Job description
About the Role
We are looking for an Applied AI Engineer to design, build, and deploy intelligent AI solutions that solve real business challenges. In this role, you'll work with Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), GraphRAG, AI agents, and knowledge graphs to create scalable, production-ready AI applications.
This is an AI-first engineering role, where leveraging AI development tools such as ChatGPT, Cursor, GitHub Copilot, Claude, or Windsurf is an essential part of the development workflow.
Key Responsibilities
Design, develop, and deploy AI-powered applications using LLMs.
Build and optimize RAG and GraphRAG pipelines.
Develop AI agents and multi-agent workflows for business automation.
Design and manage knowledge graphs using GraphDB technologies.
Integrate enterprise data sources with AI applications.
Engineer prompts, workflows, and agent orchestration for reliable AI systems.
Evaluate and optimize AI models for quality, latency, scalability, and cost.
Build production-ready APIs and AI services.
Collaborate with cross-functional teams to deliver AI-driven products.
Stay up to date with the latest AI models, frameworks, and best practices.
Requirements
Bachelor's degree in Computer Science, Software Engineering, AI, or a related field.
3+ years of experience developing AI-powered or data-intensive applications.
Strong proficiency in Python.
Hands-on experience with LLMs (OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Gemini, or similar).
Experience implementing Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Experience with Graph Databases such as Neo4j, Amazon Neptune, Memgraph, or GraphDB.
Familiarity with vector databases such as Pinecone, Qdrant, Weaviate, Milvus, or pgvector.
Experience integrating AI models through APIs and SDKs.
Solid understanding of REST APIs, Git, Docker, and cloud platforms (Azure, AWS, or GCP).
Strong analytical, debugging, and problem-solving skills.
Preferred Qualifications
Experience with GraphRAG architectures.
Knowledge of AI agent frameworks such as LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel, or OpenAI Agents SDK.
Experience with Model Context Protocol (MCP).
Prompt engineering and AI evaluation frameworks.
Knowledge of semantic search and hybrid retrieval.
Experience with FastAPI, Django, or Flask.
Familiarity with Kubernetes, CI/CD pipelines, and microservices.
Experience building knowledge graphs and ontology design.
What We Offer
Opportunity to build cutting-edge AI products.
Collaborative and innovative engineering environment.
Exposure to the latest AI technologies and frameworks.
Professional growth and continuous learning opportunities.
Competitive salary and benefits package.
Join Our Team
If you're passionate about building practical AI applications, enjoy working with the latest AI technologies, and thrive in an AI-first development environment, we'd love to hear from you!
وصف العمل
حول الدور
نحن نبحث عن مهندس ذكاء اصطناعي تطبيقي ليصمّم ويبنِي وينفّذ حلول ذكاء اصطناعي ذكية تحل تحديات الأعمال الحقيقية. في هذا الدور، ستعمل مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، GraphRAG، وكلاء الذكاء الاصطناعي، و المخططات المعرفية لإنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع ومنتجة للتنفيذ.
هذا دور هندسي يُعَظِّم الذكاء الاصطناعي في القلب، حيث أن استخدام أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، Cursor، GitHub Copilot، Claude، أو Windsurf جزء أساسي من سير العمل التطويري.
المسؤوليات الرئيسية
تصميم وتطوير ونشر تطبيقات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي باستخدام LLMs.
بناء وتحسين خطط RAG و GraphRAG.
تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي وتدفقات عمل متعددة الوكلاء لأتمتة الأعمال.
تصميم وإدارة المخططات المعرفية باستخدام تقنيات GraphDB.
دمج مصادر بيانات المؤسسة مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
تصميم تقنيات المحفّزات، وتدفقات العمل، وتنظيم الوكلاء لأنظمة ذكاء اصطناعي موثوقة.
تقييم وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي للجودة، الكمون، القابلية للتوسع، والتكلفة.
بناء واجهات برمجة تطبيقات جاهزة للإنتاج وخدمات ذكاء اصطناعي.
التعاون مع فرق متعددة التخصصات لتقديم منتجات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
المتابعة لأحدث نماذج الذكاء الاصطناعي والأطر وأفضل الممارسات.
المؤهلات المطلوبة
درجة البكالوريوس في علوم الحاسوب، هندسة البرمجيات، الذكاء الاصطناعي، أو مجال ذي صلة.
3+ سنوات من الخبرة في تطوير تطبيقات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي أو البيانات المكثفة.
إتقان قوي لبايثون.
خبرة عملية مع LLMs (OpenAI، Azure OpenAI، Anthropic، Gemini، أو ما يشابهها).
خبرة في تنفيذ Retrieval-Augmented Generation (RAG).
خبرة مع قواعد البيانات الرسومية مثل Neo4j، Amazon Neptune، Memgraph، أو GraphDB.
الاطلاع على قواعد البيانات الشعاعية مثل Pinecone، Qdrant، Weaviate، Milvus، أو pgvector.
خبرة في دمج نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال واجهات برمجة التطبيقات ومجموعات التطوير البرمجية (SDKs).
فهم قوي لـ REST APIs، Git، Docker، ومنصات السحابة (Azure، AWS، أو GCP).
مقدرة تحليلية قوية، ومهارات تصحيح أخطاء وحل مشكلات.
المؤهلات المفضلة
خبرة مع هندسة GraphRAG.
معرفة بإطارات وكلاء الذكاء الاصطناعي مثل LangGraph، CrewAI، AutoGen، Semantic Kernel، أو OpenAI Agents SDK.
خبرة في بروتوكول سياق النموذج (MCP).
هندسة المحفزات وأطر تقييم الذكاء الاصطناعي.
معرفة بالبحث الدلالي والاسترجاع الهجين.
خبرة بـ FastAPI، Django، أو Flask.
الاطلاع على Kubernetes، خطوط CI/CD، والهياكل الدقيقة.
خبرة في بناء مخططات معرفية وتصميم الأن ontology.
ما نقدم
فرصة لبناء منتجات ذكاء اصطناعي رائدة.
بيئة هندسية تعاونية ومبتكرة.
التعرّض لأحدث تقنيات وأطر الذكاء الاصطناعي.
فرص النمو المهني والتعلم المستمر.
راتب تنافسي وباقة مزايا.
انضم إلى فريقنا
إذا كنت شغوفاً ببناء تطبيقات ذكاء اصطناعي عملية، وتستمتع بالعمل مع أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي، وتزدهر في بيئة تطوير تركز على AI، نود سماعك!