عن الدور الوظيفي
يقوم فريق الخدمات المهنية في IST Networks ببناء تجارب الذكاء الاصطناعي المحادثي التي تعمل فوق منصات تجربة العملاء (CX) للمؤسسات. بصفتك مهندس ذكاء اصطناعي محادثي، ستتولى مسؤولية التسليم الشامل لروبوتات الصوت والدردشة عبر منصات تشمل Kore.ai وGenesys Cloud وSprinklr وCognigy، حيث ستتعامل مباشرة مع العملاء لفهم احتياجات الأتمتة وبناء حلول تحقق قيمة تجارية ملموسة.
ما ستفعله
الاجتماع بالعملاء وأصحاب المصلحة لتحديد نقاط الألم التشغيلية وفرص الأتمتة، وترجمتها إلى مواصفات تقنية منظمة. تصميم وبناء تدفقات محادثة شاملة لروبوتات الصوت والدردشة عبر منصات Kore.ai وGenesys Cloud وSprinklr وCognigy. تولي دورة حياة التسليم الكاملة - المتطلبات، والهندسة المعمارية، والبناء، والاختبار، والنشر، والتسليم. تطوير محادثات واعية بالسياق ومتعددة الأدوار مع معالجة مناسبة للبدائل والتصعيد. دمج حلول المحادثة مع أنظمة الخلفية (Backend)، وأنظمة إدارة علاقات العملاء (CRMs)، وواجهات برمجة تطبيقات المؤسسات. تكوين وتدريب نماذج معالجة اللغات الطبيعية (NLP/NLU) - تصنيف النوايا، واستخراج الكيانات، وإدارة الحوار. تطبيق هندسة الأوامر (Prompt Engineering) لتحسين تدفقات المحادثة المدعومة بنماذج اللغة الكبيرة (LLM)، بما في ذلك عمليات تكامل MCP وأنماط استخدام الأدوات الوكيلة. تقديم الدعم الفني لعمليات النشر المباشرة، ومراقبة أداء الروبوت، وتحليل سجلات المحادثة لتحقيق التحسين. الحفاظ على التواصل مع العميل طوال فترة التسليم والمساهمة في الوثائق الداخلية وأصول التسليم القابلة لإعادة الاستخدام.
المتطلبات
ما نبحث عنه
خبرة عملية من سنة إلى 3 سنوات في بناء روبوتات الدردشة و/أو روبوتات الصوت. تعتبر الخبرة العملية في منصة محادثة مؤسسية واحدة على الأقل (Kore.ai، Genesys Cloud، Cognigy، أو Sprinklr) ميزة قوية. معرفة عملية بـ NLP/NLU - تدريب النوايا، والتعرف على الكيانات، وتعبئة الخانات (Slot filling)، وإدارة حالة الحوار. خبرة في تكامل REST/Graph QL API، والإلمام بهندسة الأوامر وتكامل نماذج اللغة الكبيرة (Open AI, Azure Open AI, Claude, Cohere). قدرة أساسية على البرمجة أو الكتابة البرمجية بلغة Python أو Java Script، والإلمام ببيئات السحابة (AWS، Azure، أو GCP). تواصل واضح وواثق وقدرة على عرض المفاهيم التقنية لأصحاب المصلحة غير التقنيين. درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الحاسب، أو الذكاء الاصطناعي، أو اللغويات الحاسوبية، أو نظم المعلومات، أو تخصص ذي صلة.
لماذا يختلف هذا الدور
ستعمل عبر أربع منصات محادثة رئيسية بدلاً من التخصص في واحدة فقط، حيث ستأخذ الحلول من أول محادثة مع العميل وصولاً إلى النشر المباشر والضبط.
About The Role
IST Networks' Professional Services team builds the conversational AI experiences that sit on top of enterprise CX platforms. As a Conversational AI Engineer, you will own end-to-end delivery of voicebots and chatbots across platforms including Kore.ai, Genesys Cloud, Sprinklr, and Cognigy — engaging directly with clients to understand automation needs and building solutions that drive measurable business value.
What you will do
Meet with clients and stakeholders to identify operational pain points and automation opportunities, and translate them into structured technical specifications Design and build end-to-end conversational flows for voicebots and chatbots across Kore.ai, Genesys Cloud, Sprinklr, and Cognigy Own the full delivery lifecycle — requirements, architecture, build, testing, deployment, and handover Develop context-aware, multi-turn conversations with proper fallback and escalation handling Integrate conversational solutions with backend systems, CRMs, and enterprise APIs Configure and train NLP/NLU models — intent classification, entity extraction, and dialogue management Apply prompt engineering to optimise LLM-powered conversation flows, including MCP integrations and agentic tool-use patterns Provide technical support for live deployments, monitor bot performance, and analyse conversation logs to drive improvement Maintain client communication throughout delivery and contribute to internal documentation and reusable delivery assets
Requirements
What we are looking for
1–3 years of hands-on experience building chatbots and/or voicebots Practical experience with at least one enterprise conversational platform (Kore.ai, Genesys Cloud, Cognigy, or Sprinklr) is a strong plus Working knowledge of NLP/NLU — intent training, entity recognition, slot filling, and dialogue state management Experience with REST/Graph QL API integration, and familiarity with prompt engineering and LLM integration (Open AI, Azure Open AI, Claude, Cohere) Basic scripting or programming ability in Python or Java Script, and familiarity with cloud environments (AWS, Azure, or GCP) Clear, confident communicator able to present technical concepts to non-technical stakeholders Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Artificial Intelligence, Computational Linguistics, Information Systems, or a related discipline
Why this role is different
You will work across four major conversational platforms rather than specialising in one, taking solutions from first client conversation through to live deployment and tuning.