وظائف لخريجي كلية التربية - دبي الإمارات
٢٦٠٨ وظائف شاغرة
المسمى الوظيفي: مهندس شبكات أول الموقع: دبي، الإمارات العربية المتحدة القسم: تكنولوجيا المعلومات للمجموعة<br>المسؤوليات الرئيسية: تصميم وبناء ونمذجة تكوينات شبكات المؤسسات الآمنة (LAN/WAN)، بما في ذلك التوجيه والتبديل وجدران الحماية والشبكات الخاصة الافتراضية (VPN) وشبكات SD-WAN قيادة الفريق: قيادة وتوجيه وتدريب فريق من مهندسي الشبكات، وتفويض المهام وإجراء مراجعات الأداء المساعدة في مراقبة الأمن: دعم مراقبة أجهزة أمن الشبكات، بما في ذلك جدران الحماية، وأنظمة كشف/منع التسلل (IDPS)، وأدوات إدارة أحداث ومعلومات الأمن (SIEM). المساعدة في تحليل التنبيهات والحوادث الأمنية لتحديد التهديدات المحتملة. المساعدة في إدارة جدار الحماية: المساعدة في تكوين وصيانة واستكشاف أخطاء أجهزة جدار الحماية وإصلاحها. التعرف على سياسات جدار الحماية، ومجموعات القواعد، وقوائم التحكم في الوصول (ACL) لضمان أمن حركة مرور الشبكة. تطوير السياسات الأمنية: تطوير وتنفيذ السياسات والإجراءات الأمنية المتعلقة بإدارة جدار الحماية والتحكم في الوصول وأفضل الممارسات لأمن الشبكات. ضمان الامتثال لمعايير الصناعة والمتطلبات التنظيمية. الاستجابة للحوادث والتحليل الجنائي: الاستجابة للحوادث الأمنية، وإجراء التحليل الجنائي، وتخفيف آثار الاختراقات الأمنية. التعاون مع فرق تكنولوجيا المعلومات الأخرى وأصحاب المصلحة لحل الحوادث الأمنية في الوقت المناسب. التدقيق الأمني والامتثال: إجراء عمليات تدقيق وتقييمات أمنية منتظمة لتقييم فعالية تكوينات جدار الحماية والضوابط الأمنية. الاحتفاظ بالوثائق وسجلات التدقيق الأمني لأغراض الامتثال. تقييم المخاطر وإدارة الثغرات الأمنية: تحديد المخاطر والثغرات الأمنية المحتملة في البنية التحتية للشبكة. تنفيذ تدابير المعالجة لمعالجة نقاط الضعف وتقليل تعرض المؤسسة للتهديدات السيبرانية. الوثائق الأمنية وإعداد التقارير: المساعدة في الاحتفاظ بوثائق التكوينات الأمنية والسياسات وإجراءات الاستجابة للحوادث. المساعدة في إعداد تقارير حول الحوادث الأمنية والثغرات الأمنية وحالة الامتثال للإدارة وأصحاب المصلحة. التعاون وتبادل المعرفة: التعاون مع فرق تكنولوجيا المعلومات الأخرى لضمان دمج التدابير الأمنية في عمليات وبنية الشبكة التحتية. تبادل المعرفة وأفضل الممارسات مع الزملاء لتعزيز الوضع الأمني العام للمؤسسة. المسؤوليات<br>المتطلبات الرئيسية | التعليم: بكالوريوس في الهندسة (B. E) أو بكالوريوس في التكنولوجيا (B. Tech) – إلزامي<br>الخبرة العملية: 6+ سنوات في مجال شبكات تكنولوجيا المعلومات.<br>المهارات: المهارات التقنية: فهم قوي لمفاهيم الشبكات مثل TCP/IP، والتوجيه، والتبديل، وتقسيم الشبكات الفرعية. الإلمام ببروتوكولات الشبكة والأدوات المستخدمة للمراقبة واستكشاف الأخطاء وإصلاحها. الكفاءة في تقنيات جدار الحماية والمبادئ الأمنية، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر Fortinet وCisco ASA وPalo Alto Networks وCheck Point وJuniper وما إلى ذلك. المعرفة الأمنية الأساسية: فهم أساسي لمبادئ ومفاهيم الأمن السيبراني، بما في ذلك السرية والنزاهة والتوافر (CIA). الاهتمام بتعلم المزيد عن تقنيات أمن الشبكات والتهديدات وأفضل الممارسات. المهارات التحليلية: القدرة على تحليل السجلات الأمنية والتنبيهات وبيانات حركة مرور الشبكة لتحديد الحوادث الأمنية المحتملة أو الشذوذ. مهارات قوية في حل المشكلات والاهتمام بالتفاصيل ضرورية لاستكشاف أخطاء الأمن وإصلاحها. إدارة الفريق: يجب أن يكون قد قاد فريقاً. مهارات تواصل جيدة للتفاعل بفعالية مع الزملاء والمديرين. الفضول وسرعة التعلم: الرغبة في التعلم وتطوير المهارات في الأمن السيبراني، وخاصة في إدارة جدار الحماية وعمليات الأمن. الاستعداد لمتابعة التدريب والشهادات ذات الصلة وفرص الدراسة الذاتية. إدارة الوقت والقدرة على التكيف: القدرة على إدارة مهام وأولويات متعددة بفعالية في بيئة ديناميكية. الاستعداد للتكيف مع المتطلبات والمواعيد النهائية المتغيرة حسب الحاجة. الاحترافية والنزاهة: الالتزام بدعم المعايير الأخلاقية والحفاظ على سرية وأمن المعلومات الحساسة. إظهار النزاهة والاحترافية في جميع التفاعلات والمسؤوليات. الكفاءات: التنظيم، حل المشكلات، التواصل، التعاون، توجيه الخدمة.
<p>المسمّى الوظيفي: مربية / مقدمة رعاية الأطفال</p><p>الموقع: إقامة خاصة – جميرا باي، دبي، الإمارات العربية المتحدة</p><p>التقارير إلى: المدير الدراسي / مدير المنزل / الممثل المعتمد</p><p>القسم: رعاية الأطفال ودعم المنزل</p><p>نظرة عامة على المنصب</p><p>المربية / مقدمة رعاية الأطفال مسؤولة عن تقديم رعاية مركزة، رعاية وخبرة مهنية</p><p>للطفل داخل المسكن. يركز الدور على ضمان السلامة الجسدية للطفل،</p><p>الصحة العاطفية، والنمو التطوري مع الحفاظ على بيئة منظمة وداعمة</p><p>متوافقة مع قيم ونمط عائلة الأسرة.</p><p>يجب أن تُظهر المربية صبرًا، ولطفًا، وتقديرًا للسرية، ومهنية مع التأكيد على</p><p>تلقي الطفل رعاية مستمرة واهتمام وإشراف في جميع الأوقات. يتطلب هذا المنصب</p><p>القدرة على التكيف مع روتين العائلة، الحفاظ على بيئة آمنة، والعمل</p><p>بتعاون مع موظفي المنزل الآخرين.</p><p>المسؤوليات الرئيسية</p><ol><li><p>رعاية الأطفال والرعاية اليومية</p></li></ol><ul><li><p>توفير رعاية مركزة وإشراف مستمر للطفل لضمان السلامة والصحة العامة.</p></li><li><p>المساعدة في الروتينات اليومية بما في ذلك التغذية، جداول النوم، الاستحمام، اللبس، والرعاية العامة</p></li></ul><p>للطفل.</p><ul><li><p>تحضير زجاجات الرضاعة وضمان النظافة والتعقيم الصحيح لمعدات الرضاعة.</p></li><li><p>دعم إدخال الأطعمة المناسبة لعمر الطفل وفق توجيهات الأهل.</p></li><li><p>مراقبة راحة الطفل ومزاجه وسلوكه طوال اليوم.</p></li><li><p>تقديم الراحة والدعم أثناء التسنين أو المرض أو فترات التطور الأخرى.</p></li></ul><ol><li><p>الصحة والنظافة والسلامة</p></li></ol><ul><li><p>الحفاظ على أعلى معايير النظافة عند رعاية الطفل والتعامل مع مستلزمات الرضيع.</p></li><li><p>التأكد من أن غرفة الأطفال ومناطق اللعب ومعدات الرضع نظيفة ومنظمة ومعقمة.</p></li><li><p>الحفاظ على بيئة آمنة من خلال تطبيق تدابير حماية الطفل المناسبة.</p></li><li><p>مراقبة صحة الطفل وإبلاغ الأهل أو مدير المنزل فوراً إذا ظهرت أي أعراض غير عادية أو مخاوف.</p></li></ul><p>إعطاء الأدوية أو المكملات فقط كما يوجه الأهل أو المختصون الطبيون.</p><ol><li><p>نشاطات التطوير والتعليم</p></li></ol><ul><li><p>إشراك الطفل في أنشطة مناسبة لعمره تشجع التفكير والقدرات البدنية والعاطفية.</p></li></ul><p>دعم التعلم من خلال القراءة، والسرد القصصي، والغناء، واللعب التفاعلي.</p><li>…</li></ul><p>stage.</p><ul><li><p>توفير بيئة رعاية وتحفيز تدعم نمو الطفل وفضوله.</p></li><li><p>إبلاغ الأهل بأي معالم تطور أو تقدم.</p></ul><ol><li><p>رياض الأطفال وتنظيم متعلقات الطفل</p></li></ol><ul><li><p>الحفاظ على رياض أطفال منظمة والتأكد من أن ملابس الأطفال، الألعاب، والمعدات مرتبة ومخزَّنة بشكل صحيح.</p></li></ul><ul><li><p>غسل ملابس الرضيع بما في ذلك الغسل والكوي والطي وتنظيم الملابس والفُرَش.</p></li><li><p>التأكد من أن جميع مستلزمات الرضيع نظيفة وآمنة وجاهزة للاستخدام اليومي.</p></li><li><p>مراقبة والحفاظ على مخزون الأساسيات مثل الحفاضات والمناديل واللبن الصناعي والكريمات وغيرها من الإمدادات اللازمة.</p></li></ul><ol><li><p>دعم السفر</p></li></ol><ul><li><p>مرافقة العائلة في السفر المحلي أو الدولي عند الحاجة.</p></li><li><p>ضمان الحفاظ على روتين الطفل قدر الإمكان أثناء السفر.</p></li><li><p>تحضير وتنظيم جميع مستلزمات الرضيع اللازمة للسفر بما في ذلك الملابس، أدوات الرضاعة،</p></li></ul><p>والمستلزمات الطبية، ومواد الراحة.</p><ul><li><p>الحفاظ على سلامة وراحة الطفل أثناء السفر وفي بيئات غير مألوفة.</p></li></ul><ol><li><p>التواصل والتنسيق</p></li></ol><ul><li><p>تقديم تحديثات منتظمة إلى الأهل بخصوص أنشطة الطفل، مزاجه، تغذيته، ونومه</p></li></ul><p>والروتينات.</p><ul><li><p>إبلاغ فريق المنزل عند الضرورة بمعلومات مهمة من أجل رفاهية الطفل.</p></li></ul><p>الحفظ على تواصل واضح ومحترم مع الأهل وباقي أفراد فريق المنزل.</p><li><p>التنسيق السلس مع مدير المنزل وباقي الموظفين عند الحاجة.</p></li></ul><ol><li><p>سلوك مهني وخصوصية</p></li></ol><ul><li><p>الحفاظ على سرية صارمة فيما يتعلق بجميع أمور العائلة والطفل والمنزل.</p></li><li><p>إظهار المهنية والصبر وروح العناية في جميع الأوقات.</p></li><li><p>احترام قيم العائلة وتقاليدها وبروتوكولات المنزل.</p></li><li><p>الحفاظ على مظهر مرتب ومهني وفقًا لمعايير المنزل.</p></li><li><p>الإبلاغ فوراً عن أي مخاوف سلامة تتعلق بالطفل أو المنزل للجهة المختصة.</p></li></ul><p>أخرى.</p><ol><li><p>مهام إضافية</p></li></ol><ul><li><p>المساعدة في مهام منزلية متعلقة بالأطفال عند الحاجة.</p></li><li><p>دعم الروتين والأنشطة اليومية للطفل لضمان بيئة مريحة ومستقرة.</p></li><li><p>أداء واجبات أخرى معقولة تتعلق بالرعاية وفق طلب الأهل أو الممثل المعتمد للعائلة.</p></li></ul><p>الممثل المنزلي.</p><p><strong>المرشح المثالي</strong></p><p>المعايير المهنية</p><p>يجب أن يُظهر المربية / مقدمة رعاية الأطفال:</p><ul><li><p>شخصية حانية هادئة وصبورة</p></li><li><p>اهتمام عالي بالسلامة والنظافة</p></li><li><p>سلوك مهني وخصوصية</p></li><li><p>موثوقية ومسؤولية في واجبات رعاية الأطفال</p></li><li><p>تعاون محترم مع فريق المنزل</p></li></ul><p>يجب دائماً تنفيذ جميع الواجبات بما يحقق مصلحة الطفل و safety and wellbeing of the child and the family.</p>
Job Title: AI/ML Architect Location: Mumbai (with potential travel to multiple global office locations including the USA, UAE, Saudi Arabia, and Singapore) Experience Level: 10- 12 years (6–8 years in engineering/data science roles and at least 2-3+ years in a dedicated AI/ML architecture role)<br>About the Role We are seeking a highly experienced Enterprise Data and AI Architect to design, implement, and scale enterprise-grade AI solutions across industries such as BFSI, Retail, Manufacturing, and Healthcare. This is a strategic, hands-on leadership role designed to transform legacy data silos into modern Data Mesh or Data Lakehouse architectures. The ideal candidate will bridge the gap between "Proof of Concept" (PoC) and full-scale enterprise production by deploying cutting-edge Machine Learning, Generative AI, and Agentic AI systems. You will collaborate closely with product teams, pre-sales, and executive stakeholders to translate complex business problems into secure, scalable, and autonomous AI solutions.<br>Key Responsibilities AI Strategy & Solution Architecture Define and evolve the enterprise AI architecture to align with business, data, and technology strategies. Ability to translate complex business challenges into scalable AI-driven technical architectures Design end-to-end AI and ML architectures spanning data ingestion, pre-processing, model training, deployment, and monitoring. Architect scalable, secure, and compliant AI deployment models (Cloud and Hybrid) and intelligent automation solutions. Develop reference architectures and reusable patterns for generative AI, Agentic AI, predictive models, conversational systems, and intelligent automation. Evaluate and select the appropriate AI technologies, frameworks, cloud services, LLM orchestration frameworks, vector databases, and tooling.<br>Generative AI, LLM & Agentic AI Implementation Architect and build Gen AI solutions and LLM-powered applications using RAG, fine-tuning, and prompt engineering. Design and implement Agentic AI systems capable of autonomous decision-making, multi-step task execution, and function-calling in production. Establish custom orchestration frameworks for multi-agent collaboration, memory management, planning, evaluation harnesses, and tool invocation. Work across major AI foundries and APIs, including Azure Open AI, AWS Bedrock, Google Vertex AI, Anthropic Claude SDK, and Open AI APIs. Design RAG pipelines using vector databases and meticulously tune embeddings to ensure high retrieval quality. Optimize prompts, implement response validation mechanisms, and systematically reduce hallucination risks. Writing clean and maintainable code, Agile methodologies, Git version control, and testing methodologies<br>Machine Learning Model Development Design, develop, deploy, and optimize advanced ML algorithms, leveraging techniques in supervised/unsupervised learning, deep learning, reinforcement learning, NLP, and computer vision. Select appropriate mathematical and statistical modeling techniques, handling comprehensive data preparation, wrangling, feature engineering, and dimensionality reduction. Train and deploy ML models utilizing distributed computing frameworks and tools like PyTorch, Tensor Flow, MLflow, Sage Maker, Azure ML, or Kubeflow.<br>Data Engineering, Cloud Governance & Integration Overhaul legacy data silos into modern Data Lakehouse or Data Mesh architectures to support predictive analytics and real-time business intelligence. Partner with data architects to define robust data pipelines, data governance, feature stores, and complex ETL/ELT processes. Design secure and performant integration patterns to connect AI agents and models dynamically with ERP, CRM, workflow engines, APIs, and microservices.<br>MLOps, LLMOps & Production Operations Define and implement comprehensive MLOps/LLMOps standards, including CI/CD pipelines, model versioning, lifecycle observability, and rollback processes. Establish rigorous monitoring frameworks spanning model drift detection, performance tracking, telemetry, and establishing KPIs for production AI systems. Monitor autonomous agent performance, define evaluation metrics (task success rate, reasoning validation, error handling), and track decision audit trails. Drive continuous improvement of model performance, computational efficiency, and operational cost.<br>AI Governance, Security & Ethics Establish enterprise AI governance standards, ensuring compliance with data privacy policies (PII handling), role-based access, and IT security protocols (e.g., AWS IAM, Guard Duty). Implement "Responsible AI" guardrails tailored for regulated industries, including fairness checks, bias detection, and safety filters. Design human-in-the-loop mechanisms for agent oversight, define autonomy thresholds, and establish escalation protocols. Ensure complete traceability, automation audit trails, and explainability in AI-driven decisions.<br>Technical Leadership, Collaboration & Research Partner with business, product, engineering, and compliance teams to translate complex business problems into viable AI/ML approaches. Create and deliver high-level technical presentations to executive stakeholders using data visualization tools to communicate complex strategies and business impact. Provide technical guidance, architectural oversight, and mentorship to junior engineers.<br>Required Skills & Qualifications<br>Technical Core & Programming:Mandatory: Strong programming proficiency in Python & Libraries such as Pandas, Num Py, and Scikit-learn Solid mathematical & Statistical foundation covering linear algebra, calculus, probability theory, and statistics. Database: SQL for relational databases and NoSQL for unstructured data handling Developing scalable microservices via RESTful APIs, Fast API, g RPC Server Machine Learning & Deep Learning:Proficiency with ML frameworks such as Tensor Flow, PyTorch, and Scikit-learn. Hands-on experience implementing algorithms like decision trees, random forests, SVMs, and neural networks. Expertise in deep learning architectures (CNN, RNN, GAN). Expertise in Natural Language Processing (NLP) and recommendation systems Hands-on experience with Multimodal NLP implementation, such as Computer Vision (Open CV) and Speech-to-Text Generative AI, LLMs & Agentic Orchestration (Must Have):Extensive experience interacting/integration with Foundation LLM Models ( such as GPT, Claude, Gemini, LLaMA, Mistral, and Deep Seek) Proven ability in Model Fine-Tuning & Customization Experience with LLM frameworks like Lang Chain and Llama Index. Proven expertise in designing multi-agent orchestration using Lang Graph, Crew AI, Auto Gen, or equivalent tools. Hands-on experience with AI foundries and Copilots: Open AI, Azure AI Foundry, MSFT Copilot Studio Agent Builder, AWS Bedrock, Vertex AI, Anthropic Claude, and low-code/no-code platforms Data Platforms, Vector Databases & Infrastructure:Mandatory Skills: Data Warehousing. Deep expertise in the AWS Ecosystem (S3, Sage Maker, Redshift, Glue, Bedrock, EKS) alongside Azure or GCP exposure. Experience with large-scale data processing tools like Snowflake, Databricks, or Apache Spark. Implementation of RAG using Vector Databases (Pinecone, FAISS, Chroma, Azure AI Search, etc). Moderate-level background in Infrastructure as Code (IaC) via Terraform or AWS Cloud Formation. Proficiency in architectural patterns (microservices, event-driven, API-first design) and Database knowledge (SQL/NoSQL) MLOps & Observability Tools:Experience across the ML/LLM lifecycle using MLflow, Kubernetes, and evaluation/observability tooling. Proficiency in data visualization tools to analyze and present model insights<br>Experience & Educational Requirements Education:Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, AI, Data Science, Engineering, or a related technical field.<br>Minimum Experience Requirements:10–12 years of overall professional experience. Minimum 4 years of experience in application development, engineering, or solution delivery roles. Minimum 2+ years dedicated to AI architecture roles. Minimum 3 years of hands-on experience in AI/ML engineering, data science, or AI solution architecture. Minimum 2 years designing and implementing scaled Agentic AI and Generative AI solutions/platforms in active operations.
Job Title: AI/ML Architect Location: Mumbai (with potential travel to multiple global office locations including the USA, UAE, Saudi Arabia, and Singapore) Experience Level: 10- 12 years (6–8 years in engineering/data science roles and at least 2-3+ years in a dedicated AI/ML architecture role)<br>About the Role We are seeking a highly experienced Enterprise Data and AI Architect to design, implement, and scale enterprise-grade AI solutions across industries such as BFSI, Retail, Manufacturing, and Healthcare. This is a strategic, hands-on leadership role designed to transform legacy data silos into modern Data Mesh or Data Lakehouse architectures. The ideal candidate will bridge the gap between "Proof of Concept" (PoC) and full-scale enterprise production by deploying cutting-edge Machine Learning, Generative AI, and Agentic AI systems. You will collaborate closely with product teams, pre-sales, and executive stakeholders to translate complex business problems into secure, scalable, and autonomous AI solutions.<br>Key Responsibilities AI Strategy & Solution Architecture Define and evolve the enterprise AI architecture to align with business, data, and technology strategies. Ability to translate complex business challenges into scalable AI-driven technical architectures Design end-to-end AI and ML architectures spanning data ingestion, pre-processing, model training, deployment, and monitoring. Architect scalable, secure, and compliant AI deployment models (Cloud and Hybrid) and intelligent automation solutions. Develop reference architectures and reusable patterns for generative AI, Agentic AI, predictive models, conversational systems, and intelligent automation. Evaluate and select the appropriate AI technologies, frameworks, cloud services, LLM orchestration frameworks, vector databases, and tooling.<br>Generative AI, LLM & Agentic AI Implementation Architect and build Gen AI solutions and LLM-powered applications using RAG, fine-tuning, and prompt engineering. Design and implement Agentic AI systems capable of autonomous decision-making, multi-step task execution, and function-calling in production. Establish custom orchestration frameworks for multi-agent collaboration, memory management, planning, evaluation harnesses, and tool invocation. Work across major AI foundries and APIs, including Azure Open AI, AWS Bedrock, Google Vertex AI, Anthropic Claude SDK, and Open AI APIs. Design RAG pipelines using vector databases and meticulously tune embeddings to ensure high retrieval quality. Optimize prompts, implement response validation mechanisms, and systematically reduce hallucination risks. Writing clean and maintainable code, Agile methodologies, Git version control, and testing methodologies<br>Machine Learning Model Development Design, develop, deploy, and optimize advanced ML algorithms, leveraging techniques in supervised/unsupervised learning, deep learning, reinforcement learning, NLP, and computer vision. Select appropriate mathematical and statistical modeling techniques, handling comprehensive data preparation, wrangling, feature engineering, and dimensionality reduction. Train and deploy ML models utilizing distributed computing frameworks and tools like PyTorch, Tensor Flow, MLflow, Sage Maker, Azure ML, or Kubeflow.<br>Data Engineering, Cloud Governance & Integration Overhaul legacy data silos into modern Data Lakehouse or Data Mesh architectures to support predictive analytics and real-time business intelligence. Partner with data architects to define robust data pipelines, data governance, feature stores, and complex ETL/ELT processes. Design secure and performant integration patterns to connect AI agents and models dynamically with ERP, CRM, workflow engines, APIs, and microservices.<br>MLOps, LLMOps & Production Operations Define and implement comprehensive MLOps/LLMOps standards, including CI/CD pipelines, model versioning, lifecycle observability, and rollback processes. Establish rigorous monitoring frameworks spanning model drift detection, performance tracking, telemetry, and establishing KPIs for production AI systems. Monitor autonomous agent performance, define evaluation metrics (task success rate, reasoning validation, error handling), and track decision audit trails. Drive continuous improvement of model performance, computational efficiency, and operational cost.<br>AI Governance, Security & Ethics Establish enterprise AI governance standards, ensuring compliance with data privacy policies (PII handling), role-based access, and IT security protocols (e.g., AWS IAM, Guard Duty). Implement "Responsible AI" guardrails tailored for regulated industries, including fairness checks, bias detection, and safety filters. Design human-in-the-loop mechanisms for agent oversight, define autonomy thresholds, and establish escalation protocols. Ensure complete traceability, automation audit trails, and explainability in AI-driven decisions.<br>Technical Leadership, Collaboration & Research Partner with business, product, engineering, and compliance teams to translate complex business problems into viable AI/ML approaches. Create and deliver high-level technical presentations to executive stakeholders using data visualization tools to communicate complex strategies and business impact. Provide technical guidance, architectural oversight, and mentorship to junior engineers.<br>Required Skills & Qualifications<br>Technical Core & Programming:Mandatory: Strong programming proficiency in Python & Libraries such as Pandas, Num Py, and Scikit-learn Solid mathematical & Statistical foundation covering linear algebra, calculus, probability theory, and statistics. Database: SQL for relational databases and NoSQL for unstructured data handling Developing scalable microservices via RESTful APIs, Fast API, g RPC Server Machine Learning & Deep Learning:Proficiency with ML frameworks such as Tensor Flow, PyTorch, and Scikit-learn. Hands-on experience implementing algorithms like decision trees, random forests, SVMs, and neural networks. Expertise in deep learning architectures (CNN, RNN, GAN). Expertise in Natural Language Processing (NLP) and recommendation systems Hands-on experience with Multimodal NLP implementation, such as Computer Vision (Open CV) and Speech-to-Text Generative AI, LLMs & Agentic Orchestration (Must Have):Extensive experience interacting/integration with Foundation LLM Models ( such as GPT, Claude, Gemini, LLaMA, Mistral, and Deep Seek) Proven ability in Model Fine-Tuning & Customization Experience with LLM frameworks like Lang Chain and Llama Index. Proven expertise in designing multi-agent orchestration using Lang Graph, Crew AI, Auto Gen, or equivalent tools. Hands-on experience with AI foundries and Copilots: Open AI, Azure AI Foundry, MSFT Copilot Studio Agent Builder, AWS Bedrock, Vertex AI, Anthropic Claude, and low-code/no-code platforms Data Platforms, Vector Databases & Infrastructure:Mandatory Skills: Data Warehousing. Deep expertise in the AWS Ecosystem (S3, Sage Maker, Redshift, Glue, Bedrock, EKS) alongside Azure or GCP exposure. Experience with large-scale data processing tools like Snowflake, Databricks, or Apache Spark. Implementation of RAG using Vector Databases (Pinecone, FAISS, Chroma, Azure AI Search, etc). Moderate-level background in Infrastructure as Code (IaC) via Terraform or AWS Cloud Formation. Proficiency in architectural patterns (microservices, event-driven, API-first design) and Database knowledge (SQL/NoSQL) MLOps & Observability Tools:Experience across the ML/LLM lifecycle using MLflow, Kubernetes, and evaluation/observability tooling. Proficiency in data visualization tools to analyze and present model insights<br>Experience & Educational Requirements Education:Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, AI, Data Science, Engineering, or a related technical field.<br>Minimum Experience Requirements:10–12 years of overall professional experience. Minimum 4 years of experience in application development, engineering, or solution delivery roles. Minimum 2+ years dedicated to AI architecture roles. Minimum 3 years of hands-on experience in AI/ML engineering, data science, or AI solution architecture. Minimum 2 years designing and implementing scaled Agentic AI and Generative AI solutions/platforms in active operations.
Job Title: AI/ML Architect Location: Mumbai (with potential travel to multiple global office locations including the USA, UAE, Saudi Arabia, and Singapore) Experience Level: 10- 12 years (6–8 years in engineering/data science roles and at least 2-3+ years in a dedicated AI/ML architecture role)<br>About the Role We are seeking a highly experienced Enterprise Data and AI Architect to design, implement, and scale enterprise-grade AI solutions across industries such as BFSI, Retail, Manufacturing, and Healthcare. This is a strategic, hands-on leadership role designed to transform legacy data silos into modern Data Mesh or Data Lakehouse architectures. The ideal candidate will bridge the gap between "Proof of Concept" (PoC) and full-scale enterprise production by deploying cutting-edge Machine Learning, Generative AI, and Agentic AI systems. You will collaborate closely with product teams, pre-sales, and executive stakeholders to translate complex business problems into secure, scalable, and autonomous AI solutions.<br>Key Responsibilities AI Strategy & Solution Architecture Define and evolve the enterprise AI architecture to align with business, data, and technology strategies. Ability to translate complex business challenges into scalable AI-driven technical architectures Design end-to-end AI and ML architectures spanning data ingestion, pre-processing, model training, deployment, and monitoring. Architect scalable, secure, and compliant AI deployment models (Cloud and Hybrid) and intelligent automation solutions. Develop reference architectures and reusable patterns for generative AI, Agentic AI, predictive models, conversational systems, and intelligent automation. Evaluate and select the appropriate AI technologies, frameworks, cloud services, LLM orchestration frameworks, vector databases, and tooling.<br>Generative AI, LLM & Agentic AI Implementation Architect and build Gen AI solutions and LLM-powered applications using RAG, fine-tuning, and prompt engineering. Design and implement Agentic AI systems capable of autonomous decision-making, multi-step task execution, and function-calling in production. Establish custom orchestration frameworks for multi-agent collaboration, memory management, planning, evaluation harnesses, and tool invocation. Work across major AI foundries and APIs, including Azure Open AI, AWS Bedrock, Google Vertex AI, Anthropic Claude SDK, and Open AI APIs. Design RAG pipelines using vector databases and meticulously tune embeddings to ensure high retrieval quality. Optimize prompts, implement response validation mechanisms, and systematically reduce hallucination risks. Writing clean and maintainable code, Agile methodologies, Git version control, and testing methodologies<br>Machine Learning Model Development Design, develop, deploy, and optimize advanced ML algorithms, leveraging techniques in supervised/unsupervised learning, deep learning, reinforcement learning, NLP, and computer vision. Select appropriate mathematical and statistical modeling techniques, handling comprehensive data preparation, wrangling, feature engineering, and dimensionality reduction. Train and deploy ML models utilizing distributed computing frameworks and tools like PyTorch, Tensor Flow, MLflow, Sage Maker, Azure ML, or Kubeflow.<br>Data Engineering, Cloud Governance & Integration Overhaul legacy data silos into modern Data Lakehouse or Data Mesh architectures to support predictive analytics and real-time business intelligence. Partner with data architects to define robust data pipelines, data governance, feature stores, and complex ETL/ELT processes. Design secure and performant integration patterns to connect AI agents and models dynamically with ERP, CRM, workflow engines, APIs, and microservices.<br>MLOps, LLMOps & Production Operations Define and implement comprehensive MLOps/LLMOps standards, including CI/CD pipelines, model versioning, lifecycle observability, and rollback processes. Establish rigorous monitoring frameworks spanning model drift detection, performance tracking, telemetry, and establishing KPIs for production AI systems. Monitor autonomous agent performance, define evaluation metrics (task success rate, reasoning validation, error handling), and track decision audit trails. Drive continuous improvement of model performance, computational efficiency, and operational cost.<br>AI Governance, Security & Ethics Establish enterprise AI governance standards, ensuring compliance with data privacy policies (PII handling), role-based access, and IT security protocols (e.g., AWS IAM, Guard Duty). Implement "Responsible AI" guardrails tailored for regulated industries, including fairness checks, bias detection, and safety filters. Design human-in-the-loop mechanisms for agent oversight, define autonomy thresholds, and establish escalation protocols. Ensure complete traceability, automation audit trails, and explainability in AI-driven decisions.<br>Technical Leadership, Collaboration & Research Partner with business, product, engineering, and compliance teams to translate complex business problems into viable AI/ML approaches. Create and deliver high-level technical presentations to executive stakeholders using data visualization tools to communicate complex strategies and business impact. Provide technical guidance, architectural oversight, and mentorship to junior engineers.<br>Required Skills & Qualifications<br>Technical Core & Programming:Mandatory: Strong programming proficiency in Python & Libraries such as Pandas, Num Py, and Scikit-learn Solid mathematical & Statistical foundation covering linear algebra, calculus, probability theory, and statistics. Database: SQL for relational databases and NoSQL for unstructured data handling Developing scalable microservices via RESTful APIs, Fast API, g RPC Server Machine Learning & Deep Learning:Proficiency with ML frameworks such as Tensor Flow, PyTorch, and Scikit-learn. Hands-on experience implementing algorithms like decision trees, random forests, SVMs, and neural networks. Expertise in deep learning architectures (CNN, RNN, GAN). Expertise in Natural Language Processing (NLP) and recommendation systems Hands-on experience with Multimodal NLP implementation, such as Computer Vision (Open CV) and Speech-to-Text Generative AI, LLMs & Agentic Orchestration (Must Have):Extensive experience interacting/integration with Foundation LLM Models ( such as GPT, Claude, Gemini, LLaMA, Mistral, and Deep Seek) Proven ability in Model Fine-Tuning & Customization Experience with LLM frameworks like Lang Chain and Llama Index. Proven expertise in designing multi-agent orchestration using Lang Graph, Crew AI, Auto Gen, or equivalent tools. Hands-on experience with AI foundries and Copilots: Open AI, Azure AI Foundry, MSFT Copilot Studio Agent Builder, AWS Bedrock, Vertex AI, Anthropic Claude, and low-code/no-code platforms Data Platforms, Vector Databases & Infrastructure:Mandatory Skills: Data Warehousing. Deep expertise in the AWS Ecosystem (S3, Sage Maker, Redshift, Glue, Bedrock, EKS) alongside Azure or GCP exposure. Experience with large-scale data processing tools like Snowflake, Databricks, or Apache Spark. Implementation of RAG using Vector Databases (Pinecone, FAISS, Chroma, Azure AI Search, etc). Moderate-level background in Infrastructure as Code (IaC) via Terraform or AWS Cloud Formation. Proficiency in architectural patterns (microservices, event-driven, API-first design) and Database knowledge (SQL/NoSQL) MLOps & Observability Tools:Experience across the ML/LLM lifecycle using MLflow, Kubernetes, and evaluation/observability tooling. Proficiency in data visualization tools to analyze and present model insights<br>Experience & Educational Requirements Education:Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, AI, Data Science, Engineering, or a related technical field.<br>Minimum Experience Requirements:10–12 years of overall professional experience. Minimum 4 years of experience in application development, engineering, or solution delivery roles. Minimum 2+ years dedicated to AI architecture roles. Minimum 3 years of hands-on experience in AI/ML engineering, data science, or AI solution architecture. Minimum 2 years designing and implementing scaled Agentic AI and Generative AI solutions/platforms in active operations.
<p><h4>عن فنادق فور سيزونز:</h4>
<p>يستمد فنادق فور سيزونز قوتها من موظفيها. نحن منظومة من الأفراد الذين يتوقون لأن يصبحوا أفضل، أن ندفع أنفسنا إلى آفاق جديدة، وأن نعامل بعضنا البعض كما نرغب أن نُعامل نحن بدورنا. أعضاء فريقنا حول العالم يخلقون تجارب مدهشة لضيوفنا ومقيمينا وشركائنا من خلال التزامنا بالفخامة بقلب حقيقي. نحن نعلم أن أفضل طريقة لتمكين موظفينا من تقديم هذه التجارب الاستثنائية هي من خلال تجربة موظف عالمية المستوى وثقافة شركة مميزة.</p>
<p>في فور سيزونز، نؤمن بالتعرف على وجه مألوف، والترحيب بوجه جديد ومعاملة الجميع الذي نلتقيه كما نود أن نُعامل نحن أنفسنا. سواء عملت معنا، أو بقيت معنا، أو عشت معنا أو اكتشفت معنا، نؤمن بأن هدفنا هو خلق انطباعات ستبقى معك مدى الحياة. يأتي ذلك من اعتقادنا بأن الحياة أغنى عندما نتواصل حقًا مع الناس والعالم من حولنا.</p>
<h4>عن الموقع:</h4>
<p>يعد منتجع فور سيزونز دبي في جميرا بيتش بموقعه الفريد ونهجه الجديد في الفخامة وخدمته الشخصية الأسطورية قد فاق التوقعات العالية في سوق دبي شديد التنافس. في فور سيزنز نؤمن بأن أهم أصولنا هي فريقنا من الموظفين. لدى فور سيزونز التزام هائل بتطوير وتدريب جميع الموظفين. نضمن وجود أفضل الحزم وأفضل هيكل إداري لضمان بيئة مستقرة يصبح التطور فيها أمراً طبيعياً لموظفينا. سيتم offering المرشحون الناجحون في فور سيزونز فرصة فريدة من نوعها للنمو الشخصي والمهني.
</p>
<p>يشمل فندق فور سيزونز دبي في جميرا بيتش خمس خيارات للمرافق - من مطعم Sea Fu على الشاطئ إلى صالة Mercury Lounge على السطح، ويضم 237 غرفة فندقية فاخرة في دبي – منها 49 جناحاً. تتمازج نماذج التصميم العربية الرقيقة مع أسلوب حديث بارد، مع خلفيات هادئة باللونين الأزرق أو الأخضر. دبي هي ثاني أكبر إمارة من سبع إمارات التي تشكل دولة الإمارات العربية المتحدة. تقع دبي على الشاطئ الجنوبي للخليج العربي وتتمتع بمناخ دامٍ شبه استوائي وجاف.</p>
<h4>ما ستقوم به</h4>
<ul>
<li>ضمان توفر أنظمة حاسوبية حاسمة، وخاصة نظام إدارة الممتلكات في مكتب الاستقبال، وحساب المكالمات، وHSIA، وPABX، وأنظمة نقاط البيع للمطاعم والمشروبات على مدار 24 ساعة يومياً.</li>
<li>إنشاء إجراءات المستخدم وتعارف الأجهزة لجميع الأنظمة وصيانتها.</li>
<li>تقديم خدمات الإدارة، بما في ذلك المساهمة في ميزانيات رأس المال والتشغيل للتقنية.</li>
<li>تقديم إدارة الأنظمة، بما في ذلك الحفاظ على حسابات المستخدمين والمجموعات، وتكوين المستخدم، واستكشاف مشاكل الوصول، وإتمام التوثيق الموقّع.</li>
<li>المساعدة في إدارة بنية الخادم الأساسية ومراقبة الأداء وترقيات أنظمة التشغيل واستكشاف الأخطاء.</li>
<li>ضمان دعم فعال للأنظمة الأخرى، بما في ذلك الخلفي، والمبيعات والضيافة، وتطبيقات الموارد البشرية وأي أنظمة أخرى في المنشأة.</li>
<li>توفير خدمات دعم النظام، بما في ذلك تشخيص انقطاع الخدمة، واستكشاف الأخطاء واستعادة الخدمة، وإدارة حماية الفيروسات.</li>
<li>الحفاظ على معايير تكنولوجيا المعلومات الأساسية لـ Four Seasons وتعزيزها كما هي موضحة في معايير IT الأساسية لفور سيزونز.</li>
<li>المساعدة في تنسيق الاستحواذات الجديدة والمشاريع الكبرى حسب الحاجة.</li>
<li>المشاركة في تطبيقات التقنية على مستوى الملكية والمبادرات التي تقودها الشركة.</li>
<li>معرفة ودعم قويين لأنظمة التشغيل المكتبية والتطبيقات بما فيها التصحيحات.</li>
<li>تقديم دعم مباشر للضيوف ودعم عالي الجودة لغرف الاجتماعات وخدمات المؤتمرات.</li>
<li>المساعدة في إجراءات نسخ النظام الاحتياطي واسترداد النظام.</li>
<li>المساعدة في إدارة بائعي الطرف الثالث.</li>
<li>توفير دعم 24/7 للأنظمة الحيوية.</li>
<li>المساعدة في دعم الشبكة وأمان شبكة الفندق، وصيانة الدليل النشط.</li>
</ul>
<h4>ما ستقدمه</h4>
<ul>
<li>درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر، تكنولوجيا المعلومات، أو مجال ذي صلة غالباً ما تكون مفضلة.</li>
<li>خبرة لا تقل عن 5-7 سنوات في صناعة تكنولوجيا المعلومات، مع 2-3 سنوات على الأقل في دور قيادي، ويفضل في قطاع الضيافة.</li>
<li>معرفة قوية بأنظمة تكنولوجيا المعلومات، والبنية التحتية، وإدارة الشبكات، والأمن الإلكتروني. الاطلاع على أنظمة إدارة فنادق (PMS)، وأنظمة نقاط البيع (POS)، وتكنولوجيا فندقية خاصة أخرى مفيد للغاية.</li>
<li>قيادة استثنائية ومهارات إدارة الفريق، مع القدرة على إلهام وتوجيه فرق تكنولوجيا المعلومات لتحقيق أهداف المنظمة.</li>
<li>مهارات تواصل مكتوبة وشفوية ممتازة، تمكّن من التفاعل الفعّال مع كل من الموظفين التقنيين وغير التقنيين، وكذلك مع ضيوف الفندق.</li>
<li>قدرات تحليلية وحل المشكلات قوية لتحديد وحل قضايا تكنولوجيا المعلومات المعقدة بكفاءة.</li>
<li>القدرة على التكيف مع التقنيات المتطورة ومواضيع الصناعة، لضمان بقاء الفندق في مقدمة الابتكار.</li>
<li>التزام بتقديم خدمة عملاء مميزة، لضمان أن قسم تكنولوجيا المعلومات يساهم في تجربة ضيف استثنائية.</li>
<li>مهارات تواصل بين شخصية ممتازة للتعاون الفعال مع مختلف الأقسام والحفاظ على علاقات إيجابية مع أصحاب المصلحة الداخليين والخارجيين.</li>
<li>مهارات تنظيم وإدارة وقت رائعة، تمكّن من أولوية المهام والالتزام بالمواعيد في بيئة سريعة الوتيرة.</li>
<li>معرفة باللغة العربية أمر أساسي.</li>
</ul>
<h4>ما نقوم بتقديمه</h4>
<ul>
<li a0تأشيرة عمل</li>
<li>راتب تنافسي وبدل الإقامة خارج المنزل</li>
<li>تأمين صحي وحياة</li>
<li>بدل الرحلة السنوي إلى بلدك</li>
<li>وجبات مجانية في مطعم الموظفين المخصص</li>
<li>فرص التقدم الوظيفي</li>
<li>أفضل تدريب في الصناعة</li>
</ul></p><p></p>
<p><h4>عن ف Seasons:</h4>
<p>تُدار ف seasons بواسطة فريقنا. نحن جماعة من الأفراد الذين يتوقون لأن يصبحوا أفضل، وللدفع بأنفسنا إلى آفاق جديدة، ومعاملة بعضنا البعض كما نود أن نُعامل نحن أنفسنا بالمثل. أعضاء فريقنا حول العالم يخلقون تجارب مذهلة لضيوفنا وسكاننا وشركائنا من خلال التزامنا بالرفاهية بقلب صادق. نُدرك أن أفضل طريقة لتمكين موظفينا من تقديم هذه التجارب الاستثنائية هي من خلال تجربة موظف عالمية المستوى وثقافة شركة مميزة.</p>
<p>في ف Seasons، نؤمن بالتعرف على وجه مألوف، والترحيب بوجه جديد، ومعاملة كل من نلتقي بهم بالطريقة التي نود أن نعامل بها أنفسنا. سواء عملت معنا، أو أقمت معنا، أو عشت معنا، أو اكتشفت معنا، نؤمن أن هدفنا هو خلق انطباعات ستبقى معك مدى الحياة. يأتي ذلك من اعتقادنا بأن الحياة أغنى عندما نتواصل بصدق مع الناس والعالم من حولنا.</p>
<h4>عن الموقع:</h4>
<p>يضم ف Seasons Dubai at Jumeirah Beach بموقعه الفريد، ونهجه الجديد للترف وخدمته الشخصية المميزة، وتجاوز توقعات السوق التنافسية في دبي. في ف Seasons نؤمن بأن أصولنا الأكثر أهمية هي فريق عملنا. لدى ف Seasons التزام هائل بتطوير وتدريب جميع الموظفين. نحن نضمن وجود أفضل الحزم وأفضل هيكل إداري لضمان بيئة مستقرة يصبح التطوير فيها أمراً طبيعياً للموظفين. سيتم تقديم فرصة فريدة من نوعها للنمو الشخصي والمهني للمرشحين الناجحين في ف Seasons.</p>
<p>يضم ف Seasons Dubai at Jumeirah Beach خمسة خيارات مطاعم - من مطعم Sea Fu على الواجهة البحرية إلى صالة Mercury Lounge على السطح، كما يضم 237 غرفة فندقية فاخرة في دبي – بما في ذلك 49 جناحاً. تندمج زخارف التصميم العربي الرقيق مع الأسلوب العصري الرائع، مع خلفيات هادئة باللونين الأزرق أو الأخضر. دبي هي ثاني أكبر إمارة من سبع إمارات تشكل دولة الإمارات العربية المتحدة. تقع دبي على الشاطئ الجنوبي للخليج العربي وتتمتع بمناخ شبه مداري جاف.</p>
<h4>ما ستقوم به</h4>
<ul>
<li>ضمان توافر الأنظمة الحيوية، وتحديداً نظام إدارة أملاك Front Office، محاسبة الاتصالات، HSIA، PABX وأنظمة نقاط البيع للمأكولات والمشروبات على مدار الأربع وعشرين (24) ساعة يومياً.</li>
<li>وضع إجراءات المستخدم وت familiarization الأجهزة لجميع الأنظمة.</li>
<li>تقديم خدمات الإدارة، بما في ذلك المساهمة في الميزانيات الرأسمالية والتشغيلية للتقنية.</li>
<li>توفير إدارة الأنظمة، بما في ذلك الحفاظ على حسابات المستخدمين والمجموعات وتكوين المستخدمين، وحل مشاكل الوصول وإكمال التوثيق في الموقع.</li>
<li>المساعدة في إدارة بنية الخادم، ومراقبة الأداء وتحديثات أنظمة التشغيل وحل المشكلات.</li>
<li>ضمان دعم فعّال لأنظمة أخرى، بما في ذلك المكاتب الخلفية، ومبيعات الإرسال/الاستضافة، وتطبيقات الموارد البشرية وأي أنظمة أخرى في المنشأة.</li>
<li>توفير خدمات دعم النظام، بما في ذلك تشخيص انقطاع الخدمة، واستكشاف الأخطاء وإعادة الخدمة، وإدارة حماية الفيروسات.</li>
<li>الحفاظ على معايير التكنولوجيا الأساسية لف Seasons والترويج لها كما هو موضح في معايير تكنولوجيا المعلومات الأساسية لـ Seasons.</li>
<li>المساعدة في تنسيق الاستحواذات الجديدة والمشروعات الكبرى عند الحاجة.</li>
<li>المشاركة في تطبيقات التكنولوجيا على مستوى الملكية والشركات.</li>
<li>معرفة ودعم قويين لأنظمة التشغيل المكتبية وتطبيقاتها بما في ذلك التصحيحات.</li>
<li>تقديم دعم مباشر للضيوف ودعم عالي الجودة لغرف الاجتماعات وخدمات المؤتمرات.</li>
<li>المساعدة في عملية النسخ الاحتياطي للأنظمة وإجراءات الاسترداد.</li>
<li>المساعدة في إدارة بائعي الطرف الثالث.</li>
<li>تقديم دعم على مدار 24/7 للأنظمة الحاسمة للمهمات.</li>
<li>المساعدة في دعم الشبكة وأمن شبكة الفندق، وصيانة الدليل النشط.</li>
</ul>
<h4>ما ستقدمه</h4>
<ul>
<li>درجة البكالوريوس أو الماجستير في علوم الكمبيوتر أو تكنولوجيا المعلومات أو مجال ذو صلة غالباً ما تكون مفضلة.</li>
<li>خبرة من 5-7 سنوات على الأقل في صناعة تكنولوجيا المعلومات، مع 2-3 سنوات على الأقل في دور قيادي، ويفضل في قطاع الضيافة.</li>
<li>معرفة قوية بأنظمة تكنولوجيا المعلومات والبنية التحتية وإدارة الشبكات والأمن السيبراني. الفهم لأنظمة إدارة ممتلكات الفندق (PMS) وأنظمة نقاط البيع (POS) والتقنيات الفندقية الأخرى مفيد للغاية.</li>
<li>مهارات قيادية وإدارة فريق استثنائية، مع القدرة على إلهام وتوجيه فرق تكنولوجيا المعلومات لتحقيق أهداف المنظمة.</li>
<li>مهارات اتصال كتابية وشفوية مميزة، تتيح التفاعل الفعال مع كل من الموظفين الفنيين وغير الفنيين، فضلاً عن ضيوف الفندق.</li>
<li>قدرات تحليلية وحل المشكلات قوية لتحديد وحل قضايا تكنولوجيا المعلومات المعقدة بكفاءة.</li>
<li>القدرة على التكيف مع التطورات التكنولوجية والاتجاهات الصناعية، لضمان بقاء الفندق في مقدمة الابتكار.</li>
<li>التزام بتقديم خدمة عملاء مميزة، لضمان أن يساهم قسم تكنولوجيا المعلومات في تجربة ضيف استثنائية.</li>
<li>مهارات شخصية ممتازة للتعاون الفعال مع أقسام مختلفة والحفاظ على علاقات إيجابية مع أصحاب المصلحة الداخليين والخارجيين.</li>
<li>مهارات تنظيمية وإدارة وقت رائعة، تمكن من الأولوية والالتزام بالمواعيد في بيئة سريعة الوتيرة.</li>
<li>المعرفة باللغة العربية أمر أساسي.</li>
</ul>
<h4>ما نقدمه</h4>
<ul>
<li a تأشيرة العمل</li>
<li>راتب تنافسي ومخصصات سكن خارج مكان العمل</li>
<li>تأمين صحي وحياة</li>
<li>مخصصات رحلة سنوية إلى بلدك</li>
<li>وجبات مجانية في مطعم الموظفين المخصص</li>
<li>فرص التطور المهني</li>
<li>أعلى برامج التدريب في الصناعة</li>
</ul></p><p></p>