The purpose of AI and Senior Engineer position is to design, develop, and deploy scalable AI/ML solutions that drive business value. The ideal candidate combines strong engineering skills with a deep understanding of machine learning techniques to build robust, production-grade models and services.
Model Development:Design and implement advanced machine learning algorithms (supervised, unsupervised, and deep learning). Build and optimize predictive models for real-world business problems. AI Solution Engineering:Convert business requirements into production-ready ML pipelines, from data ingestion to deployment. Integrate ML models into existing applications using APIs or microservices. Performance Optimization:Improve model accuracy, scalability, and inference performance. Implement techniques like quantization, pruning, and hyperparameter tuning. Collaboration:Work closely with product managers, software engineers, and other AI/ML engineers to deliver end-to-end solutions. Continuous Improvement:Stay updated on emerging AI/ML technologies and recommend new tools, libraries, and approaches. Mentor junior engineers and contribute to team best practices.
Educational Requirements: Bachelor’s Computer Science, Artificial Intelligence, Machine Learning, or a related field. Required Industry Experience: Minimum 4 Years of Experience in any AI related fields. Technological Requirements: Excellent command of Microsoft Suites. Language Requirements: Excellent command of English (spoken and written).
الغرض من منصب مهندس أول في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة هو تصميم وتطوير ونشر حلول قابلة للتوسع في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة التي تعزز القيمة التجارية. يجمع المرشح المثالي بين المهارات الهندسية القوية والفهم العميق لتقنيات تعلم الآلة لبناء نماذج وخدمات قوية وجاهزة للإنتاج.
تطوير النماذج: تصميم وتنفيذ خوارزميات تعلم آلي متقدمة (خاضعة للإشراف، غير خاضعة للإشراف، وتعلم عميق). بناء وتحسين نماذج تنبؤية لمشكلات تجارية واقعية. هندسة حلول الذكاء الاصطناعي: تحويل متطلبات العمل إلى خطوط أنابيب تعلم آلي جاهزة للإنتاج، بدءاً من استيعاب البيانات وصولاً إلى النشر. دمج نماذج تعلم الآلة في التطبيقات الحالية باستخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs) أو الخدمات المصغرة (Microservices). تحسين الأداء: تحسين دقة النماذج، وقابليتها للتوسع، وأداء الاستدلال. تنفيذ تقنيات مثل التكميم (Quantization)، والتقليم (Pruning)، وضبط المعلمات الفائقة (Hyperparameter tuning). التعاون: العمل بشكل وثيق مع مديري المنتجات، ومهندسي البرمجيات، وغيرهم من مهندسي الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة لتقديم حلول متكاملة. التحسين المستمر: البقاء على اطلاع بأحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة والتوصية بأدوات ومكتبات ونهج جديدة. توجيه المهندسين المبتدئين والمساهمة في أفضل ممارسات الفريق.
المتطلبات التعليمية: بكالوريوس في علوم الحاسوب، الذكاء الاصطناعي، تعلم الآلة، أو مجال ذي صلة. الخبرة الصناعية المطلوبة: خبرة لا تقل عن 4 سنوات في أي من المجالات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. المتطلبات التقنية: إتقان ممتاز لمجموعة برامج مايكروسوفت (Microsoft Suites). متطلبات اللغة: إتقان ممتاز للغة الإنجليزية (تحدثاً وكتابةً).