Position
Senior AI Engineer / Senior Machine Learning Engineer
Job Description
Position Overview
As a
AI Engineer / Senior Machine Learning Engineer – GenAI & Agentic AI at Arrow Electronics, you will play a key role in developing and deploying intelligent AI solutions that address complex business and engineering challenges.
The role is built on a
strong foundation in machine learning and data science, with a strong focus on
Generative AI, Large Language Models (LLMs), RAG, knowledge bases, and agentic AI systems.
You will work across the full AI lifecycle, from data exploration and model development to production deployment, evaluation, optimization, and continuous improvement. You will collaborate with software engineers, data engineers, product teams, and domain experts across a multinational environment.
Key Responsibilities
- Design, develop, evaluate, and deploy machine learning and AI solutions for real-world problems.
- Apply strong ML and data science fundamentals and model evaluation.
- Develop Generative AI and LLM-powered applications using modern foundation models.
- Design and implement RAG pipelines, knowledge bases, semantic/hybrid search, and vector-based retrieval systems.
- Develop agentic AI and multi-step workflows using frameworks such as LangGraph and LangChain.
- Build agents capable of tool usage, reasoning, routing, state management, and multi-step task execution.
- Develop evaluation and monitoring approaches for ML, LLM, RAG, and agentic AI systems.
- Collaborate with technical and business stakeholders to translate complex problems into practical AI solutions.
Qualifications
Required
- 3–6 years of professional experience in data science, machine learning, AI engineering, or a related field.
- Strong machine learning and data science fundamentals are mandatory.
- Strong proficiency in Python and common ML/AI libraries.
- Hands-on experience developing and deploying ML/AI solutions in production.
- Practical experience with Generative AI and Large Language Models (LLMs).
- Experience with RAG, embeddings, vector databases, semantic search, or knowledge-based AI systems.
- Hands-on experience with LLM orchestration and agentic AI frameworks, preferably LangGraph and/or LangChain.
- Understanding of agentic architectures, tool calling, workflow orchestration, state management, and multi-step AI workflows.
- Strong analytical, problem-solving, and communication skills.
Preferred / Plus
- Experience building production-grade AI agents or multi-agent systems.
- Experience with LLM/RAG evaluation, observability, guardrails, and reliability techniques.
- Experience with cloud AI platforms such as AWS Bedrock, Azure OpenAI, or Google Vertex AI.
- Experience with Elasticsearch, OpenSearch, Solr, FAISS, pgvector, Pinecone, Milvus, or similar technologies.
Location:
EG-Cairo, Egypt (Al Emdad & Al Tamween)
Time Type
Full time
Job Category
Information Technology
المسمى الوظيفي
مهندس ذكاء اصطناعي أول / مهندس تعلم آلة أول
الوصف الوظيفي
نظرة عامة على الوظيفة
بصفتك
مهندس ذكاء اصطناعي / مهندس تعلم آلة أول – GenAI & Agentic AI في Arrow Electronics، ستلعب دورًا رئيسيًا في تطوير ونشر حلول ذكاء اصطناعي ذكية تعالج التحديات التجارية والهندسية المعقدة.
يعتمد هذا الدور على
أساس قوي في تعلم الآلة وعلم البيانات، مع تركيز قوي على
الذكاء الاصطناعي التوليدي، ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وRAG، وقواعد المعرفة، وأنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلة.
ستعمل عبر دورة حياة الذكاء الاصطناعي بالكامل، من استكشاف البيانات وتطوير النماذج إلى النشر في بيئة الإنتاج، والتقييم، والتحسين، والتطوير المستمر. ستتعاون مع مهندسي البرمجيات، ومهندسي البيانات، وفرق المنتجات، والخبراء المتخصصين في بيئة متعددة الجنسيات.
المسؤوليات الرئيسية
- تصميم وتطوير وتقييم ونشر حلول تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي للمشكلات الواقعية.
- تطبيق أساسيات قوية في تعلم الآلة وعلم البيانات وتقييم النماذج.
- تطوير تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) باستخدام النماذج التأسيسية الحديثة.
- تصميم وتنفيذ خطوط معالجة RAG، وقواعد المعرفة، والبحث الدلالي/الهجين، وأنظمة الاسترجاع القائمة على المتجهات.
- تطوير الذكاء الاصطناعي الوكيل وسير العمل متعدد الخطوات باستخدام أطر عمل مثل LangGraph وLangChain.
- بناء وكلاء قادرين على استخدام الأدوات، والتفكير المنطقي، والتوجيه، وإدارة الحالة، وتنفيذ المهام متعددة الخطوات.
- تطوير أساليب التقييم والمراقبة لأنظمة تعلم الآلة، ونماذج اللغة الكبيرة، وRAG، والذكاء الاصطناعي الوكيل.
- التعاون مع أصحاب المصلحة التقنيين والتجاريين لتحويل المشكلات المعقدة إلى حلول ذكاء اصطناعي عملية.
المؤهلات
المتطلبات الأساسية
- خبرة مهنية من 3 إلى 6 سنوات في علم البيانات، أو تعلم الآلة، أو هندسة الذكاء الاصطناعي، أو مجال ذي صلة.
- أساسيات قوية في تعلم الآلة وعلم البيانات أمر إلزامي.
- إتقان قوي للغة بايثون (Python) ومكتبات تعلم الآلة/الذكاء الاصطناعي الشائعة.
- خبرة عملية في تطوير ونشر حلول تعلم الآلة/الذكاء الاصطناعي في بيئة الإنتاج.
- خبرة عملية مع الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs).
- خبرة في RAG، والتضمين (embeddings)، وقواعد بيانات المتجهات، والبحث الدلالي، أو أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على المعرفة.
- خبرة عملية في تنسيق نماذج اللغة الكبيرة وأطر عمل الذكاء الاصطناعي الوكيل، ويفضل LangGraph و/أو LangChain.
- فهم الهياكل الوكيلة (agentic architectures)، واستدعاء الأدوات، وتنسيق سير العمل، وإدارة الحالة، وسير عمل الذكاء الاصطناعي متعدد الخطوات.
- مهارات تحليلية وحل مشكلات وتواصل قوية.
المفضل / المزايا الإضافية
- خبرة في بناء وكلاء ذكاء اصطناعي جاهزين للإنتاج أو أنظمة متعددة الوكلاء.
- خبرة في تقييم LLM/RAG، وإمكانية الملاحظة (observability)، وهياكل الحماية (guardrails)، وتقنيات الموثوقية.
- خبرة في منصات الذكاء الاصطناعي السحابية مثل AWS Bedrock أو Azure OpenAI أو Google Vertex AI.
- خبرة في Elasticsearch أو OpenSearch أو Solr أو FAISS أو pgvector أو Pinecone أو Milvus أو التقنيات المشابهة.
الموقع:
مصر - القاهرة (الإمداد والتموين)
نوع دوام العمل
دوام كامل
فئة الوظيفة
تكنولوجيا المعلومات