📍 المملكة العربية السعودية تحديث مستمر على مدار الساعة

Jobgether تعلن عن وظيفة مهندس AI/ML ونشر أمامي في السعودية

AI/ML & Forward Deployed Engineer
🕒 نُشرت: (منذ يومين) 📍 السعودية وظائف الهندسة والتقنية

تفاصيل الوظيفة

Jobgether يعلن نيابة عن شركة شريكة عن توفر وظيفة مهندس AI/ML و Forward Deployed Engineer في السعودية. تتاح الفرصة لبناء ونشر حلول AI و ML و GenAI عالية التأثير من المفهوم إلى الإنتاج، والعمل عبر دورة حياة AI الكاملة مع التركيز على الأمان والحوكمة وجودة البيانات.

المهام والمسؤوليات

  • تصميم وتطوير ونشر حلول تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي من إثبات المفهوم إلى الإنتاج.
  • بناء وتحسين نماذج وتطبيقات تعلم الآلة تشمل التعلم العميق، معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، التنبؤ، التصنيف، الانحدار، واكتشاف الشذوذ.
  • تطوير تطبيقات GenAI إنتاجية باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، خطوط RAG، التضمينات (embeddings)، تحسين الاسترجاع، إعادة الترتيب (reranking)، وهندسة الاستفسار (prompt engineering).
  • تصميم وتنفيذ أطر تقييم الذكاء الاصطناعي لقياس جودة النماذج، الموثوقية، الملاءمة، والأداء.
  • بناء خدمات وتكاملات AI قابلة للتوسع باستخدام REST و gRPC APIs والبنى المعتمدة على الأحداث (event-driven).
  • إنشاء وصيانة ممارسات MLOps و LLMOps تشمل النشر، الأتمتة، إدارة الإصدارات، المراقبة، وإدارة دورة الحياة.
  • حاوية وتنسيق تطبيقات AI باستخدام Docker و Kubernetes ودمجها في خطوط CI/CD متينة.
  • تنفيذ مراقبة النماذج، كشف الانجراف (drift detection)، تتبع الأداء، وعمليات التحسين المستمر للنماذج.
  • ضمان امتثال حلول AI لمتطلبات المؤسسة من جودة البيانات، الحوكمة، الأمان، التحكم في الوصول القائم على الأدوار (RBAC)، التشفير، وقابلية التدقيق.
  • التعاون مع أصحاب المصلحة التقنيين وغير التقنيين لفهم المتطلبات، وتحديد فرص تبني AI، وترجمتها إلى حلول تقنية فعالة.
  • دعم الحلول خلال عمليات الإنتاج، استكشاف الأخطاء، التحسين، والتحسينات المستمرة.
  • تطبيق ممارسات هندسية قوية لضمان أنظمة AI قابلة للتوسع، آمنة، قابلة للمراقبة، قابلة للصيانة، ومتوافقة مع أهداف الأعمال.

الشروط والمتطلبات

  • 8+ سنوات من الخبرة المهنية في هندسة البرمجيات أو الهندسة التقنية.
  • خبرة عملية قوية في تعلم الآلة وهندسة AI/ML.
  • مهارات متقدمة في Python وخبرة عملية في تقنيات التعلم العميق وتعلم الآلة.
  • خبرة في NLP والتنبؤ والتصنيف والانحدار واكتشاف الشذوذ.
  • خبرة مثبتة في بناء تطبيقات GenAI باستخدام LLMs ومعماريات RAG.
  • فهم قوي للتضمينات (embeddings) وضبط الاسترجاع وإعادة الترتيب وهندسة الاستفسار ومنهجيات تقييم AI/LLM.
  • معرفة متينة بمبادئ وممارسات MLOps و LLMOps عبر دورة حياة تطوير AI.
  • خبرة عملية مع Docker و Kubernetes وتقنيات CI/CD للنشر الإنتاجي.
  • خبرة في تصميم وتطوير REST و gRPC APIs والخدمات المعتمدة على الأحداث.
  • معرفة بمراقبة النماذج وإدارة إصداراتها وكشف الانجراف وتقييم الأداء وإدارة دورة حياتها.
  • فهم قوي لجودة البيانات وحوكمة البيانات والضوابط الأمنية و RBAC والتشفير ومسارات التدقيق.
  • القدرة على العمل بفعالية مع أصحاب المصلحة التقنيين وغير التقنيين وترجمة تحديات الأعمال إلى حلول AI عملية.
  • مهارات قوية في حل المشكلات والتحليل والتواصل والتعاون.
  • القدرة على العمل بفعالية في بيئات سريعة التغير مع الموازنة بين التجريب وموثوقية الإنتاج.

المزايا

  • راتب سنوي تنافسي يتراوح بين 100,000 و 120,000 دولار أمريكي.
  • فرصة بدوام كامل بنموذج عمل عن بُعد.
  • فرصة العمل على حلول AI و ML و GenAI متطورة.
  • تعرض عملي لـ LLMs و RAG و MLOps و LLMOps و Kubernetes وممارسات الهندسة السحابية الأصلية.
  • فرصة المساهمة في حلول AI من المفهوم والتجربة إلى النشر الإنتاجي.
  • العمل على مشاريع تقنية صعبة مع تركيز قوي على قابلية التوسع والأمان والحوكمة وقابلية المراقبة.
  • بيئة تعاونية مع فرص للتفاعل المباشر مع أصحاب المصلحة والتأثير على استراتيجية حلول AI.
  • فرصة لتوسيع الخبرة عبر هندسة AI الحديثة وتعلم الآلة وتطوير البرمجيات الإنتاجية.
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 an AI/ML & Forward Deployed Engineer based in Saudi Arabia.

This role offers the opportunity to build and deploy high-impact AI, machine learning, and generative AI solutions from initial concept through production.

You will combine software engineering, machine learning, and MLOps/LLMOps expertise to create scalable and reliable AI products.

The position involves solving complex business problems through technologies such as LLMs, RAG pipelines, NLP, forecasting, and anomaly detection.

You will work across the full AI lifecycle, from experimentation and evaluation to deployment, monitoring, and continuous improvement.

Strong attention to security, governance, observability, and data quality will be essential when delivering production-ready solutions.

You will also collaborate closely with stakeholders to translate business needs into practical technical solutions and measurable outcomes.

This is an excellent opportunity for an experienced engineer who enjoys combining advanced AI technologies with hands-on implementation and real-world impact.

Accountabilities

  • Design, develop, and deploy machine learning, AI, and GenAI solutions from proof of concept through production.
  • Build and optimize ML models and applications covering deep learning, NLP, forecasting, classification, regression, and anomaly detection use cases.
  • Develop production-grade GenAI applications using LLMs, RAG pipelines, embeddings, retrieval optimization, reranking, and prompt engineering.
  • Design and implement AI evaluation frameworks to assess model quality, reliability, relevance, and performance.
  • Build scalable AI services and integrations using REST and gRPC APIs as well as event-driven architectures.
  • Establish and maintain MLOps and LLMOps practices covering deployment, automation, versioning, monitoring, and lifecycle management.
  • Containerize and orchestrate AI applications using Docker and Kubernetes and integrate them into robust CI/CD pipelines.
  • Implement model monitoring, drift detection, performance tracking, and processes for continuous model improvement.
  • Ensure AI solutions meet enterprise requirements for data quality, governance, security, role-based access control, encryption, and auditability.
  • Collaborate with business and technical stakeholders to understand requirements, identify opportunities for AI adoption, and translate them into effective technical solutions.
  • Support solutions through production operations, troubleshooting, optimization, and ongoing improvements.
  • Apply strong engineering practices to ensure AI systems are scalable, secure, observable, maintainable, and aligned with business objectives.

Requirements

  • 8+ years of professional software engineering or technical engineering experience.
  • Strong hands-on experience in Machine Learning and AI/ML Engineering.
  • Advanced Python development skills and practical experience with deep learning and machine learning techniques.
  • Experience with NLP, forecasting, classification, regression, and anomaly detection.
  • Proven experience building GenAI applications using LLMs and Retrieval-Augmented Generation (RAG) architectures.
  • Strong understanding of embeddings, retrieval tuning, reranking, prompt engineering, and AI/LLM evaluation methodologies.
  • Solid knowledge of MLOps and LLMOps principles and practices across the AI development lifecycle.
  • Hands-on experience with Docker, Kubernetes, and CI/CD technologies for production deployments.
  • Experience designing and developing REST and gRPC APIs and event-driven services.
  • Knowledge of model monitoring, model versioning, drift detection, performance evaluation, and model lifecycle management.
  • Strong understanding of data quality, data governance, security controls, RBAC, encryption, and audit trails.
  • Ability to work effectively with both technical and non-technical stakeholders and translate business challenges into practical AI solutions.
  • Strong problem-solving, analytical, communication, and collaboration skills.
  • Ability to operate effectively in fast-moving environments while balancing experimentation with production reliability.

Benefits

  • Competitive annual salary of $100,000-$120,000.
  • Full-time opportunity with a remote working model.
  • Opportunity to work on cutting-edge AI, machine learning, and GenAI solutions.
  • Hands-on exposure to LLMs, RAG, MLOps, LLMOps, Kubernetes, and cloud-native engineering practices.
  • Opportunity to contribute to AI solutions from concept and experimentation through production deployment.
  • Work on technically challenging projects with a strong focus on scalability, security, governance, and observability.
  • Collaborative environment with opportunities to engage directly with stakeholders and influence AI solution strategy.
  • Opportunity to expand expertise across modern AI engineering, machine learning, and production software development.

How Jobgether Works

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 27 أغسطس 2026
رقم الإعلان لدى المصدر: 4458610958