experience are for indicative purposes only. Applications from candidates with equivalent experience will be considered, provided that the candidate can demonstrate an ability to fulfill the principal duties of the role and possesses the required competencies.
Qualcomm expects its employees to abide by all applicable policies and procedures, including but not limited to security and other requirements regarding protection of Company confidential information and other confidential and/or proprietary information, to the extent those requirements are permissible under applicable law.
To all Staffing and Recruiting Agencies: Our Careers Site is only for individuals seeking a job at Qualcomm. Staffing and recruiting agencies and individuals being represented by an agency are not authorized to use this site or to submit profiles, applications or resumes, and any such submissions will be considered unsolicited. Qualcomm does not accept unsolicited resumes or applications from agencies. Please do not forward resumes to our jobs alias, Qualcomm employees or any other company location. Qualcomm is not responsible for any fees related to unsolicited resumes/applications.
If you would like more information about this role, please contact Qualcomm Careers.
المصدر: LinkedIn - أُضيفت للموقع في 18 يونيو 2026