About the Role
Jackson Green Recruitment is seeking a Principal Senior AI Research Engineer for a full-time position in Riyadh, Saudi Arabia. This is a frontier-level individual contributor role with a focus on advanced AI systems for energy. The successful candidate will join a Saudi technology and engineering company that develops advanced systems across artificial intelligence, energy, critical infrastructure, security, and industrial technology.
Role Purpose and Scope
This position is designed to help establish and lead the technical direction of a frontier AI research program, specifically as a Principal AI Research Engineer specializing in Energy Systems. The role is distinct from conventional machine learning engineering, operating at the intersection of advanced research, scientific computing, energy-system intelligence, and large-scale AI engineering. The company is expanding its operations with a multidisciplinary AI laboratory in Europe, bringing together advanced AI researchers, mathematicians, energy specialists, AI engineers, and software developers.
Key Responsibilities
- Define and lead research programs at the intersection of artificial intelligence, applied mathematics, scientific computing, and energy systems.
- Develop novel architectures, algorithms, training strategies, and evaluation methodologies for complex energy and industrial problems.
- Research advanced approaches including physics-informed neural networks, graph neural networks, neural operators, probabilistic modelling, representation learning, reinforcement learning, control-aware learning, and foundation models for time-series and sensor data.
- Design scientifically rigorous experiments, benchmarks, ablation studies, and validation protocols.
- Translate successful research into reliable prototypes and production-grade AI systems.
- Lead and mentor AI research engineers, machine learning engineers, and supporting AI engineers.
- Help shape long-term AI research strategy, compute strategy, and technical roadmap.
Required Experience and Skills
Candidates should possess over 10 years of experience in a relevant field. The role requires the ability to investigate new AI methodologies, build experimental systems, and validate them against real-world energy data. A key aspect involves leading the transition of successful research into secure, production-grade solutions deployed on private GPU infrastructure. The Principal Senior AI Research Engineer will also serve as a technical leader, mentoring team members and setting scientific and engineering standards.
Technical Environment
The technical stack is evolving, and the successful candidate will significantly influence its direction. Current technologies include:
- Programming languages and frameworks: Python, PyTorch , JAX.
- Data science libraries: NumPy, SciPy, Pandas, Polars, scikit-learn, XGBoost, LightGBM.
- Specialized AI tools: PyTorch Geometric or equivalent graph-learning frameworks, probabilistic programming, Bayesian modelling tools, optimization frameworks (*, Pyomo, CVXPY, OR-Tools).
- MLOps and infrastructure: MLflow for experiment tracking, model lineage, and registry management; Kubeflow Trainer and Kubeflow Pipelines.
- Development practices: Git, modern code-review workflows, CI/CD for AI and scientific-computing workloads, data and model versioning, automated evaluation, and regression testing.
While not expected to have used every listed technology, candidates must demonstrate deep expertise in the underlying principles and the ability to rapidly evaluate and adopt appropriate tools.
Work Type and Location
This is a full-time position based in Riyadh, Saudi Arabia. The role requires a minimum of 10 years of relevant experience.
About the Role
تبحث Jackson Green Recruitment عن مهندس أبحاث ذكاء اصطناعي رئيسي وكبير بدوام كامل في الرياض، المملكة العربية السعودية. هذه وظيفة مساهم فني من المستوى الأول مع تركيز على أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة للطاقة. سينضم المرشح الناجح إلى شركة سعودية للتكنولوجيا والهندسة تطور أنظمة متقدمة عبر الذكاء الاصطناعي، الطاقة، البنية التحتية الحيوية، الأمن، والتقنية الصناعية.
Role Purpose and Scope
هذه الوظيفة مصممة للمساعدة في تأسيس وقيادة الاتجاه الفني لبرنامج أبحاث الذكاء الاصطناعي المتقدم، تحديداً كمهندس أبحاث ذكاء اصطناعي رئيسي متخصص في أنظمة الطاقة. الدور يختلف عن هندسة تعلم الآلة التقليدية، ويعمل عند تقاطع البحث المتقدم والحوسبة العلمية وذكاء نظام الطاقة وهندسة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. توسع الشركة عملياتها بمختبر ذكاء اصطناعي متعدد التخصصات في أوروبا، يجمع بين باحثين في الذكاء الاصطناعي ومتخصصين في الرياضيات وتخصصي الطاقة ومهندسي الذكاء الاصطناعي ومطوري البرمجيات.
Key Responsibilities
- حدد وقِدِم برامج البحث عند تقاطع الذكاء الاصطناعي، الرياضيات التطبيقية، الحوسبة العلمية، وأنظمة الطاقة.
- طور هياكل جديدة وخوارزميات واستراتيجيات تدريب ومنهجيات تقييم لمشاكل الطاقة والصناعة المعقدة.
- ابحث عن مناهج متقدمة تشمل الشبكات العصبية المعتمدة على الفيزياء، الشبكات العصبية البيانية، العوامل العصبية، النمذجة الاحتمالية، تعلم التمثيل، التعلم المعزز، التعلم المدروس للتحكم، ونماذج الأساس لسلاسل البيانات وأجهزة الاستشعار.
- صمِم تجارب علمية صارمة، معايير، دراسات الاستئصال، وبروتوكولات التحقق.
- ترجم البحث الناجح إلى نماذج أولية موثوقة وأنظمة ذكاء اصطناعي جاهزة للإنتاج.
- قيادة وتوجيه مهندسي أبحاث الذكاء الاصطناعي، مهندسي تعلم الآلة، والمهندسين المساعدين في الذكاء الاصطناعي.
- المساعدة في تشكيل استراتيجية أبحاث ذكاء اصطناعي طويلة الأجل، استراتيجية الحوسبة، وخريطة طريق تقنية.
Required Experience and Skills
يجب أن يمتلك المرشحون أكثر من 10 سنوات من الخبرة في مجال ذو صلة. تتطلب الوظيفة القدرة على استكشاف منهجيات AI جديدة، بناء أنظمة تجريبية، والتحقق منها against بيانات الطاقة الواقعية. جانب رئيسي يتضمن قيادة انتقال البحث الناجح إلى حلول آمنة وموثوقة بالإنتاج مقرونة بالبنية التحتية الخاصة بـGPU. كما سيعمل مهندس أبحاث الذكاء الاصطناعي الأول كقائد فني، موجهًا أعضاء الفريق وتحديد المعايير العلمية والهندسية.
Technical Environment
التكديس التقني في طور التطور، وسيؤثر المرشح الناجح بشكل كبير في اتجاهه. التقنيات الحالية تشمل:
- لغات البرمجة والإطارات: بايثون، PyTorch، JAX.
- مكتبات علم البيانات: NumPy، SciPy، Pandas، Polars، scikit-learn، XGBoost، LightGBM.
- أدوات AI متخصصة: PyTorch Geometric أو أطر تعلم الرسوم البيانية المماثلة، البرمجة الاحتمالية، أدوات النمذجة بايزية، أطر التحسين (Pyomo، CVXPY، OR-Tools).
- MLOps والبنية التحتية: MLflow لتتبع التجارب، سلالة النموذج، وإدارة السجل؛ Kubeflow Trainer وKubeflow Pipelines.
- ممارسات التطوير: Git، عمليات مراجعة الشفرة الحديثة، CI/CD للأعباء العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي والحوسبة العلمية، إصدار البيانات والنماذج، التقييم الآلي، واختبار العودة للنطاق.
على الرغم من أنه ليس من المتوقع استخدام كل تقنية مذكورة، يجب أن يظهر المرشحون خبرة عميقة في المبادئ الأساسية والقدرة على تقييم واعتماد الأدوات المناسبة بسرعة.
Work Type and Location
هذه وظيفة بدوام كامل مقرها في الرياض، المملكة العربية السعودية. تتطلب الدور حد أدنى من 10 سنوات من الخبرة ذات الصلة.