الوصف الوظيفي
عن الوظيفة: مهندس ذكاء اصطناعي
مهندس ذكاء اصطناعي / أنظمة متعددة الوكلاء
نحن نبحث عن مهندسي ذكاء اصطناعي ذوي خبرة لتصميم وتطوير ونشر أنظمة Copilot الذكية والأنظمة متعددة الوكلاء باستخدام Azure AI Foundry وOpenClaw وMicrosoft Agent Framework ومكونات Databricks الوكيلة وأطر عمل مخصصة أخرى متعددة الوكلاء. ستعمل على بناء وكلاء ذكاء اصطناعي متخصصين لتعزيز الإنتاجية واتخاذ القرارات السريرية عبر عمليات الرعاية الصحية.
المسؤوليات الرئيسية
- تصميم وتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي باستخدام Azure AI Foundry وOpenClaw وMicrosoft Agent Framework ومكونات Databricks الوكيلة وأطر عمل مخصصة متعددة الوكلاء
- بناء وتنسيق سير العمل وخطوط المعالجة متعددة الوكلاء القابلة للتوسع مع التعامل القوي مع الأخطاء، وإمكانية المراقبة، واستراتيجيات الاحتياط
- توسيع وتكوين OpenClaw كبيئة تشغيل لمساعد ذكاء اصطناعي متعدد القنوات، وبناء مهارات مخصصة، والتكامل مع منصات المراسلة للمؤسسات، وإدارة إعدادات البوابة وتوجيه الوكلاء
- تطبيق أنماط تنسيق الوكلاء بما في ذلك المهارات/الأدوات، وإدارة الذاكرة، واستمرارية السياق، وبروتوكولات التسليم
- تصميم ونشر أنظمة معرفية قائمة على RAG باستخدام Azure AI Search ومخازن المتجهات مفتوحة المصدر
- دمج الحلول مع Power Platform وMicrosoft 365 والخدمات الخارجية عبر موصلات قياسية وواجهات برمجة تطبيقات مخصصة
المؤهلات المطلوبة
- خبرة أكثر من 8 سنوات في تطوير البرمجيات، بما في ذلك أكثر من 3 سنوات في بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي أو الأنظمة القائمة على الوكلاء
- خبرة عملية في Azure AI Foundry وAzure OpenAI وخدمات Azure AI
- خبرة مثبتة في بناء أنظمة متعددة الوكلاء باستخدام أطر عمل مثل Microsoft Agent Framework، وإمكانيات Databricks الوكيلة، وLangChain، وLangGraph، أو ما يعادلها
- خبرة في OpenClaw، بما في ذلك تطوير المهارات، وتوجيه جلسات الوكلاء المتعددين، وتكامل القنوات
- خبرة في تطبيق معماريات RAG، وتأصيل المعرفة، وتحسين الاسترجاع
- مهارات قوية في تصميم أنظمة النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) وهندسة التعليمات، بما في ذلك تصميم رسائل النظام، وهيكلة الأمثلة القليلة (few-shot)، وأنماط سلسلة الأفكار، وحواجز الحماية السلوكية
- إتقان التكامل مع Power Platform وMicrosoft 365
- فهم قوي لواجهات برمجة التطبيقات (REST/Graph)، وأدوات CLI، وبروتوكولات MCP، وتكامل خطوط معالجة البيانات
- خبرة في Azure DevOps، وخطوط أنابيب CI/CD، وممارسات MLOps/LLMOps
الموقع: أبوظبي، الإمارات العربية المتحدة (في الموقع) | المدة: 3 أشهر | البدء: في أقرب وقت ممكن، بشرط الحصول على الموافقة الأمنية | اللغة: يُفضل الناطقون باللغة العربية
القطاع:
التكنولوجيا
Job description
About the job AI ENGINEER
AI Engineer / Multi-Agent Systems
We are seeking experienced AI Engineers to design, develop, and deploy intelligent Copilots and multi-agent systems using Azure AI Foundry, OpenClaw, Microsoft Agent Framework, Databricks agentic components, and other custom multi-agent frameworks. You will build domain-specific AI agents that enhance productivity and clinical decision-making across healthcare operations.
Key Responsibilities
- Design and develop AI agents using Azure AI Foundry, OpenClaw, Microsoft Agent Framework, Databricks agentic components, and custom multi-agent frameworks
- Build and orchestrate scalable multi-agent workflows and pipelines with robust error handling, observability, and fallback strategies
- Extend and configure OpenClaw as a multi-channel AI assistant runtime, building custom skills, integrating with enterprise messaging surfaces, and managing gateway configuration and agent routing
- Implement agent orchestration patterns including skills/tools, memory management, context persistence, and handoff protocols
- Design and deploy RAG-based knowledge systems using Azure AI Search and open-source vector stores
- Integrate solutions with Power Platform, Microsoft 365, and external services via standard connectors and custom APIs
Required Qualifications
- 8+ years of software development experience, including 3+ years building AI or agent-based systems
- Hands-on experience with Azure AI Foundry, Azure OpenAI, and Azure AI services
- Proven experience building multi-agent systems using frameworks such as Microsoft Agent Framework, Databricks agentic capabilities, LangChain, LangGraph, or equivalents
- Experience with OpenClaw, including skill development, multi-agent session routing and channel integrations
- Experience implementing RAG architectures, knowledge grounding, and retrieval optimization
- Strong skills in LLM system design and instruction architecture, including system message design, few-shot structuring, chain-of-thought patterns, and behavioral guardrails
- Proficiency with Power Platform and Microsoft 365 integrations
- Solid grasp of APIs (REST/Graph), CLI tooling, MCP protocols, and data pipeline integration
- Experience with Azure DevOps, CI/CD pipelines, and MLOps/LLMOps practices
Location: Abu Dhabi, UAE (on-site) | Duration: 3 months | Start: ASAP, subject to security clearance | Language: Arabic speakers preferred
Vertical:
Technology