مهندس ذكاء اصطناعي / مهندس نشر ميداني - الذكاء الاصطناعي والأنظمة الوكيلة
عن الوظيفة
يقصد بـ إعادة صياغة مجال العمل (Domain Rewiring) إعادة تصميم مجال العمل التشغيلي نفسه — بما يشمل تدفقات العمل، ونقاط اتخاذ القرار، وتدفقات البيانات، والأدوار البشرية — بحيث يدمج الذكاء الاصطناعي الوكيلي (Agentic AI) بشكل أصيل في كيفية إنجاز العمل فعلياً.
يعمل فريق الهندسة الميدانية (Forward Deployed Engineering) مباشرة داخل الجهات الحكومية لتحديد هذه الأنظمة وبنائها ونشرها، مما يضمن صياغة منصة الذكاء الاصطناعي الأساسية بناءً على المتطلبات التشغيلية الفعلية بدلاً من تطويرها بمعزل عن الواقع.
لماذا تنضم إلينا؟
- العمل على مشكلات ذكاء اصطناعي تطبيقية معقدة. إعادة تصميم سير العمل الحكومي المباشر ونشر الذكاء الاصطناعي الوكيلي حيث تُتخذ القرارات التشغيلية بالفعل.
- امتلاك النتائج وليس مجرد الجانب الهندسي. تحديد المستخدمين، وسير العمل، ومقاييس النجاح، ونطاق العمل، ثم قيادة الحل حتى مرحلة الإنتاج والاعتماد.
- فرق عمل صغيرة وذات خبرة عالية. العمل ضمن مجموعات مصغرة من المهندسين ذوي الخبرة مع استقلالية كبيرة وتواصل مباشر مع كبار المسؤولين الحكوميين.
- بناء الممارسة وتطويرها. المساهمة في وضع دليل العمل للتقييم، وتطوير البرمجيات المعتمدة أساساً على الذكاء الاصطناعي (AI-native)، والنشر الميداني، قبل المشاركة في توسيع الفريق المحيط بها.
- فرصة عمل مقرة في دولة الإمارات العربية المتحدة. تتوفر المساعدة في الاستقرار والانتقال للمرشحين الناجحين وعائلاتهم.
دورك في الفريق
نحن نبحث عن مهندس ذكاء اصطناعي / مهندس نشر ميداني للانضمام إلى فريق صغير من كبار المهندسين المسؤولين عن نقل المجالات الحكومية المعقدة من مرحلة الاستكشاف إلى أنظمة ذكاء اصطناعي تعمل بكفاءة في بيئة الإنتاج.
هذه وظيفة مساهم فردي بالدرجة الأولى (Individual Contributor).
ستتولى شخصياً إدارة بعض أكثر مشاريع إعادة صياغة مجالات العمل تحدياً في المؤسسة، والعمل مباشرة مع المستخدمين وأصحاب المصلحة الكبار لفهم كيفية سير العمليات اليوم وإعادة تصميم طريقة عملها في بيئة قائمة بالكامل على الذكاء الاصطناعي.
لا يوجد محلل أعمال تقليدي أو مدير منتج أو مهندس معمارية يفصل بينك وبين المشكلة. أنت من يحدد المستخدمين، وسير العمل، ونطاق المشروع، ومقياس النجاح، ودراسة الجدوى — ثم تقوم بالبناء والتنفيذ بنفسك.
ستكون مسؤولاً عن إعادة صياغة مجال العمل، والاعتماد، وتحقيق القيمة التجارية الملموسة، مع الشراكة مع متخصصين في هندسة الذكاء الاصطناعي، وهندسة المنتجات، ومعمارية المنصات، والتقييم.
مع نمو البرنامج، قد تقود أيضاً وحدة إعادة صياغة (Pod)، أو تشارك في توظيف المهندسين، أو إدارة جزء من محفظة المجالات. ومع ذلك، تأتي القيادة جنباً إلى جنب مع التنفيذ العملي المباشر بدلاً من أن تحل محله.
مسؤولياتك الرئيسية
- الاندماج والتحديد. العمل مباشرة داخل الجهات الحكومية، وفهم كيفية سير العمليات الفعالية وتحديد المتطلبات بنفسك. وضع المقياس، وتحديد خط الأساس، والاتفاق عليه مع مالك هادف العمل قبل البدء في البناء.
- التصميم والإطلاق. تصميم تدفقات العمل الوكيلية التي تشمل التنسيق (Orchestration)، والاسترجاع (Retrieval)، والأدوات، والوكلاء، والتقييم، والعمليات التي تتطلب تدخلاً بشرياً (Human-in-the-loop) — ثم كتابة كود الإنتاج بنفسك.
- التعامل مع قيود المؤسسات الكبرى. توجيه عملية النشر عبر مراجعات الأمان، والخصوصية، وعزل المستأجرين (Tenant Isolation)، والحوكمة، وأمن المعلومات، وإنشاء أنماط قابلة لإعادة الاستخدام لعمليات النشر المستقبلية.
- قيادة عملية الاعتماد والتبني. إعادة تصميم العمليات البشرية جنباً إلى جنب مع البرمجيات. النجاح يعني تغيير طريقة اتخاذ القرارات، وتقليل أوقات الدورات، وتخفيض التكاليف، أو تحسين النتائج القابلة للقياس.
- إثبات القيمة. تزويد المنتجات بأدوات قياس الأداء حتى يمكن قياس أثرها مقارنة بخط الأساس المتفق عليه. التوصية بالتوسع أو إعادة التصميم أو إيقاف المبادرات بناءً على الأدلة والبيانات.
- تسريع عمليات النشر القادمة. تحويل الدروس المستفادة من مشاريع إعادة الصياغة الفردية إلى إمكانيات منصة قابلة لإعادة الاستخدام، وأنماط هندسية، وأدلة عمل.
الأشهر الثلاثة الأولى
تشمل النتائج المتوقعة ما يلي:
- تسليم مشروع نموذجي لإعادة صياغة مجال عمل واحد بالكامل (End-to-End) داخل جهة حكومية رئيسية، والوصول به إلى مرحلة الإنتاج وإثبات تحسن قابل للقياس.
- إنشاء حالة قيمة (Value Case) وخط أساس متفق عليهما مع مالك العمل المعني، وتقديم أول تقرير قيم.
- المساهمة بإمكانيات قابلة لإعادة الاستخدام في منصة الذكاء الاصطناعي السيادية الأساسية استناداً إلى المتطلبات المكتشفة من النشر في الواقع الفعلي.
مؤهلاتك وصفاتك
مهندس إنتاج متمكن.
لقد قمت شخصياً بإطلاق برمجيات مكتملة في بيئة الإنتاج. عدد سنوات الخبرة أقل أهمية مقارنة بما نجحت في إطلاقه وتطبيقه بنجاح.
خبرة ميدانية صلبة.
تتألق وتعمل بكفاءة في البيئات الغامضة والمدمجة والتي تتطلب التعامل المباشر مع أصحاب المصلحة حيث لا تكون المشكلة محددة بوضوح بعد.
خبرة عملية في الذكاء الاصطناعي الوكيلي (Agentic AI).
تمتلك عمقاً عملياً في نماذج اللغات الكبيرة (LLM) وأنظمة الوكلاء، بما في ذلك التنسيق، والاسترجاع، والتقييم، وتصميم الوكلاء، وهندسة الأوامر (Prompt Engineering). أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي جزء طبيعي من سير عملك التطويري.
مالك منتج بالفطرة.
تتمتع بالارتياح في إجراء المقابلات مع المستخدمين، وتحديد المتطلبات، وترتيب أولويات المشكلات، وتقليص النطاق غير الضروري دون الانتظار لمدير منتج.
استيعاب قوي لمفاهيم الأعمال.
يمكنك مناقشة التكلفة، وزمن الدورة، والإنتاجية، وعدد الموظفين، وعائد الاستثمار (ROI) مع كبار التنفيذيين دون الاختباء خلف المصطلحات التقنية المعقدة.
إلمام بمتطلبات المؤسسات الكبرى.
تفهم آليات الهوية، والشبكات، وحوكمة البيانات، والأمن، وعمليات الموافقة المطلوبة لنقل البرمجيات إلى بيئة الإنتاج داخل المؤسسات المعقدة.
انضباط قائم على القيمة.
لديك الاستعداد لإيقاف عملك أو إعادة تصميمه أو تقليص نطاقه عندما تظهر الأدلة أنه لن يحقق قيمة كافية.
مؤهلات تفضيلية قوية
- خبرة في الهندسة الميدانية (Forward Deployed Engineering)، أو هندسة الحلول (Solutions Engineering)، أو التسليم التقني.
- خبرة في بناء أو قيادة قدرات الهندسة الميدانية (FDE).
- خبرة في تسليم المشاريع ضمن القطاع الحكومي، أو الخدمات المالية، أو غيرها من البيئات الخاضعة للتنظيم والرقابة العالية.
- خبرة كمؤسس، أو مهندس مؤسس، أو تطوير المنتجات من الصفر إلى مرحلة الإطلاق (Zero-to-One).
- خبرة عملية في هندسة السحاب والمنصات، خاصة Azure.
- إتقان اللغة العربية والإنجليزي، أو خبرة العمل بكفاءة في بيئات ثنائية اللغة.
الأدلة التي سنطلبها
سنرغب في فهم ما يلي:
- منتجان قمت بتبنيها وبنائها شخصياً ووصلا إلى مستخدمين حقيقيين في بيئة الإنتاج، بما في ذلك مساهمتك، وحجم المشروع، والنتيجة القابلة للقياس.
- لمنتج واحد على الأقل: خط الأساس قبل النشر، والنتيجة المقاسة بعده، وكيفية قياس الأثر والجهة التي صادقت عليه.
- منتج واحد قمت بإيقافه أو إعادة تصميمه أو تقليص نطاقه بشكل كبير لأن القيمة المتوقعة لم تتحقق، مع بيان الأدلة التي بنيت عليها هذا القرار.
لا تُعتبر الفوائد المتوقعة في دراسات الجدوى أثراً محققاً.
كيفية قياس الأداء
يعتمد الأداء على ثلاثة نتائج رئيسية:
- السرعة: الوقت المستغرق من تحديد المشكلة إلى استخدام سير العمل المُعاد صياغته في بيئة الإنتاج.
- القيمة: الأثر القابل للقياس مقارنة بخط الأساس المتفق عليه، والمصادق عليه من مالك العمل المعني.
- حُسن التقدير: مشاريع إعادة الصياغة التي تتجاوز نقطة التحقق من القيمة بنجاح — والمبادرات التي يتم إيقافها مبكراً وبشكل صحيح عندما لا تدعم الأدلة الاستثمار الإضافي فيها.
أداؤك لا يُقاس بعدد أسطر الكود، أو عدد المشاريع التجريبية، أو حجم الفريق.
ما ليست عليه هذه الوظيفة
ليست دوراً إدارياً متخفياً في قالب هندسي.
قد تقود مهندسين أو محفظة مشاريع، لكنك تظل مسؤولاً شخصياً عن تسليم عمليات إعادة الصياغة.
ليست دوراً استشارياً.
التوصيات التي تنتهي بعرض تقديمى أو وثيقة استراتيجية لا تُحسب ضمن الإنجاز. دورك هو البناء والإطلاق.
ليست مصنعاً للمشاريع التجريبية.
محفظة من إثباتات المفهوم (POCs) التي لا تصل أبداً إلى الإنتاج أو لا تخلق قيمة قابلة للقياس لا تُعتبر نجاحاً.
AI Engineer / Forward Deployed Engineer - AI & Agentic Systems
About the Role
Domain Rewiring means redesigning the operational domain itself — workflows, decision points, data flows and human roles — so that agentic AI becomes embedded into how work actually gets done.
The Forward Deployed Engineering team works directly inside government entities to identify, build and deploy these systems, ensuring the underlying AI platform is shaped by real operational requirements rather than developed in isolation.
Why Join
- Work on complex applied AI problems. Re-engineer live government workflows and deploy agentic AI where operational decisions are actually made.
- Own outcomes, not just engineering. Define the users, workflow, success metrics and scope, then take the solution through to production and adoption.
- Small, senior teams. Work in compact squads of experienced engineers with significant autonomy and direct access to senior government stakeholders.
- Build the practice. Help establish the playbook for evaluation, AI-native software development and forward deployment, before helping grow the team around it.
- UAE-based opportunity. Relocation assistance is available for successful candidates and their families.
The Role
We are hiring a AI Engineer / Forward Deployed Engineer to join a small team of senior engineers responsible for taking complex government domains from discovery through to production AI systems.
This is an individual contributor role first.
You will personally own some of the organisation’s most challenging domain rewirings, working directly with users and senior stakeholders to understand how an operation works today and redesign how it should operate in an AI-native environment.
There is no traditional business analyst, product manager or architect sitting between you and the problem. You define the users, workflow, scope, success metric and value case — and then build.
You will own domain rewiring, adoption and realised business value, while partnering with specialists across AI engineering, product engineering, platform architecture and evaluation.
As the programme grows, you may also lead a rewiring pod, hire engineers or own part of the domain portfolio. However, leadership sits alongside hands-on delivery rather than replacing it.
What You Own
- Embed and define. Work directly inside government entities, understand how operations actually run and define the requirements yourself. Establish the metric, capture the baseline and agree it with the business owner before building.
- Design and ship. Architect agentic workflows spanning orchestration, retrieval, tools, agents, evaluation and human-in-the-loop processes — then write the production code.
- Navigate enterprise constraints. Take deployments through security, privacy, tenant isolation, governance and information-security reviews, creating reusable patterns for future deployments.
- Own adoption. Redesign the human process alongside the software. Success means changing how decisions are made, reducing cycle times, lowering costs or improving measurable outcomes.
- Prove value. Instrument products so their impact can be measured against an agreed baseline. Recommend scaling, redesigning or stopping initiatives based on evidence.
- Make the next deployment faster. Convert lessons from individual rewirings into reusable platform capabilities, engineering patterns and playbooks.
First Three Months
Indicative outcomes include:
- Delivering one lighthouse domain rewiring end-to-end within a major government entity, reaching production and demonstrating measurable improvement.
- Establishing an agreed value case and baseline with the relevant business owner and delivering the first value report.
- Contributing reusable capabilities to the underlying sovereign AI platform based on requirements discovered through real-world deployment.
Who You Are
Strong production engineer.
You have personally shipped software end-to-end. Years of experience matter less than what you have successfully put into production.
Field-hardened.
You thrive in ambiguous, embedded and stakeholder-facing environments where the problem has not yet been clearly defined.
Hands-on with agentic AI.
You have practical depth across LLM and agent systems, including orchestration, retrieval, evaluation, agent design and prompt engineering. AI coding tools are part of your normal development workflow.
Product owner by instinct.
You are comfortable interviewing users, defining requirements, prioritising problems and cutting scope without waiting for a Product Manager.
Business literate.
You can discuss cost, cycle time, productivity, headcount and ROI with senior executives without hiding behind technical terminology.
Enterprise literate.
You understand identity, networking, data governance, security and approval processes required to move software into production within complex organisations.
Value disciplined.
You are willing to stop, redesign or descope your own work when the evidence shows it will not create sufficient value.
Strongly Preferred
- Forward Deployed Engineering, Solutions Engineering or technical delivery experience.
- Experience building or leading an FDE capability.
- Delivery experience within government, financial services or another regulated/high-assurance environment.
- Founder, founding engineer or zero-to-one product experience.
- Hands-on cloud and platform engineering experience, particularly Azure.
- Arabic and English capability, or experience operating effectively within bilingual environments.
Evidence We Will Ask For
We will want to understand:
- Two products you personally built that reached real users in production, including your contribution, scale and measurable outcome.
- For at least one product, the baseline before deployment, measured result afterwards, how the impact was measured and who validated it.
- One product you stopped, redesigned or significantly descoped because the expected value did not materialise, including the evidence behind that decision.
Projected benefits in a business case are not considered realised impact.
How Performance Is Measured
Performance is based on three primary outcomes:
- Speed: Time from problem definition to a rewired workflow being used in production.
- Value: Measurable impact against an agreed baseline, validated by the relevant business owner.
- Judgement: Rewirings that successfully pass the value checkpoint — and initiatives correctly stopped early when the evidence does not support further investment.
Performance is not measured by lines of code, number of pilots or size of team.
What This Role Is Not
Not a management role disguised as engineering.
You may lead engineers or a portfolio, but you remain personally responsible for delivering rewirings.
Not advisory.
Recommendations that end with a presentation or strategy document do not count. You build and ship.
Not a pilot factory.
A portfolio of proofs of concept that never reaches production or creates measurable value is not considered successful.