بصفتك مستشارًا في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، ستقوم بتصميم وتطوير وتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) التي تساعد المؤسسات على إطلاق قيمة الأعمال من خلال التحليلات المتقدمة والأتمتة الذكية. ستعمل عبر دورة حياة تطوير الذكاء الاصطناعي، مع الاستفادة من خدمات الذكاء الاصطناعي السحابية وتقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي ومنصات البيانات القابلة للتوسع لتقديم حلول مبتكرة جاهزة للإنتاج. يجمع هذا الدور بين الخبرة التقنية وحل المشكلات والتعاون لتسريع اعتماد الذكاء الاصطناعي وتحقيق نتائج أعمال ملموسة.
المسؤوليات الأساسية
- تصميم وتطوير حلول AI و ML باستخدام منصات وخدمات الذكاء الاصطناعي السحابية-native وأطر التطوير الحديثة.
- بناء وصيانة خطوط أنابيب بيانات قابلة للتوسع تدعم اكتساب البيانات وتدريب النماذج والنشر والمراقبة وعمليات الإنتاج.
- تطبيق ممارسات DevOps و MLOps لأتمتة وتحسين تطوير النماذج ونشرها وإدارتها عبر دورة الحياة والإصدارات.
- تطوير وتخصيص ونشر حلول التعلم العميق والذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة (LLM) بما يتوافق مع متطلبات الأعمال.
- تقييم احتياجات الأعمال وتوافر البيانات ومتطلبات البنية التحتية لتوصية وتنفيذ حلول AI فعالة.
- دعم نشرات الذكاء الاصطناعي عبر بيئات السحابة ومنصات الحوسبة الحدية وبنى HPC عند الاقتضاء.
- إجراء أبحاث وتجارب حول تقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة والخوارزميات وتقنيات المحاكاة والأساليب التحليلية المتقدمة.
- العمل مع مجموعات بيانات كبيرة الهيكلة وغير الهيكلة، مع تطبيق تقنيات تنظيف البيانات والمعالجة الأولية والمهندسة المميزة لتحسين أداء النموذج.
- تصميم وصيانة حلول تخزين البيانات والنماذج والمعرفة بكفاءة التي تمكن تطبيقات AI قابلة للتوسع وواجهات الاسترجاع.
- التعاون مع مهندسي البيانات والمعماريين الحلول وأصحاب المصلحة في الأعمال لتصميم وتقديم حلول AI على مستوى المؤسسة.
- تقييم أداء النموذج والتواصل بجودة الحل وقابليته للتوسع وقيمته التجارية من خلال نتائج قابلة للقياس.
- التأكد من امتثال حلول AI لمعايير الأمن والحوكمة والامتثال وAI المسؤول.
المُرشَّح المثالي
- 4-7 سنوات خبرة في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وعلوم البيانات والتحليلات والهندسة البيانات أو تخصصات تقنية ذات صلة.
- خبرة عملية في تطوير واختبار ونشر حلول AI/ML في بيئات المؤسسات.
- مهارات برمجة قوية في بايثون وخبرة مع أطر تعلم الآلة مثل TensorFlow وPyTorch وScikit-learn أو تقنيات مكافئة.
- خبرة في العمل مع التعلم العميق والذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وتقنيات تحليل متقدمة.
- معرفة بمنصات السحابة مثل Microsoft Azure وAWS أو Google Cloud Platform وخدماتها للذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة.
- خبرة في بناء خطوط أنابيب بيانات قابلة للتوسع ودعم ممارسات MLOps لنشر النماذج وتشغيلها.
- فهم قوي لمعالجة البيانات والمهندسـة المميزة وتقييم النماذج وتحسين الأداء.
- خبرة في تطوير ونشر تطبيقات توليد AI-based وتطبيقات مؤتمتة ذكية.
- معرفة بـ Retrieval-Augmented Generation (RAG) وقواعد بيانات المتجهات والتضمينات وأطر تنظيم AI.
- خبرة بتقنيات الحاويات مثل Docker وأطر التنسيق مثل Kubernetes.
- الاطلاع على نشرات edge AI وهياكل الحوسبة الموزعة وبيئات HPC.
- خبرة في تنفيذ مراقبة النماذج وتوافرها وعمليات دعم الإنتاج.
- تفكير تحليلي قوي وحل المشكلات ومهارات إدارة أصحاب المصلحة.
- يُفضل وجود شهادات ذات صلة في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وعلوم البيانات والهندسة البيانات أو تقنيات السحابة.
As an AI & Machine Learning Consultant , you will design, develop, and implement Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) solutions that help organizations unlock business value through advanced analytics and intelligent automation. You will work across the AI development lifecycle, leveraging cloud-based AI services, Generative AI technologies, and scalable data platforms to deliver innovative, production-ready solutions. This role combines technical expertise, problem-solving, and collaboration to accelerate AI adoption and drive business outcomes.
Key Responsibilities
- Design and develop AI and Machine Learning solutions using cloud-native AI platforms, services, and modern development frameworks.
- Build and maintain scalable data pipelines to support data ingestion, model training, deployment, monitoring, and production operations.
- Apply DevOps and MLOps practices to automate and optimize model development, deployment, versioning, and lifecycle management.
- Develop, customize, and deploy Deep Learning, Generative AI, and Large Language Model (LLM) solutions tailored to business requirements.
- Assess business needs, data availability, and infrastructure requirements to recommend and implement effective AI solutions.
- Support AI deployments across cloud environments, edge computing platforms, and High-Performance Computing (HPC) infrastructures where applicable.
- Conduct research and experimentation on emerging AI technologies, algorithms, simulation techniques, and advanced analytical methods.
- Work with large-scale structured and unstructured datasets, applying data cleansing, preprocessing, and feature engineering techniques to improve model performance.
- Design and maintain efficient data, model, and knowledge storage solutions that enable scalable AI applications and retrieval capabilities.
- Collaborate with data engineers, solution architects, and business stakeholders to design and deliver enterprise-grade AI solutions.
- Evaluate model performance and communicate solution quality, scalability, and business value through measurable outcomes.
- Ensure AI solutions adhere to security, governance, compliance, and Responsible AI standards.
Desired Candidate Profile
- 4-7 years of experience in Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science, Analytics, Data Engineering, or related technical disciplines.
- Hands-on experience developing, testing, and deploying AI/ML solutions in enterprise environments.
- Strong programming skills in Python and experience with machine learning frameworks such as TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, or equivalent technologies.
- Experience working with Deep Learning, Generative AI, Large Language Models (LLMs), and advanced analytics techniques.
- Knowledge of cloud platforms such as Microsoft Azure, AWS, or Google Cloud Platform and their AI/ML services.
- Experience building scalable data pipelines and supporting MLOps practices for model deployment and operations.
- Strong understanding of data preprocessing, feature engineering, model evaluation, and performance optimization methodologies.
- Experience developing and deploying Generative AI, LLM-based applications, and intelligent automation solutions.
- Knowledge of Retrieval-Augmented Generation (RAG), vector databases, embeddings, and AI orchestration frameworks.
- Experience with containerization technologies such as Docker and orchestration platforms such as Kubernetes.
- Familiarity with edge AI deployments, distributed computing architectures, and High-Performance Computing (HPC) environments.
- Experience implementing model monitoring, observability, and production support processes.
- Strong analytical thinking, problem-solving, and stakeholder management skills.
- Relevant certifications in Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science, Data Engineering, or Cloud Technologies are preferred.