دوام كامل4-6 سنوات خبرةبكالوريوس
وصف الوظيفة
معادن، التي تأسست في عام 1997، هي واحدة من أسرع شركات التعدين نمواً في العالم وأكبر شركة تعدين و معادن متعددة السلع في الشرق الأوسط. نقود تطوير صناعة التعدين لتصبح الركيزة الثالثة لاقتصاد المملكة العربية السعودية من خلال بناء سلسلة قيمة تعدين عالمية المستوى، فريدة من نوعها، ومتكاملة بشكل كامل. نحن سعداء بمشاركة فرصة مثيرة للوظيفة المذكورة أدناه. يوفر هذا الدور فرصة للمساهمة في نمونا الطموح ولعب دور رئيسي في تشكيل مستقبل التعدين في المملكة. الغرض من الوظيفة تصميم وتطوير ونشر حلول التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المولد لحل مشكلات الأعمال المحددة، مع ضمان المتانة التقنية وأداء النموذج وتنفيذ الذكاء الاصطناعي المسؤول. المسؤوليات الرئيسية تطوير واختبار وتصديق نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي المولد (بما في ذلك التطبيقات القائمة على نماذج اللغة الكبيرة). تنفيذ استراتيجيات هندسة المحفزات وأنابيب التوليف المدعوم بالاسترجاع (RAG). أداء هندسة الميزات، وتعديل النموذج، وتحسين الأداء. إعداد وتنظيف وتحويل مجموعات البيانات المنظمة وغير المنظمة. دعم نشر نماذج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المولد باستخدام ممارسات MLOps و LLMOps. إجراء تقييم منظم لنواتج نماذج اللغة الكبيرة بما في ذلك اكتشاف الخيال وتقييم الجودة. دمج حلول الذكاء الاصطناعي عبر واجهات برمجة التطبيقات في الأنظمة المؤسسية. توثيق تصميم النموذج والافتراضات والمخاطر ونتائج التصديق. ضمان الامتثال لإرشادات حوكمة البيانات وأمن المعلومات والذكاء الاصطناعي الأخلاقي. دعم الرصد وإعادة التدريب وإدارة دورة حياة النماذج المنشورة. المؤهلات الدنيا درجة البكالوريوس في علوم البيانات أو الذكاء الاصطناعي أو علوم الكمبيوتر أو مجال كمي ذا صلة. الخبرة الدنيا 4-6 سنوات في وظائف علوم البيانات أو التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي التطبيقي. المهارات: بايثون، SQL، أطر التعلم الآلي (TensorFlow، PyTorch، Scikit-learn) هندسة المحفزات أنابيب RAG و قواعد البيانات المتجهة تعديل النموذج وتقييمه معالجة البيانات المسبقة و هندسة الميزات مفاهيم النشر الأساسية السحابية مبادئ أساسية لـ MLOps / LLMOps حل المشكلات التحليلية التوجه نحو النتائج التعاون التحسين المستمر المساءلة الفوائد 1. النمو الوظيفي 2. الرواتب التنافسية 3. حزمة شاملة 4. بيئة عمل شاملة 5. التوازن بين العمل والحياة 6. صحة الموظفين
Job Description
Maaden, established in 1997, is one of the fastest-growing mining companies in the world and the largest multi-commodity mining and metals company in the Middle East. We are leading the development of the mining industry to become the third pillar of Saudi Arabia’s economy by building a world-class, unique, and fully integrated mining value chain. We are pleased to share an exciting opportunity for the below mentioned position. This role offers a chance to contribute to our ambitious growth and play a key part in shaping the future of mining in the Kingdom. Job Purpose Design, develop, and deploy machine learning and Generative AI solutions to solve defined business problems, ensuring technical robustness, model performance, and responsible AI implementation. Key Accountabilities Develop, test, and validate machine learning, deep learning, and Generative AI models (including LLM-based applications). Implement prompt engineering strategies and retrieval-augmented generation (RAG) pipelines. Perform feature engineering, model tuning, and performance optimization. Prepare, cleanse, and transform structured and unstructured datasets. Support deployment of ML and GenAI models using MLOps and LLMOps practices. Conduct structured evaluation of LLM outputs including hallucination detection and quality scoring. Integrate AI solutions via APIs into enterprise systems. Document model design, assumptions, risks, and validation results. Ensure compliance with data governance, cybersecurity, and ethical AI guidelines. Support monitoring, retraining, and lifecycle management of deployed models. Minimum Qualification, Experience and Competencies Minimum Qualification Bachelor’s degree in Data Science, Artificial Intelligence, Computer Science, or a related quantitative field Minimum Experience 4–6 years in data science, machine learning, or applied AI roles. Skills: Python, SQL, ML frameworks (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) Prompt engineering RAG pipelines & vector databases Model fine-tuning and evaluation Data preprocessing & feature engineering Basic cloud deployment concepts MLOps / LLMOps fundamentals Analytical problem-solving Results Orientation Collaboration Continuous Improvement Accountability Benefits 1. Career Growth 2. Competitive Salaries 3. Comprehensive Package 4. Inclusive Work Environment 5. Work-Life Balance 6. Employee wellness
المهارات المطلوبة
aidata governancedata preprocessinglifecycle managementscikit-learndeep learningperformance optimizationpythondata sciencecomputer sciencemodel performancecloud deploymentmachine learningmlopsretrieval-augmented generationcybersecurityartificial intelligenceai solutionstuningmodel fine-tuning