نظرة عامة على الدور كـ مدير أقدم لهندسة الذكاء الاصطناعي، ستقود الاستراتيجية والتصميم وتنفيذ منصات وهندسة الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة، مما يمكّن اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة بما في ذلك الذكاء الاصطناعي التوليدي، والنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، والنماذج متعددة الوسائط. ستحدد Architektur الذكاء الاصطناعي المستهدف، تقود قرارات التكنولوجيا، وتؤسس أسس ذكاء اصطناعي قابلة للتوسيع وآمنة ومهيكلة تعزز ابتكار الأعمال واعتماد الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة.
المسؤوليات الرئيسية
- تحديد وتطوير استراتيجيات وهندسة ذكاء اصطناعي للمؤسسة، الأطر، وهندسة مرجعية، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي التوليدي، وLLMs، وحلول ذكاء اصطناعي متعددة الوسائط.
- تقييم تقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة والمنصات وأنماط الهندسة المعمارية، وتقديم القيادة في اختيار التكنولوجيا واعتمادها.
- تطوير وتنفيذ خرائط transformación الذكاء الاصطناعي التي تؤسس أسس ذكاء اصطناعي للمؤسسة وقابلية التوسع على المدى الطويل.
- تصميم وتشغيل منصات ذكاء اصطناعي شاملة تدعم تطوير النماذج والنشر والمراقبة والحوكمة وإدارة دورة الحياة.
- قيادة تكامل تقنيات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي عبر منصات البيانات ونُظم النمشئة الإطارية وأطر الأمن والحكومة.
- تصميم وبناء مكوّنات منصة ذكاء اصطناعي مخصصة لتلبية متطلبات عمل وتقنية معقدة.
- تحسين بنية الحوسبة وبيئات تقديم النماذج وتوزيع أحمال الذكاء الاصطناعي من أجل القابلية للتوسع والأداء والموثوقية وكفاءة التكلفة.
- وضع معايير تشغيل ذكاء اصطناعي للمؤسسة، بما في ذلك الرصد والتحقق من الأداء وإدارة المنصة والمرونة.
- تنفيذ الذكاء الاصطناعي المسؤول، والأمن، والخصوصية، وإدارة المخاطر والامتثال عبر حلول ومنصات الذكاء الاصطناعي.
- الشراكة مع أصحاب المصلحة من الأعمال والتكنولوجيا لتحديد نماذج حوكمة الذكاء الاصطناعي ومعايير الهندسة وأفضل الممارسات.
- توفير القيادة الفنية والإرشاد لفرق الهندسة والهندسة والبيانات خلال مبادرات الذكاء الاصطناعي.
الملف المرشح المطلوب
- 12+ سنة من الخبرة في هندسة الذكاء الاصطناعي، هندسة المؤسسات، منصات البيانات، هندسة السحابة، أو أدوار قيادية تقنية ذات صلة.
- خبرة مثبتة في تصميم وتنفيذ منصات ذكاء اصطناعي/تعلم آلي على مستوى المؤسسة وحلول ذكاء اصطناعي متقدمة.
- فهم عميق للذكاء الاصطناعي التوليدي، النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، والنماذج متعددة الوسائط وتكنولوجيا منظومة الذكاء الاصطناعي.
- خبرة قوية مع منصات السحابة مثل Azure وAWS وGoogle Cloud وخدماتها للذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي.
- خبرة في MLOps، هندسة منصات الذكاء الاصطناعي، نشر النماذج، المراقبة، والتشغيل.
- خبرة في تنفيذ أطر الأمان والحوكمة والامتثال والذكاء الاصطناعي المسؤول.
- خبرة قوية في قيادة الهندسة والقدرة على التأثير في أصحاب المصلحة رفيعي المستوى واستراتيجية التكنولوجيا.
Role Overview As an AI Architecture Senior Manager , you will lead the strategy, design, and implementation of enterprise-scale AI platforms and architectures, enabling the adoption of advanced AI technologies including Generative AI, Large Language Models (LLMs), and multi-modal models. You will define the target-state AI architecture, drive technology decisions, and establish scalable, secure, and governed AI foundations that accelerate business innovation and enterprise-wide AI adoption.
Key Responsibilities
- Define and evolve enterprise AI architecture strategies, frameworks, and reference architectures, including Generative AI, LLMs, and multi-modal AI solutions.
- Assess emerging AI technologies, platforms, and architectural patterns, providing leadership on technology selection and adoption.
- Develop and execute AI transformation roadmaps that establish enterprise AI foundations and long-term scalability.
- Design and operationalize end-to-end AI platforms supporting model development, deployment, monitoring, governance, and lifecycle management.
- Lead the integration of AI/ML technologies across data platforms, model ecosystems, MLOps, cloud infrastructure, security, and governance frameworks.
- Architect and build custom AI platform components to address complex business and technical requirements.
- Optimize compute infrastructure, model-serving environments, and distributed AI workloads for scalability, performance, reliability, and cost efficiency.
- Establish enterprise AI operational standards, including observability, monitoring, performance management, and platform resilience.
- Implement Responsible AI, security, privacy, risk management, and compliance controls across AI solutions and platforms.
- Partner with business and technology stakeholders to define AI governance models, architecture standards, and best practices.
- Provide technical leadership and mentorship to architecture, engineering, and data teams throughout AI initiatives.
Desired Candidate Profile
- 12+ years of experience in AI Architecture, Enterprise Architecture, Data Platforms, Cloud Architecture, or related technology leadership roles.
- Proven experience designing and implementing enterprise-scale AI/ML platforms and advanced AI solutions.
- Deep understanding of Generative AI, Large Language Models (LLMs), multi-modal models, and AI ecosystem technologies.
- Strong experience with cloud platforms such as Azure, AWS, or Google Cloud and their AI/ML services.
- Expertise in MLOps, AI platform engineering, model deployment, monitoring, and operationalization.
- Experience implementing AI security, governance, compliance, and Responsible AI frameworks.
- Strong architecture leadership experience with the ability to influence senior stakeholders and technology strategy.