About APGAR and the AI Technical Consultant Role
APGAR is a specialized firm in data and AI, providing technology and services to support organizations in transforming, managing, and optimizing their critical data assets. Certified as a Great Place To Work® since 2022 and ISO 27001, APGAR KSA was established in 2024 as part of the APGAR Group's international expansion. As an AI Technical Consultant in Riyadh, Saudi Arabia, you will join a growing team where collaboration is central to delivering innovative solutions for clients. This full-time role offers tailored support and dedicated training focused on professional and personal development, enabling you to contribute directly to business impact and career growth.
Key Responsibilities
- Lead and contribute to all phases of AI and Data & AI solutions delivery, from use case definition to production readiness.
- Design and define AI solution architectures, including data flows, AI services, integration, and security.
- Define the technical approach for AI solutions, encompassing ML, Generative AI, RAG, and predictive models.
- Establish operating rules, non-functional requirements, and scalability principles for AI solutions.
- Oversee continuous integration, deployment, and monitoring principles for AI solutions (MLOps supervision).
- Ensure the overall technical quality of AI solutions and collaborate with project teams on complex technical topics.
- Develop high-quality technical documentation, such as architecture documents, security notes, and operational guides.
- Assist clients with the setup, administration, and governance of AI solutions in cloud or on-premise environments, while defining methodologies and DevOps/MLOps processes.
- Participate in pre-sales activities, including effort estimation for tender calls, writing technical and architectural sections, and presenting AI solutions in client workshops.
- Contribute to R&D activities, design reusable AI architectures, frameworks, and accelerators, and capitalize on technical knowledge.
- Evaluate new AI platforms, tools, and cloud services to enhance APGAR's AI offerings.
- Engage in internal initiatives such as mentoring, offers structuring, community of practice, and recruitment support.
Required Qualifications and Experience
- Master’s degree or equivalent.
- At least 5 – 8 years of experience in a consulting firm or IT services company.
- Demonstrated experience in designing, assessing, and guiding the implementation of AI or advanced data solutions in enterprise environments.
- Strong background in providing technical consultancy for AI solutions and guiding teams through complex technical challenges.
- Comfortable operating in client-facing and presales contexts.
- Ability to explain ML, Generative AI, and Agentic AI concepts to non-technical stakeholders.
- Proficiency in communicating AI limitations, risks, and trade-offs clearly.
- Proven capability in writing clear documentation and customer-facing summaries.
- Experience participating in customer calls, demos, and workshops.
- Skilled in cross-functional communication with product, engineering, and sales teams.
Technical Expertise
Candidates should possess a solid grasp of the following technical fields:
- Core AI & Machine Learning: Understanding of ML fundamentals (supervised/unsupervised learning, model training, evaluation), familiarity with common ML algorithms, basic understanding of feature engineering and data preprocessing, ability to interpret ML model outputs and performance metrics, awareness of model overfitting, bias, and generalization, and understanding of the model lifecycle.
- Data & Integration: Knowledge of data architectures (data lake, lakehouse, batch & streaming), data integration patterns, APIs, enterprise systems, data quality, metadata, and governance concepts.
- Cloud & Platforms: Exposure to Azure, AWS, or GCP ecosystems, managed AI services, vector databases, security, identity management, and access control.
- Architecture & Documentation: Experience in designing technical and solution architecture documents, defining operating models and deployment strategies, and reviewing/challenging technical designs.
- Methodology & Delivery: Familiarity with Agile delivery methodologies, CI/CD and MLOps concepts (deployment, monitoring, retraining), and experience with tools such as Jira, Git-based workflows, and CI pipelines.
- AI-Readiness & Enablement: Ability to assess customer AI-readiness (data availability, quality, governance, risk), identify AI-appropriate use cases, support customers in preparing data and workflows for ML and GenAI adoption, educate on responsible AI and realistic expectations, and contribute to AI-readiness assessments, frameworks, or playbooks.
Practical Information
- Location: Riyadh, Saudi Arabia
- Contract: Permanent / Full Time
- Start Date: As soon as possible
Recruitment Process
The selection process for this role typically involves the following stages:
- Initial CV screening by a Recruitment Officer.
- Interview with the AI Solution Architect and Recruitment Officer (approximately 60 minutes) to assess technical expertise and motivations.
- Interview with the local VP Operations (face-to-face in the Riyadh office, approximately 60 minutes) to assess alignment with values and review professional background.
- Interview with the CEO (approximately 45 minutes).
عن APGAR ودور المستشار التقني في الذكاء الاصطناعي
APGAR هي شركة متخصصة في البيانات والذكاء الاصطناعي، وتقدّم التكنولوجيا والخدمات لدعم المؤسسات في تحويل وإدارة وتحسين أصول البيانات الحساسة لديها. معتمدة كـ Great Place To Work® منذ 2022 ومعيار ISO 27001، تأسست APGAR KSA في 2024 كجزء من التوسّع الدولي لمجموعة APGAR. كمستشار تقني في الذكاء الاصطناعي في الرياض، المملكة العربية السعودية، ستنضم إلى فريق متنامٍ حيث التعاون محوري لتقديم حلول مبتكرة للعملاء. هذا الدور بدوام كامل يقدم دعمًا مُخصصًا وتدريبًا مكرسًا يركز على التطور المهني والشخصي، مما يمكّنك من المساهمة مباشرة في تأثير الأعمال ونمو المسار المهني.
المسؤوليات الرئيسية
- قيادة والمساهمة في جميع مراحل تسليم حلول الذكاء الاصطناعي والبيانات والذكاء الاصطناعي، بدءاً من تعريف حالة الاستخدام وحتى الجاهزية للإنتاج.
- تصميم وتحديد هندسة حلول الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تدفقات البيانات، وخدمات الذكاء الاصطناعي، والتكامل، والأمان.
- تحديد النهج الفني لحلول الذكاء الاصطناعي، شاملاً التعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، وRAG، والنماذج التنبؤية.
- وضع قواعد التشغيل والمتطلبات غير الوظيفية ومبادئ قابلية التوسع لحلول الذكاء الاصطناعي.
- الإشراف على مبادئ التكامل المستمر والنشر والمراقبة لحلول الذكاء الاصطناعي (إشراف ML Ops).
- ضمان الجودة التقنية الشاملة لحلول الذكاء الاصطناعي والتعاون مع فرق المشاريع في المواضيع التقنية المعقدة.
- تطوير وثائق تقنية عالية الجودة، مثل وثائق الهندسة والتوجيهات الأمنية والأدلة التشغيلية.
- مساعدة العملاء في الإعداد والإدارة والحوكمة لحلول الذكاء الاصطناعي في البيئات السحابية أو المحلية، مع تحديد المنهجيات وعمليات DevOps/MLOps.
- المشاركة في أنشطة ما قبل البيع، بما في ذلك تقدير الجهد لمكالمات العطاء، كتابة أقسام تقنية ومعمارية، وتقديم حلول AI في ورش عمل العملاء.
- الإسهام في أنشطة البحث والتطوير، designing reusable AI architectures, frameworks, accelerators, والاستفادة من المعرفة التقنية.
- تقييم منصات وأدوات وخدمات سحابية جديدة لتعزيز عروض APGAR للذكاء الاصطناعي.
- المشاركة في مبادرات داخلية مثل التوجيه، هيكلة العروض، مجتمع الممارسة، ودعم التوظيف.
المؤهلات والخبرة المطلوبة
- درجة الماجستير أو ما يعادلها.
- على الأقل 5 – 8 سنوات من الخبرة في شركة استشارية أو شركة خدمات تقنية معلومات.
- خبرة مثبتة في تصميم وتقييم وتوجيه تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي أو البيانات المتقدمة في بيئات الشركات.
- خلفية قوية في تقديم الاستشارات الفنية لحلول الذكاء الاصطناعي وتوجيه الفرق عبر التحديات التقنية المعقدة.
- القدرة على العمل في بيئات مواجهة العملاء ولما قبل البيع.
- القدرة على شرح مفاهيم ML والذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي الوكيل إلى أصحاب المصلحة غير التقنيين.
- الكفاءة في توضيح القيود والمخاطر والتضحيات المرتبطة بالذكاء الاصطاني بشكل واضح.
- إثبات القدرة على كتابة وثائق واضحة وملخصات أمام العملاء.
- الخبرة في حضور مكالمات العملاء والعروض وورش العمل.
- متميز في التواصل عبر الوظائف مع فرق المنتج والهندسة والمبيعات.
الخبرة الفنية
يجب أن يمتلك المرشحون فهمًا قويًا للمجالات الفنية التالية:
- الذكاء الاصطناعي الأساسي وتعلم الآلة: فهم أساسيات ML (التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، تدريب النموذج، التقييم)، التعرف على خوارزميات ML الشائعة، فهم أساسي لهندسة الميزات وت preprocessing البيانات، القدرة على تفسير مخرجات النموذج ومقاييس الأداء، الوعي بمشاكل الإفراط في التعميم والتأثير والتحيز ونطاق النموذج، وفهم دورة حياة النموذج.
- البيانات والتكامل: معرفة بهندسات البيانات (بحيرة البيانات، lakehouse، الدفعات والتدفق)، أنماط تكامل البيانات، واجهات برمجة التطبيقات، الأنظمة المؤسسية، جودة البيانات، البيانات الوصفية، ومفاهيم الحوكمة.
- السحابة والمنصات: التعرض لبيئات Azure وAWS وGCP، وخدمات الذكاء الاصطناعي المدارة، وقواعد بيانات المتجهات، والأمن، وإدارة الهوية، والتحكم في الوصول.
- الهندسة والوثائق: خبرة في تصميم وثائق الهندسة الفنية وحلول الهندسة، وتحديد نماذج التشغيل واستراتيجيات النشر، ومراجعة وتصحيح التصاميم التقنية.
- المنهجية والتسليم: الإلمام بمنهجيات التسليم الرشيقة، ومفاهيم CI/CD وMLOps (النشر والمراقبة وإعادة التدريب)، والخبرة في أدوات مثل Jira وتدفقات Git وCI pipelines.
- جاهزية وصقل الذكاء الاصطناعي: القدرة على تقييم جاهزية العملاء للذكاء الاصطناعي (توفر البيانات وجودتها وحوكمتها ومخاطرها)، تحديد حالات الاستخدام الملائمة للذكاء الاصطناعي، دعم العملاء في إعداد البيانات ومسارات العمل لتبني ML وGenAI، التثقيف حول الذكاء الاصطناعي المسؤول والتوقعات الواقعية، والمساهمة في تقييم جاهزية الذكاء الاصطناعي والأطر أو دفاتر اللعب.
معلومات عملية
- الموقع: الرياض، المملكة العربية السعودية
- العقد: دائم / دوام كامل
- تاريخ البدء: في أقرب وقت ممكن
عملية التوظيف
عادةً ما تتضمن عملية الاختيار لهذا الدور المراحل التالية:
- الفرز الأول للسير الذاتي بواسطة موظف التوظيف.
- مقابلة مع مهندس الحلول للذكاء الاصطناعي وموظف التوظيف (حوالي 60 دقيقة) لتقييم الخبرة الفنية والدوافع.
- مقابلة مع نائب رئيس العمليات المحلي (مواجهة في المكتب بالرياض، نحو 60 دقيقة) لتقييم التطابق مع القيم ومراجعة الخلفية المهنية.
- مقابلة مع الرئيس التنفيذي (حوالي 45 دقيقة).