About Zetta:
Zetta is a global technology company designing secure, AI-enabled platforms for high-impact industries, logistics, transportation, and essential services. At Zetta, we don’t just consult. We build. We deploy.
AI-Enabled Work Environment:
Zetta is an AI-enabled organization. Candidates are expected to demonstrate familiarity with modern AI tools and the ability to use them responsibly to improve productivity, problem-solving, and decision-making within their role.
Role Overview:
We are looking for an AI Engineer to design and build production-grade software solutions where AI is a core engineering capability. AI is the primary focus of this role, but the position is not limited to building standalone AI products.
The ideal candidate can combine AI, software engineering, data, APIs, automation, and integrations to solve complex business and operational problems and can move from prototype to reliable production implementation.
What You Will Work On:
- AI-enabled applications, intelligent workflows, and enterprise automation.
- Agentic and multi-agent systems.
- Retrieval-Augmented Generation, enterprise search, and knowledge systems.
- Document intelligence and structured/unstructured data processing.
- AI integrations with databases, APIs, internal platforms, and third-party systems.
- Backend services, automation, operational tools, and AI-powered platform capabilities.
- AI evaluation, observability, reliability, performance, security, and cost optimization.
Key Responsibilities:
- Design, develop, test, and deploy production-grade AI solutions.
- Build AI into broader software solutions where it creates measurable value.
- Develop agentic and multi-agent systems with tools, skills, orchestration, and state management.
- Implement RAG pipelines across structured and unstructured enterprise data.
- Design prompts, system instructions, context strategies, structured outputs, and tool/function calling.
- Develop backend services and APIs primarily using Python.
- Integrate AI solutions with databases, APIs, enterprise platforms, document repositories, and internal systems.
- Build document ingestion, chunking, metadata, indexing, retrieval, and permission-aware access mechanisms.
- Design evaluation approaches for response quality, retrieval quality, hallucination risk, task completion, latency, reliability, and cost.
- Implement logging, monitoring, traces, observability, and auditability.
- Optimize AI systems for production performance and cost.
- Troubleshoot issues across AI, application code, databases, integrations, and infrastructure.
- Collaborate closely with Product, Engineering, Data, DevOps, QA, and Security.
- Convert successful implementations into reusable platform capabilities rather than one-off solutions.
Required Qualifications:
- 2+ years of professional software engineering or AI engineering experience.
- Strong professional experience with Python and solid software engineering fundamentals.
- Hands-on experience building production applications using Large Language Models.
- Strong understanding of LLMs, RAG, embeddings, semantic search, prompt engineering, context engineering, structured outputs, tool calling, agentic workflows, and AI evaluation.
- Strong experience building backend services and REST APIs.
- Strong SQL skills and experience with PostgreSQL or similar relational databases.
- Experience integrating third-party and enterprise APIs.
- Experience working with both structured and unstructured data.
- Experience with Docker and containerized applications.
- Cloud deployment experience, preferably GCP.
- Git and CI/CD experience.
- Strong debugging and production troubleshooting skills.
Preferred Experience:
- OpenAI APIs and models.
- Google Vertex AI.
- Multi-agent and orchestration frameworks.
- Vector databases, vector search, or pgvector.
- Redis.
- TypeScript, JavaScript, or Node.js.
- n8n or comparable workflow automation platforms.
- Kubernetes / GKE.
- Jira, Bitbucket, Slack, and enterprise SaaS integrations.
- Document processing for PDF, DOCX, spreadsheets, and other enterprise formats.
- AI observability and tracing platforms.
- OAuth, OIDC, SSO, RBAC, IAM, and enterprise security concepts.
- Experience operating AI solutions in regulated or enterprise environments.
What We Are Looking For:
We are looking for an engineer who combines AI depth with strong software engineering discipline. The right candidate should be able to decide where AI adds value and where traditional engineering is the better approach. They should be comfortable moving through Problem → Architecture → Prototype → Engineering → Integration → Evaluation → Production → Monitoring → Improvement.
What Success Looks Like:
- AI solutions work reliably in production, not only in demos. Systems are useful, secure, measurable, observable, maintainable, and economically sustainable, and successful implementations become reusable capabilities that strengthen the broader platform.
What We Offer:
- Medical insurance coverage.
- Course and certification tuition reimbursement.
- Flexible Working Hours
- Fully Remote Work Environment
- A collaborative, growth-oriented environment that encourages ownership and impact.
- Competitive USD Salary
- The opportunity to contribute to a global, technology-driven organization with a strong people-first culture.
Equal Opportunity Statement:
Zetta is proud to be an equal opportunity workplace. We are committed to providing equal employment opportunities regardless of race, color, ancestry, religion, sex, national origin, sexual orientation, age, citizenship, marital status, disability, gender identity, or veteran status. If you have a disability or special need that requires accommodation, please let us know.
عن زيتا:
زيتا هي شركة تكنولوجيا عالمية تصمم منصات آمنة ومدعومة بالذكاء الاصطناعي للقطاعات عالية التأثير، والخدمات اللوجستية، والنقل، والخدمات الأساسية. في زيتا، نحن لا نكتفي بتقديم الاستشارات فحسب، بل نبني وننشر حلولنا.
بيئة عمل مدعومة بالذكاء الاصطناعي:
زيتا هي مؤسسة تعتمد على الذكاء الاصطناعي. يُتوقع من المرشحين إظهار إلمامهم بأدوات الذكاء الاصطناعي الحديثة والقدرة على استخدامها بمسؤولية لتعزيز الإنتاجية، وحل المشكلات، واتخاذ القرارات ضمن أدوارهم الوظيفية.
نظرة عامة على الدور الوظيفي:
نحن نبحث عن مهندس ذكاء اصطناعي لتصميم وبناء حلول برمجية جاهزة للإنتاج الفعلي حيث يمثل الذكاء الاصطناعي قدرة هندسية أساسية. الذكاء الاصطناعي هو التركيز الرئيسي لهذا الدور، ولكن الوظيفة لا تقتصر فقط على بناء منتجات ذكاء اصطناعي مستقلة.
يمكن للمرشح المثالي الجمع بين الذكاء الاصطناعي، وهندسة البرمجيات، والبيانات، وواجهات برمجة التطبيقات (APIs)، والأتمتة، والتكاملات لحل المشكلات التشغيلية والتجارية المعقدة، مع القدرة على الانتقال من النماذج الأولية إلى التنفيذ الفعلي الموثوق في بيئة الإنتاج.
مجالات عملك:
- التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وسير العمل الذكي، وأتمتة المؤسسات.
- الأنظمة القائمة على الوكلاء الأذكياء والأنظمة متعددة الوكلاء.
- توليد النصوص المعزز بالاسترجاع (RAG)، والبحث المؤسسي، وأنظمة المعرفة.
- ذكاء المستندات ومعالجة البيانات المهيكلة وغير المهيكلة.
- تكامل الذكاء الاصطناعي مع قواعد البيانات، وواجهات APIs، والمنصات الداخلية، وأنظمة الطرف الثالث.
- خدمات الخلفية (Backend)، والأتمتة، والأدوات التشغيلية، وقدرات المنصات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
- تقييم الذكاء الاصطناعي، والقابلية للملاحظة، والموثوقية، والأداء، والأمان، وتحسين التكلفة.
المسؤوليات الرئيسية:
- تصميم وتطوير واختبار ونشر حلول ذكاء اصطناعي جاهزة لبيئة الإنتاج.
- دمج الذكاء الاصطناعي في حلول برمجية أوسع حيث يحقق قيمة قابلة للقياس.
- تطوير أنظمة الوكلاء والأنظمة متعددة الوكلاء باستخدام الأدوات والمهارات والتنسيق وإدارة الحالة.
- تنفيذ مسارات RAG عبر بيانات المؤسسة المهيكلة وغير المهيكلة.
- تصميم الأوامر (Prompts)، وتعليمات النظام، واستراتيجيات السياق، والمخرجات المهيكلة، واستدعاء الأدوات/الدوال.
- تطوير خدمات الخلفية وواجهات APIs باستخدام لغة Python بشكل أساسي.
- دمج حلول الذكاء الاصطناعي مع قواعد البيانات، وواجهات APIs، ومنصات المؤسسات، ومستودعات المستندات، والأنظمة الداخلية.
- بناء آليات استيعاب المستندات، والتقطيع (chunking)، والبيانات الوصفية، والفهرسة، والاسترجاع، والوصول القائم على الصلاحيات.
- تصميم أساليب تقييم جودة الاستجابة، وجودة الاسترجاع، ومخاطر الهلوسة، وإكمال المهام، وزمن الاستجابة، والموثوقية، والتكلفة.
- تنفيذ آليات التسجيل (logging)، والمراقبة، والتتبع، والقابلية للملاحظة، وإمكانية التدقيق.
- تحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي لأداء الإنتاج والتكلفة.
- استكشاف الأخطاء وإصلاحها عبر الذكاء الاصطناعي، وكود التطبيق، وقواعد البيانات، والتكاملات، والبنية التحتية.
- التعاون الوثيق مع فرق المنتجات، والهندسة، والبيانات، وDevOps، وضمان الجودة (QA)، والأمان.
- تحويل التنفيذات الناجحة إلى قدرات منصة قابلة لإعادة الاستخدام بدلاً من الحلول الفردية المؤقتة.
المؤهلات المطلوبة:
- خبرة مهنية لا تقل عن سنتين في هندسة البرمجيات أو هندسة الذكاء الاصطناعي.
- خبرة مهنية قوية في لغة Python وأساسيات متينة في هندسة البرمجيات.
- خبرة عملية في بناء تطبيقات الإنتاج باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs).
- فهم قوي للنماذج اللغوية الكبيرة، وRAG، والتضمينات (embeddings)، والبحث الدلالي، وهندسة الأوامر، وهندسة السياق، والمخرجات المهيكلة، واستدعاء الأدوات، وسير عمل الوكلاء، وتقييم الذكاء الاصطناعي.
- خبرة قوية في بناء خدمات الخلفية وواجهات REST APIs.
- مهارات قوية في SQL وخبرة في التعامل مع PostgreSQL أو قواعد البيانات العلاقاتية المماثلة.
- خبرة في تكامل واجهات APIs الخارجية والخاصة بالمؤسسات.
- خبرة في العمل مع البيانات المهيكلة وغير المهيكلة.
- خبرة في Docker والتطبيقات الحاوية (containerized).
- خبرة في النشر السحابي، ويفضل GCP.
- خبرة في Git وCI/CD.
- مهارات قوية في تصحيح الأخطاء واستكشاف أخطاء البيئة الإنتاجية وإصلاحها.
الخبرات المفضلة:
- نماذج وواجهات APIs الخاصة بـ OpenAI.
- منصة Google Vertex AI.
- أطر العمل متعددة الوكلاء وأطر التنسيق (orchestration).
- قواعد البيانات المتجهة (Vector databases)، والبحث المتجه، أو pgvector.
- Redis.
- TypeScript أو JavaScript أو Node.js.
- منصة n8n أو منصات أتمتة سير العمل المماثلة.
- Kubernetes / GKE.
- تكاملات Jira وBitbucket وSlack وتطبيقات SaaS المؤسسية.
- معالجة المستندات لملفات PDF وDOCX وجداول البيانات والصيغ المؤسسية الأخرى.
- منصات الملاحظة والتتبع للذكاء الاصطناعي.
- مفاهيم أمان المؤسسات مثل OAuth وOIDC وSSO وRBAC وIAM.
- خبرة في تشغيل حلول الذكاء الاصطناعي في البيئات المؤسسية أو الخاضعة للوائح التنظيمية.
ما نبحث عنه:
نبحث عن مهندس يجمع بين العمق في الذكاء الاصطناعي والانضباط القوي في هندسة البرمجيات. يجب أن يكون المرشح المناسب قادرًا على تحديد أين يضيف الذكاء الاصطناعي قيمة وأين تكون الهندسة التقليدية هي النهج الأفضل. كما يجب أن يكون مرتاحًا في التنقل عبر مراحل المشكلة ← الهندسة المعمارية ← النموذج الأولي ← الهندسة ← التكامل ← التقييم ← الإنتاج ← المراقبة ← التحسين.
كيف يبدو النجاح:
- تعمل حلول الذكاء الاصطناعي بموثوقية في بيئة الإنتاج، وليس فقط في العروض التوضيحية. تكون الأنظمة مفيدة وآمنة وقابلة للقياس والملاحظة والصيانة ومستدامة اقتصاديًا، وتتحول التطبيقات الناجحة إلى قدرات قابلة لإعادة الاستخدام تعزز المنصة بشكل عام.
ما نقدمه:
- تغطية التأمين الطبي.
- سداد تكاليف دورات التدريب والشهادات.
- ساعات عمل مرنة.
- بيئة عمل عن بُعد بالكامل.
- بيئة تعاونية موجهة نحو النمو تشجع على الملكية والقدرة على التأثير.
- راتب تنافسي بالدولار الأمريكي.
- الفرصة للمساهمة في مؤسسة عالمية قائمة على التكنولوجيا مع ثقافة قوية تضع الإنسان أولاً.
بيان تكافؤ الفرص:
تفخر زيتا بكونها مكان عمل يقدم فرصًا متكافئة. نحن نلتزم بتوفير فرص عمل متكافئة بغض النظر عن العرق، أو اللون، أو النسب، أو الدين، أو الجنس، أو الأصل القومي، أو التوجه الجنسي، أو العمر، أو المواطنة، أو الحالة الاجتماعية، أو الإعاقة، أو الهوية الجنسية، أو وضع المحاربين القدامى. إذا كانت لديك إعاقة أو حاجة خاصة تتطلب تكييفًا خاصًا، يرجى إعلامنا بذلك.