Senior AI Engineer – Fin Tech Software House – Dubai Based
Global leading Fin Tech software house seeks an experienced Senior AI Engineer to join their Global HQ in JLT, Dubai (UAE), leading the tactical execution of the company’s AI strategy.
It is essential that you are already based in Dubai as they will not pay for relocation.
Reporting directly into their Chief Technology Officer (CTO), you’ll join a truly global business with offices and clients based across North America, Europe and Asia, providing trading software across trading, logistics and risk management. You’ll work closely with some of the most experienced software designers, developers and business analysts in the industry, providing the trading community with the most robust, user-friendly, enterprise wide software package. You’ll join a truly world class trading software business, who continue to launch new products that evolve with the changing global technological and trading landscapes, and who have made AI the cornerstone of their business.
The company is executing an AI strategy which will add new capabilities and transform the operating model in addition to delivering benefits that enhance existing and emerging AI related products and services to Customers.
Role purpose: 100% focused on the tactical execution of the company’s AI strategy specifically in the design and implementation of AI/ML use cases built on Large Language Models (LLMs/RAG) and Natural Language Processing (NLP), Machine Learning (ML), Generative AI (Gen AI), Robotic Process Automation (RPA) and Decision Making (Agentic AI).
The role will deliver a broad range of prioritized use cases for internal optimization and external product benefit, therefore candidates will need skills and experience across the key AI/ML types with an estimated split of skills as follows:60% AI skills focused on AI/ML models [LLMs/NLP/ML]30% AI skills to automate, assist & augment [Gen AI, RPA, Agentic AI]10% AI skills for developing & operationalizing AI/ML).
This is a hands-on role for someone who can move smoothly between experimentation and production, and who has demonstrable experience in converting emerging AI/ML capabilities into measurable business outcomes.
Technical Roles and Responsibilities:Lead the design and implementation of AI-powered conversational experiences for an existing Saa S platform. Define the roadmap for transforming legacy workflows into chat-based, assistant-driven, and agentic user journeys. Build and optimize LLM applications using prompting, RAG, tool use, workflow orchestration, and multi-step reasoning patterns. Develop evaluation frameworks for quality, latency, accuracy, hallucination risk, safety, and business impact. Architect scalable AI services for enterprise environments, including observability, failover, auditability, and access controls. Design retrieval pipelines using structured and unstructured enterprise data sources. Establish guardrails for compliance, privacy, security, and responsible AI deployment. Partner with product, design, data, security, and go-to-market teams to define use cases and deliver production features. Implement internal use cases that enhance productivity tool content generation, product code generation, product code testing, CI/CD and engineering process efficiencies. Stay current on advances in LLMs, agent frameworks, vector search, model serving, and AI infrastructure.
Technical Experience and Expertise:A broad range of technology knowledge to an appropriate level of competency/qualification including but not limited to:Languages: Python, SQL, ideally Type Script or GoLLM/AI: Open AI APIs, Anthropic, open-source LLMs, embeddings, fine-tuning, evaluation Frameworks: Lang Chain, Llama Index, DSPy, Fast API, MLflow, Hugging Face Data & Retrieval: Vector databases, Elasticsearch/Open Search, metadata filtering, reranking Infra: Azure, AKS, Docker, Redis, Postgres, SQLEngineering: Graph QL service integration, distributed systems, observability, testing, CI/CDResponsible AI: Guardrails, red teaming, privacy, model risk management
Salary: Flexible but ideally AED 20-25k PCM + package
Experience sought:5+ years of software engineering, machine learning engineering, and/or applied AI experience. Masters in Computer Science, Machine Learning, Artificial Intelligence or a related field.2+ years of hands-on experience building LLM or generative AI systems in production.
For more information, please e-mail an up-to-date copy of your CV to Ben at [Click to show email]
مهندس ذكاء اصطناعي أول – شركة برمجيات تكنولوجيا مالية (FinTech) – مقرها دبي
تبحث شركة رائدة عالمياً في مجال برمجيات التكنولوجيا المالية عن مهندس ذكاء اصطناعي أول ذي خبرة للانضمام إلى مقرها العالمي في أبراج بحيرة جميرا (JLT)، دبي (الإمارات العربية المتحدة)، لقيادة التنفيذ التكتيكي لاستراتيجية الذكاء الاصطناعي الخاصة بالشركة.
من الضروري أن تكون مقيماً بالفعل في دبي حيث أن الشركة لا تغطي تكاليف الانتقال.
بصفتك مسؤولاً أمام الرئيس التنفيذي للتكنولوجيا (CTO) مباشرة، ستنضم إلى شركة عالمية بحق لها مكاتب وعملاء في أمريكا الشمالية وأوروبا وآسيا، وتوفر برمجيات التداول عبر قطاعات التداول والخدمات اللوجستية وإدارة المخاطر. ستعمل بشكل وثيق مع بعض أكثر مصممي البرمجيات والمطورين ومحللي الأعمال خبرة في هذا المجال، لتزويد مجتمع التداول بأكثر حزم البرمجيات متانة وسهولة في الاستخدام على مستوى المؤسسات. ستنضم إلى شركة برمجيات تداول عالمية المستوى، تواصل إطلاق منتجات جديدة تتطور مع المشهد التكنولوجي والتداولي العالمي المتغير، وجعلت من الذكاء الاصطناعي حجر الزاوية في أعمالها.
تقوم الشركة بتنفيذ استراتيجية ذكاء اصطناعي ستضيف قدرات جديدة وتحول نموذج التشغيل بالإضافة إلى تقديم فوائد تعزز المنتجات والخدمات الحالية والناشئة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي للعملاء.
هدف الدور: التركيز بنسبة 100% على التنفيذ التكتيكي لاستراتيجية الذكاء الاصطناعي للشركة، وتحديداً في تصميم وتنفيذ حالات استخدام الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة المبنية على النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs/RAG) ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP)، وتعلم الآلة (ML)، والذكاء الاصطناعي التوليدي (Gen AI)، وأتمتة العمليات الروبوتية (RPA)، واتخاذ القرار (الذكاء الاصطناعي الوكيل/Agentic AI).
سيقدم هذا الدور مجموعة واسعة من حالات الاستخدام ذات الأولوية للتحسين الداخلي والمنفعة الخارجية للمنتج، وبالتالي سيحتاج المرشحون إلى مهارات وخبرات عبر أنواع الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة الرئيسية مع تقسيم تقديري للمهارات كالتالي: 60% مهارات ذكاء اصطناعي تركز على نماذج الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة [LLMs/NLP/ML]، 30% مهارات ذكاء اصطناعي للأتمتة والمساعدة والتعزيز [Gen AI, RPA, Agentic AI]، 10% مهارات ذكاء اصطناعي للتطوير والتشغيل الفعلي للذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة.
هذا دور عملي لشخص يمكنه التنقل بسلاسة بين التجريب والإنتاج، ولديه خبرة يمكن إثباتها في تحويل قدرات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة الناشئة إلى نتائج أعمال ملموسة.
الأدوار والمسؤوليات التقنية: قيادة تصميم وتنفيذ تجارب محادثة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لمنصة برمجيات كخدمة (SaaS) قائمة. تحديد خارطة الطريق لتحويل سير العمل القديم إلى رحلات مستخدم قائمة على الدردشة، وموجهة بالمساعد، ووكيل ذكي. بناء وتحسين تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) باستخدام التوجيه (Prompting)، وRAG، واستخدام الأدوات، وتنسيق سير العمل، وأنماط الاستدلال متعدد الخطوات. تطوير أطر تقييم للجودة، وزمن الاستجابة، والدقة، ومخاطر الهلوسة، والسلامة، وتأثير الأعمال. هندسة خدمات ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع لبيئات المؤسسات، بما في ذلك الملاحظة، وتجاوز الفشل، وقابلية التدقيق، وضوابط الوصول. تصميم خطوط أنابيب الاسترجاع باستخدام مصادر بيانات المؤسسات المهيكلة وغير المهيكلة. وضع حواجز حماية للامتثال والخصوصية والأمن ونشر الذكاء الاصطناعي المسؤول. الشراكة مع فرق المنتج والتصميم والبيانات والأمن والسوق لتحديد حالات الاستخدام وتقديم ميزات الإنتاج. تنفيذ حالات استخدام داخلية تعزز إنتاجية توليد محتوى الأدوات، وتوليد كود المنتج، واختبار كود المنتج، وCI/CD وكفاءات هندسة العمليات. البقاء على اطلاع دائم بالتطورات في النماذج اللغوية الكبيرة، وأطر عمل الوكلاء، والبحث المتجهي، وخدمة النماذج، وبنية الذكاء الاصطناعي التحتية.
الخبرة التقنية والمعرفة: مجموعة واسعة من المعرفة التكنولوجية بمستوى مناسب من الكفاءة/المؤهلات بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر: اللغات: Python, SQL، ويفضل TypeScript أو Go. النماذج اللغوية الكبيرة/الذكاء الاصطناعي: واجهات برمجة تطبيقات OpenAI، Anthropic، النماذج اللغوية الكبيرة مفتوحة المصدر، التضمينات (Embeddings)، الضبط الدقيق (Fine-tuning)، التقييم. أطر العمل: LangChain, LlamaIndex, DSPy, FastAPI, MLflow, Hugging Face. البيانات والاسترجاع: قواعد البيانات المتجهية، Elasticsearch/OpenSearch، تصفية البيانات الوصفية، إعادة الترتيب (Reranking). البنية التحتية: Azure, AKS, Docker, Redis, Postgres, SQL. الهندسة: تكامل خدمة GraphQL، الأنظمة الموزعة، الملاحظة، الاختبار، CI/CD. الذكاء الاصطناعي المسؤول: حواجز الحماية (Guardrails)، الاختبار الأحمر (Red teaming)، الخصوصية، إدارة مخاطر النماذج.
الراتب: مرن ولكن يفضل من 20-25 ألف درهم إماراتي شهرياً + حزمة مزايا.
الخبرة المطلوبة: 5+ سنوات في هندسة البرمجيات، أو هندسة تعلم الآلة، و/أو خبرة الذكاء الاصطناعي التطبيقي. درجة الماجستير في علوم الكمبيوتر، أو تعلم الآلة، أو الذكاء الاصطناعي أو مجال ذي صلة. 2+ سنوات من الخبرة العملية في بناء أنظمة النماذج اللغوية الكبيرة أو الذكاء الاصطناعي التوليدي في بيئات الإنتاج.
لمزيد من المعلومات، يرجى إرسال نسخة محدثة من سيرتك الذاتية إلى Ben على البريد الإلكتروني [Click to show email]