AI / ML Engineer
Dubai
About the Company:
Our client is an AI and robotics startup building autonomous systems for heavy duty environments. Based in the UAE, they design, build and deploy intelligent autonomy end-to-end, helping enterprise clients bring automation into complex, high risk operations.
The Role
You will own how the vehicles see and understand the world. That means building the perception layer that turns raw sensor data into a reliable picture of the environment in real conditions: dust, glare, heat, uneven terrain and places no one has mapped. Your work feeds directly into navigation, obstacle avoidance and fleet management. This is a hands-on role with high ownership, and you will be expected to get code running on real vehicles early.
What You Will Do
- Design, build and deploy the perception stack across camera, LiDAR and radar inputs
- Develop object detection, tracking and segmentation that holds up in harsh outdoor and industrial settings
- Build localisation and mapping capability, including operation in GPS-denied and unmapped areas
- Fuse multi-sensor data into a unified, real-time environmental model the planning stack can trust
- Optimise models for on-vehicle inference on edge hardware within strict latency and compute budgets
- Build data pipelines for collection, labelling, validation and retraining from fleet data
- Feed perception insights into fleet-level analytics for mission planning and performance monitoring
- Work closely with autonomy, controls and hardware engineers to take features from test track to deployment
What You Bring
- 3+ years building perception systems that have run on real robots or vehicles, not only curated datasets
- Strong computer vision skills: detection, tracking and segmentation on live sensor feeds
- Hands-on experience with SLAM, point cloud processing and multi-sensor calibration
- Experience with sensor fusion (e.g. Kalman filtering, factor graphs or learned fusion approaches)
- Strong Python and C++,
- Experience deploying models to edge or embedded GPU hardware
- Comfort with ROS/ROS 2 and field testing
- Ownership mindset
Nice to Have
- Model compression and optimisation (quantisation, pruning, TensorRT or similar)
- Experience with fleet data infrastructure and MLOps for continuous model improvement
- Exposure to simulation environments for perception testing
Why Apply
- Build technology that runs on real vehicles in real missions
- Early-stage ownership in a fast-growing startup
مهندس ذكاء اصطناعي / تعلم آلة
دبي
عن الشركة:
عميلنا هو شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي والروبوتات تقوم ببناء أنظمة ذاتية التحكم للبيئات الشاقة. يقع مقرها في دولة الإمارات العربية المتحدة، وتعمل على تصميم وبناء ونشر حلول الاستقلالية الذكية الشاملة، مما يساعد كبرى الشركات على إدخال الأتمتة في العمليات المعقدة عالية المخاطر.
الدور الوظيفي
ستكون مسؤولاً عن كيفية رؤية المركبات للعالم وفهمه. وهذا يعني بناء طبقة الإدراك الحسّي التي تحول بيانات أجهزة الاستشعار الأولية إلى صورة موثوقة للبيئة في الظروف الحقيقية: الغبار، والوهج، والحرارة، والتضاريس غير المستوية، والأماكن التي لم يقم أحد برسم خرائط لها من قبل. يصب عملك بشكل مباشر في الملاحة، وتفادي العقبات، وإدارة الأسطول. هذه وظيفة عملية تتطلب مستوى عالياً من الملكية والمسؤولية، ويتوقع منك تشغيل البرمجيات على مركبات حقيقية في مرحلة مبكرة.
المهام والمسؤوليات
- تصميم وبناء ونشر منظومة الإدراك الحسّي عبر مدخلات الكاميرا والليدار (LiDAR) والرادار
- تطوير تقنيات الكشف عن الأجسام وتتبعها وتجزئتها التي تصمد في البيئات الخارجية والصناعية القاسية
- بناء القدرة على تحديد المواقع ورسم الخرائط، بما في ذلك التشغيل في المناطق المحرومة من نظام GPS والمناطق غير المحددة بخرائط
- دمج بيانات أجهزة الاستشعار المتعددة في نموذج بيئي موحد في الوقت الفعلي يمكن لمنظومة التخطيط الاعتماد عليه
- تحسين النماذج للاستنتاج على متن المركبة على أجهزة المعالجة الطرفية ضمن قيود صارمة لزمن الاستجابة والموارد الحسابية
- بناء خطوط نقل ومعالجة البيانات لجمع البيانات وتصنيفها والتحقق منها وإعادة التدريب من بيانات الأسطول
- تزويد التحليلات على مستوى الأسطول برؤى الإدراك للتخطيط للمهام ومراقبة الأداء
- العمل عن كثب مع مهندسي الأنظمة الذاتية والتحكم والأجهزة لنقل الميزات من مضمار الاختبار إلى مرحلة التشغيل الفعلي
الخبرات والمهارات المطلوبة
- خبرة تزيد عن 3 سنوات في بناء أنظمة الإدراك الحسّي التي عملت على روبوتات أو مركبات حقيقية، وليس فقط على مجموعات بيانات منسقة
- مهارات قوية في الرؤية الحاسوبية: الكشف والتتبع والتجزئة على تدفقات أجهزة الاستشعار المباشرة
- خبرة عملية في تقنيات SLAM، ومعالجة السحابة النقطية (point cloud processing)، ومعايرة أجهزة الاستشعار المتعددة
- خبرة في دمج بيانات الاستشعار (مثل مرشح كالمان، أو الرسوم البيانية للعوامل، أو أساليب الدمج القائمة على التعلم الآلي)
- إتقان قوي للغتين Python وC++
- خبرة في نشر النماذج على الأجهزة الطرفية أو معالجات الرسوميات المدمجة (embedded GPU)
- إجادة العمل مع ROS/ROS 2 والقيام بالاختبارات الميدانية
- عقلية تتحمل المسؤولية وتتمتع بروح المبادرة
مهارات إضافية يُفضل وجودها
- ضغط النماذج وتحسينها (الكممة، التقليم، TensorRT أو ما شابه)
- خبرة في البنية التحتية لبيانات الأسطول وعمليات تعلم الآلة (MLOps) للتحسين المستمر للنماذج
- خبرة في التعامل مع بيئات المحاكاة لاختبار الإدراك الحسّي
لماذا تتقدم لهذا الدور؟
- بناء تقنيات تعمل على مركبات حقيقية في مهام فعلية
- فرصة للمساهمة والملكية في مرحلة مبكرة بشركة ناشئة سريعة النمو