وصف الوظيفة
فرق الهندسة الميدانية عبر AWS تبني سير عمل مدعوم بالذكاء الاصطناعي لتسريع التحقيقات، وأتمتة المهام المتكررة، وتحسين التقارير، وتطوير أدوات هندسية قابلة للتوسع. هذه الجهود تحدث بشكل عضوي — يقودها مهندسون متحمسون عبر المناطق. الفرصة الآن هي توسيع ما يعمل بشكل منهجي ودمج قدرة تكامل ذكاء اصطناعي مخصصة مباشرة ضمن كل فريق هندسة ميدانية إقليمي.
سيكون مدمِج AI الموزع إلى الأمام 100% مركّزاً على تكامل AI لمنطقته المخصصة. هذا الدور يندمج مباشرة مع فرق FE الإقليمية لتحديد فرص سير عمل عالية القيمة، ودفع اعتماد يدوي/مساعد بالذكاء الاصطناعي للأداة، وتحويل التجارب الناجحة إلى معايير إقليمية قابلة للتكرار. يعمل الدور بالشراكة مع مهندسي FE وقادة إقليميين وفرق منصة GenAI متعددة التخصصات لتقديم نتائج إنتاجية قابلة للقياس داخل المنطقة.
هذا دور تنفيذ عملي — وليس استشارياً. تقاس نجاحه من خلال تحويل سير العمل، والوقت الهندسي الموَفَّر، والاعتماد المحقق داخل المنطقة.
المسؤوليات الوظيفية الأساسية
الاندماج المباشر مع فرق الهندسة الميدانية الإقليمية لتحديد أولويات وتسريع أعلى فرص سير العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي
دفع اعتماد سير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي عبر التحقيقات، والتقارير، والتحليل التشغيلي، وأدوات الهندسة داخل المنطقة المعينة
الشراكة مع مهندسي FE لاستبدال سير العمل اليدوي الكثيف بحلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي وقابلة لإعادة الاستخدام
بناء وتوثيق أنماط سير عمل قابلة لإعادة الاستخدام، وقوالب، وكتات تشغيل تشغيلي خفيفة للاعتماد الإقليمي لـ FE
العمل مع فرق منصة GenAI وفرق الأدوات الداخلية لتسريع تسليم مبادرات FE AI ضمن بيئات النشر المعتمدة
تدريب وتمكين مهندسي FE على أدوات الذكاء الاصطناعي العملية والمعتمدة بما في ذلك أدوات قائمة على Python وKiro والمنصات الداخلية للذكاء الاصطناعي
تتبع تقارير الاعتماد ومؤشرات الأداء التشغيلية لفريق FE الإقليمي وكبار القيادة FE
تحديد الفرص لإلغاء الازدواجية في الجهود ومشاركة القدرات القابلة لإعادة الاستخدام عبر فرق FE الإقليمية
المساهمة في مجتمع تكامل FE AI الأوسع من خلال مشاركة التعلم والأنماط والنتائج عبر المناطق
دعم تطوير مبادرات FE بقيادة مثل تحليلات الموجة، وأتمتة التقارير، وأدوات الهندسة، ولوحات البيانات التشغيلية
يوم في الحياة
أنت مدمج في فريق الهندسة الميدانية الإقليمي — تعمل جنباً إلى جنب مع المهندسين خلال التحقيقات الحية، وبناء أنماط الأتمتة، وتوجيه ICs حول اعتماد سير العمل. تقضي وقتك في تحديد ما الذي يبطئ المهندسين، وبناء حلول بمساعدة AI، ودفع اعتماد ما ينجح.
أنت عضو مded في الفريق الإقليمي، مسؤول عن جعل تكامل AI واقعياً وقابلاً للقياس. تجلب عمقاً تقنياً، وفضولاً تشغيلياً، وانحيازاً إلى العمل. تتحرك بسرعة، وتتعلم مما تبنيه، وتشارك ما يعمل مع مجتمع تكامل FE AI الأوسع.
معروف في منطقتك كشخص يجعل AI عملياً — ويقدمه.
عن الفريق
يدعم قسم الهندسة الميدانية وظائف تشغيلية حاسمة عبر بنية AWS العالمية. تمتد المنظمة عبر تخصصات هندسية ومناطق متعددة — تغطي التحقيقات التشغيلية، والأنظمة الكهربائية والمي mechanical، وتطوير الأدوات، والتقارير، والتفتيش، والتحليلات التشغيلية، وتحسين العمليات.
الفريق يعمل بنشاط على بناء سير عمل مدعوم بالذكاء الاصطناعي لتحسين الكفاءة التشغيلية وتسريع التنفيذ الهندسي. هذا الدور هو واحد من ثلاث وظائف تكامل AI إقليمية ابتدائية، مصممة لاختبار النموذج وتوسيعه عبر جميع مناطق FE.
- درجة البكالوريوس أو أعلى في علوم الكمبيوتر أو التعلم الآلي أو الهندسة أو مجالات ذات صلة، أو خبرة في دور ML أو عالم بيانات بشركة تكنولوجيا كبيرة
- أكثر من 3 سنوات خبرة في إدارة البرامج التقنية
- خبرة في العمل مع أنظمة AI أو تقييمها
- خبرة في هندسة مراكز البيانات أو العمليات، أو خبرة في إدارة المشاريع
- خبرة في خلق تحسينات العمليات مع الأتمتة والتحليل، أو خبرة في العمل مع أدوات تحليل البيانات واسعة النطاق (أي SQL، MS Power Query، Python
- خبرة في قيادة وتأثير فريقك أو منظمتك، أو خبرة في قيادة فرق هندسية كمرشد أو قائد تقني
- خبرة في التواصل النتائج إلى القيادة العليا، أو خبرة في نقل معلومات وحلول معقدة إلى أصحاب المصلحة الكبار وتوجيه القرارات
ثقافتنا الشاملة تمكّن أمازونين من تقديم أفضل النتائج لعملائنا. إذا كان لديك إعاقة وتحتاج إلى تسهيلات مكان العمل أو تعديل خلال عملية التقديم والتوظيف، بما في ذلك الدعم للمقابلة أو عملية الانضمام، يرجى زيارة https://amazon.jobs/content/en/how-we-hire/accommodations لمزيد من المعلومات. إذا لم تكن البلد/المنطقة التي تقدِّم فيها مدرجة، يرجى الاتصال بشريك التوظيف الخاص بك.
Preferred candidate
Nationality
United Arab Emirates
Job description
Field Engineering teams across AWS are building AI-enabled workflows to accelerate investigations, automate repetitive tasks, improve reporting, and develop scalable engineering tooling. These efforts are happening organically — driven by motivated engineers across regions. The opportunity now is to systematically scale what's working and embed dedicated AI integration capability directly within each regional Field Engineering team.
The Forward Deployed AI Integrator will be 100% focused on AI integration for their assigned region. This role embeds directly with regional FE teams to identify high-value workflow opportunities, drive hands-on adoption of AI-assisted tooling, and convert successful experiments into repeatable regional standards. The role partners with FE engineers, regional leads, and cross-functional GenAI platform teams to deliver measurable productivity outcomes within the region.
This is a hands-on execution role — not advisory. Success is measured by workflows transformed, engineering hours saved, and adoption driven within the region.
Key job responsibilities
Embed directly with regional Field Engineering teams to identify, prioritize, and accelerate the highest-value AI workflow opportunities
Drive adoption of AI-assisted workflows across investigations, reporting, operational analysis, and engineering tooling within the assigned region
Partner with FE engineers to replace manually intensive workflows with scalable, reusable AI-enabled solutions
Build and document reusable workflow patterns, templates, and lightweight operational playbooks for regional FE adoption
Work with GenAI platform teams and internal tooling teams to accelerate delivery of FE AI initiatives within approved deployment environments
Coach and enable FE engineers on practical, approved AI tools including Python-based tooling, Kiro, and internal AI platforms
Track and report adoption metrics and operational KPIs to regional and senior FE leadership
Identify opportunities to eliminate duplicated effort and share reusable capabilities across regional FE teams
Contribute to the broader FE AI integration community by sharing learning, patterns, and outcomes across regions
Support development of FE-led initiatives including waveform analytics, reporting automation, engineering tooling, and operational dashboards
A day in the life
You are embedded in the regional Field Engineering team — working alongside engineers during live investigations, building automation patterns, and coaching ICs on workflow adoption. You spend your time identifying what's slowing engineers down, prototyping AI-assisted solutions, and driving adoption of what works.
You are a dedicated member of the regional team, accountable for making AI integration real and measurable. You bring technical depth, operational curiosity, and a bias for action. You move fast, learn from what you build, and share what works with the broader FE AI integration community.
You are known in your region as the person who makes AI practical — and delivers it.
About the team
Field Engineering supports critical operational functions across global AWS infrastructure. The organization spans multiple engineering disciplines and regions — covering operational investigations, electrical and mechanical systems, tooling development, reporting, commissioning, troubleshooting, operational analytics, and process improvement.
The team is actively building AI-enabled workflows to improve operational efficiency and accelerate engineering execution. This role is one of three initial regional AI integration positions, designed to prove the model and scale it across all FE regions.
- Bachelor's degree or above in computer science, machine learning, engineering, or related fields, or experience in a ML or data scientist role with a large technology company
- 3+ years of technical program management experience
- experience working with or evaluating AI systems
- experience in data center engineering or operations, or experience in project management
- experience in creating process improvements with automation and analysis, or experience working with large-scale data mining and reporting tools (i.e. SQL, MS Power Query, Python
- Experience leading and influencing your team or organization, or experience leading engineering teams as a mentor or tech lead
- Experience communicating results to senior leadership, or experience communicating complex information and solutions to senior stakeholders and influencing decisions
Our inclusive culture empowers Amazonians to deliver the best results for our customers. If you have a disability and need a workplace accommodation or adjustment during the application and hiring process, including support for the interview or onboarding process, please visit https://amazon.jobs/content/en/how-we-hire/accommodations for more information. If the country/region you’re applying in isn’t listed, please contact your Recruiting Partner.
Preferred candidate
Nationality
United Arab Emirates