Job description
Job Description:
DataRobot delivers AI that maximizes impact and minimizes business risk. Our platform and applications integrate into core business processes so teams can develop, deliver, and govern AI at scale. DataRobot empowers practitioners to deliver predictive and generative AI, and enables leaders to secure their AI assets. Organizations worldwide rely on DataRobot for AI that makes sense for their business — today and in the future.
The Pre-Sales Senior AI Solutions Engineer plays a pivotal role in helping enterprise customers see, feel, and believe in the value of agentic AI and ML platforms. Sitting at the intersection of business strategy, AI application design, and polished execution, your primary mission is to rapidly build enterprise-grade MVP agentic AI applications. You will partner with prospective customers and sales teams to map loosely defined problems into compelling, production‑inspired prototypes. These MVPs serve as credible, extensible foundations that showcase technical depth and accelerate time-to-value, acting as the bridge between immediate problem-solving and long-term platform adoption.
Key Responsibilities
Business-to-Technical Translation & Problem Understanding
Partner with Sales Teams: Understand customer missions, strategic priorities, and constraints through short discovery sessions.
Map Capabilities: Translate business needs into platform capabilities, tailoring messaging for different personas (CIO, CTO, Chief Data Officer, program leads, technical practitioners).
Identify Value: Pinpoint high-leverage automation and decision points where agentic AI can create immediate, visible value, translating ambiguous problems into clear user journeys and agent responsibilities.
Agentic AI Solution Design & Prototyping
Rapid MVP Build: Design and implement end-to-end agentic AI MVPs, including multi-agent orchestration, tool use, memory, Model Context Protocol (MCP) servers, and agent observability.
Deployment Readiness: Define key technical requirements, recommend deployment models meeting specific security mandates, and advise on data readiness to ensure quick time-to-value for new and expansion opportunities.
Frontend & UX: Build intuitive, enterprise‑grade UIs using React and modern design systems (e.g., shadcn/ui) to communicate agent behavior transparently.
Architectural Soundness: Select and integrate appropriate LLMs, frameworks, and agent architecture to balance speed, cost, and explainability while establishing scalable platform foundations.
Demo Execution & Sales Collaboration
Outcome-Oriented Demos: Deliver engaging live demos that tell a clear story: problem → agentic solution → business impact. Help shape and refine use cases based on account maturity and strategic alignment.
Trusted Advisor: Act as a technical pillar across the sales team, supporting Account Executives, Strategic Account Directors, and BDRs with knowledge and assets that advance AI adoption.
Iterative Refinement: Iterate rapidly based on customer feedback during pilots, workshops, or proofs of value (POVs).
Cross-Functional Feedback & Compliance Alignment
Security & Governance: Support conversations around AI governance, data security, model transparency, and responsible AI practices in alignment with regulations.
Internal Feedback Loop: Provide structured feedback on customer needs, procurement hurdles, and architectural gaps to Product, Marketing, and Enablement teams to keep offerings relevant.
Reusable Assets: Contribute reusable patterns, templates, and internal best practices to accelerate future MVP delivery and platform selling.
Knowledge, Skills, and Abilities
Pre-Sales & Platform Selling Experience
Demonstrated success supporting sales pursuits (new logos and account expansion) with deep technical expertise and solution design.
Strong ability to translate agentic AI and ML platform capabilities into compelling value propositions.
Prior experience turning rapid MVPs into production applications or long‑term enterprise platforms.
Core Technical Skills
Hands-on experience building agentic AI applications using modern LLM frameworks, orchestration patterns, and backend engineering (Python, TypeScript, APIs).
Experience designing MCP servers, external system integrations, and utilizing AI evaluation/tracing tools.
Proficiency with React and modern frontend tooling to create clean, trustworthy user interfaces.
Problem Solving & Communication
Excellent communication and demo skills; proven ability to present complex AI concepts in a clear, grounded, and value-driven manner to both mission leaders and technical stakeholders.
Exceptional ability to move from ambiguity to clarity quickly.
Bias toward action and iteration; comfortable working in a fast-paced environment with evolving product offerings and shipping imperfect but compelling MVPs fast.
Education & Experience
6-8+ years of experience in sales engineering, applied AI, hands-on technical consulting, customer-facing software engineering, or technical product roles.
Bachelor’s degree in Computer Science, Software Engineering, or a related field (or equivalent practical experience). An advanced degree in AI/ML is a plus.
Prior experience applying AI or complex software solutions within the Oil & Gas industry is a strong plus.
Ability to travel up to 25% on average to customer meetings, workshops, industry conferences, and events.
The talent and dedication of our employees are at the core of DataRobot’s journey to be an iconic company. We strive to attract and retain the best talent by providing competitive pay and benefits with our employees’ well-being at the core. Here’s what your benefits package may include depending on your location and local legal requirements: Medical, Dental & Vision Insurance, Flexible Time Off Program, Paid Holidays, Paid Parental Leave, Global Employee Assistance Program (EAP) and more!
DataRobot Operating Principles:
- Wow Our Customers
- Set High Standards
- Be Better Than Yesterday
- Be Rigorous
- Assume Positive Intent
- Have the Tough Conversations
- Be Better Together
- Debate, Decide, Commit
- Deliver Results
- Overcommunicate
Research shows that many women only apply to jobs when they meet 100% of the qualifications while many men apply to jobs when they meet 60%. At DataRobot we encourage ALL candidates, especially women, people of color, LGBTQ+ identifying people, differently abled, and other people from marginalized groups to apply to our jobs, even if you do not check every box. We’d love to have a conversation with you and see if you might be a great fit.
DataRobot is proud to be an Equal Employment Opportunity and Affirmative Action employer. We do not discriminate based upon race, religion, color, national origin, gender (including pregnancy, childbirth, or related medical conditions), sexual orientation, gender identity, gender expression, age, status as a protected veteran, status as an individual with a disability, or other applicable legally protected characteristics. DataRobot is committed to working with and providing reasonable accommodations to applicants with physical and mental disabilities. Please see the United States Department of Labor’s EEO poster and EEO poster supplement for additional information.
Use of Artificial Intelligence in Our Hiring Process
DataRobot uses approved AI-powered tools to support the hiring process in selected regions. These tools may assist in writing job descriptions, reviewing applications, assessing qualifications, and evaluating candidate materials. All decisions regarding applications are made by members of the DataRobot team.
All applicant data submitted is handled in accordance with our Applicant Privacy Policy.
وصف الوظيفة
وصف الوظيفة:
تقدم DataRobot ذكاء اصطناعي يزيد من الأثر ويقلل مخاطر الأعمال. تتكامل منصتنا وتطبيقاتها مع العمليات التجارية الأساسية بحيث يمكن للفرق تطوير وتسليم وحوكمة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. تمكّن DataRobot الممارسين من تقديم الذكاء الاصطناعي التنبؤي والتوليدي، وتتيح للقيادات حماية أصولها من الذكاء الاصطناعي. تعتمد المؤسسات حول العالم على DataRobot للحصول على ذكاء اصطناعي يجعل المنفعة منطقية لأعمالها — اليوم وفي المستقبل.
يلعب مهندس حلول الذكاء الاصطناعي قبل البيع من المستوى الأول دوراً محورياً في مساعدة عملاء الشركات الكبرى على رؤية القيم التي يجلبها الذكاء الاصطناعي القائم على الكيانات ونماذج التعلم الآلي والاستشعار بالفعالية. نظرًا لموقعه عند تقاطع استراتيجية الأعمال وتصميم تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتنفيذه المتقن، تكون مهمتك الأساسية بناء تطبيقات MVP من الذكاء الاصطناعي القائم على الكيانات للمؤسسات بسرعة. ستتعاون مع العملاء المحتملين وفِرَق المبيعات لتحويل مشاكل غير محددة إلى نماذج أولية جاهزة للإنتاج ذات قصة مقنعة. وتخدم هذه MVPs كأسس موثوقة وقابلة للتوسع تُظهر العمق التقني وتسرّع قيمة الوقت إلى القيمة، كجسر بين حل المشكلة على الفور واعتماد المنصة طويل الأجل.
المسؤوليات الأساسية
الترجمة من الأعمال إلى التقنية وفهم المشكلة
التعاون مع فِرَق المبيعات: فهم مهام العملاء، الأولويات الاستراتيجية والقيود من خلال جلسات استقصاء قصيرة.
إسناد القدرات: ترجمة الاحتياجات التجارية إلى قدرات المنصة، مع تخصيص الرسائل حسب الشخصيات المختلفة (رئيس قسم المعلومات CIO، رئيس التقنية CTO، مسؤول البيانات، قادة البرامج، الممارسون الفنيون).
تحديد القيمة: تحديد نقاط الأتمتة والقرار ذات العائد العالي حيث يمكن للذكاء الاصطناعي القائم على الكيانات خلق قيمة فورية ومرئية، وتحويل المشاكل غير الواضحة إلى مسارات مستخدم واضحة ومسؤوليات الوكلاء.
تصميم حلول الذكاء الاصطناعي القائم والـ Prototyping
إنشاء MVP سريع: تصميم وتنفيذ MVPs كاملة من الذكاء الاصطناعي القائم على الكيانات، بما في ذلك تنظيم متعدد الوكلاء، استخدام الأدوات، الذاكرة، خوادم بروتوكول سياق النموذج (MCP)، ومراقبة الوكلاء.
جاهزية النشر: تحديد المتطلبات التقنية الأساسية، التوصية بنماذج النشر التي تلبي متطلبات الأمان المحددة، وتوجيه حول جاهزية البيانات لضمان سرعة القيمة للمب peg الجديدة وفرص التوسع.
الواجهة الأمامية وتجربة المستخدم: بناء واجهات استخدام ذات مستوى مؤسسي باستخدام React وأنظمة التصميم الحديثة (مثل shadcn/ui) لنقل سلوك الوكلاء بشفافية.
سلامة المعمارية: اختيار ودمج نماذج لغوية كبيرة مناسبة وأطر عمل وهيكلية الوكيل لتحقيق توازن بين السرعة والتكلفة والتفسيرية مع إنشاء أسس منصة قابلة للتوسع.
تنفيذ العروض والتعاون مع المبيعات
عروض مركزة على النتيجة: تقديم عروض حية جذابة تروي قصة واضحة: المشكلة → الحل القائم على الكيانات → تأثير الأعمال. المساعدة في تشكيل واستخلاص حالات الاستخدام استنادًا إلى نضج الحساب والتوافق الاستراتيجي.
المستشار الموثوق: العمل كركيزة تقنية عبر فريق المبيعات، دعم مديري الحسابات، ومديري الحسابات الاستراتيجية، وBDRs بالمعرفة والموارد التي تعزز انتشار الذكاء الاصطناعي.
التحسين المتكرر: التحسين السريع بناءً على ملاحظات العملاء خلال التجارب وورش العمل أو إثبات القيمة (POVs).
التغذية المرتدة عبر الأقسام والتوافق التنظيمي
الأمن والحوكمة: دعم المحادثات حول حوكمة الذكاء الاصطناعي وأمن البيانات وشفافية النماذج وممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤول بما يتوافق مع القوانين.
دائرة تغذية راجعة داخلية: تقديم تغذية راجعة منظمة حول احتياجات العملاء وعقبات الشراء والفجوات المعمارية لفِرَق المنتج والتسويق والتفعيل للحفاظ على ملاءمة العروض.
أصول قابلة لإعادة الاستخدام: المساهمة بنماذج وقوالب وممارسات داخلية تسريع تقديم MVP المستقبل وبيع المنصة.
المعرفة والمهارات والقدرات
الخبرة قبل البيع وبيع المنصة
نجاح مُثبت في دعم جهود المبيعات (شعارات جديدة وتوسع الحسابات) بخبرة تقنية عميقة وتصميم حلول.
قدرة قوية على ترجمة قدرات منصات الذكاء الاصطناعي القائم على الكيانات والتعلم الآلي إلى مقترحات قيمة مقنعة.
خبرة سابقة في تحويل MVPs سريعة إلى تطبيقات إنتاجية أو منصات مؤسسيه طويلة الأمد.
المهارات التقنية الأساسية
خبرة عملية في بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي القائم باستخدام أطر LLM الحديثة وأنماط التنظيم الهندسي الخلفي (Python، TypeScript، APIs).
خبرة في تصميم خوادم MCP وتكامل الأنظمة الخارجية واستخدام أدوات تقييم/تتبع الذكاء الاصطناعي.
الكفاءة في React وأدوات الواجهة الأمامية الحديثة لإنشاء واجهات مستخدم نظيفة وموثوقة.
حل المشكلات والتواصل
مهارات تواصل وعرض رائعة؛ قدرة مثبتة على تقديم مفاهيم الذكاء الاصطناعي المعقدة بشكل واضح ومبني على القيمة لأصحاب القيادة الفنية وأصحاب المصلحة.
قدرة استثنائية على الانتقال من الغموض إلى الوضوح بسرعة.
ميل إلى العمل والتكرار؛ مرتاح للعمل في بيئة سريعة التطور مع عروض منتج متطورة وتقديم MVPs غير مكتملة لكنها مقنعة بسرعة.
التعليم والخبرة
4-6+ سنوات خبرة في هندسة المبيعات، الذكاء الاصطناعي التطبيقي، الاستشارات الفنية العملية، هندسة البرمجيات المواجهة للعملاء، أو أدوار منتج تقنية.
درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر أو هندسة البرمجيات أو مجال ذي صلة (أو خبرة عملية معادلة). شهادة متقدمة في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي تعتبر ميزة.
خبرة سابقة في تطبيق الذكاء الاصطناعي أو حلول برمجية معقدة في صناعة النفط والغاز تعتبر ميزة قوية.
القدرة على السفر حتى 25% في المتوسط إلى لقاءات العملاء وورش العمل والمؤتمرات الصناعية والفعاليات.
موظفو DataRobot هم جوهر مسار DataRobot ليكون شركة أيقونية. نسعى لجذب والاحتفاظ بأفضل المواهب من خلال رواتب ومزايا تنافسية مع رفاهية موظفينا كجوهر. فيما يلي ما قد يتضمنه حزمة المزايا حسب موقعك والمتطلبات القانونية المحلية: التأمين الطبي، والتأمين على الأسنان والرؤية، وبرنامج الإجازات المرنة، والإجازات المدفوعة، وإطار دعم الموظف العالمي (EAP) وغير ذلك!
مبادئ تشغيل DataRobot:
- إبهار عملائنا
- ضبط معايير عالية
- كن أفضل من الأمس
- كن دقيقاً
- افترض النية الإيجابية
- خض المحادثات الصعبة
- كن أفضل معاً
- نواتس، قرر، التزم
- قدم النتائج
- توافر معلومات أكثر
تشير الأبحاث إلى أن العديد من النساء يتقدمن للوظائف فقط عندما يستوفين 100% من المؤهلات بينما يتقدم العديد من الرجال عندما يستوفون 60%. في DataRobot نشجع جميع المرشحين، خاصة النساء، وذوي البشرة الملونة، والمحددون LGBTQ+، وذوي الإعاقة، وغيرهم من المجموعات المهمشة، على التقدم لفرص العمل حتى لو لم تتحقق جميع الشروط. نود مناقشة معك ومعرفة ما إذا كنت قد تكون إضافة رائعة لنا.
تفخر DataRobot بأنها صاحب عمل يلتزم بمبدأ المساواة في الفرص والتعويض الإيجابي. نحن لا نفرق بناءً على العرق أو الدين أو اللون أو الأصل الوطني أو الجنس (بما في ذلك الحمل والولادة أو الحالات الطبية المرتبطة)، أو التوجه الجنسي، أو الهوية الجنسية، أو التعبير عن الجندر، أو العمر، أو وضع كفيل محمي، أو وضع شخص ذو إعاقة، أو أي سمات محمية قانونياً أخرى. DataRobot ملتزمة بالتعامل مع المتقدمين وتقديم التجاوزات المعقولة للمتقدمين من ذوي الإعاقات الجسدية والذهنية. يرجى الاطلاع على ملصق مكتب العمل الأميركي EEO وتكملة ملصق EEO لمعلومات إضافية.
استخدام الذكاء الاصطناعي في عملية التوظيف لدينا
تستخدم DataRobot أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي معتمدة لدعم عملية التوظيف في مناطق مختارة. قد تُساعد هذه الأدوات في كتابة أوصاف الوظائف، مراجعة الطلبات، تقييم المؤهلات، وتقييم مواد المتقدمين. جميع القرارات المتعلقة بالطلبات تُتخذ من قبل أعضاء فريق DataRobot.
يتم التعامل مع جميع بيانات المتقدمين المرسلة وفقاً لسياسة خصوصية المتقدمين.Applicant Privacy Policy.