تعد شركة Fuse Energy شركة ناشئة في مجال الطاقة، وتتمثل مهمتها في جعل الطاقة وفيرة وبأسعار معقولة وبسرعة. نحن نجمع بين التفكير القائم على المبادئ الأولى والتكنولوجيا المتطورة لبناء نظام طاقة أفضل جذرياً.
لقد جمعنا أكثر من 200 مليون دولار من مستثمرين من الطراز الأول بما في ذلك Balderton وLakestar وAccel وCreandum وLowercarbon وRibbit و20VC وHummingbird وCollaborative Fund، إلى جانب مستثمرين استراتيجيين ملائكيين بما في ذلك Nico Rosberg والشركاء العامين (GPs) وراء Meta وRevolut وSpotify وUber.
نحن نبني شركة طاقة متكاملة تماماً: نطور مشاريعنا الخاصة للطاقة الشمسية والبطاريات ومشاريع التوليد الأخرى، ونبني أجهزتنا الخاصة، ونعمل على تحسين وتطوير البنية التحتية للشبكة، ونتداول الطاقة في الوقت الفعلي، ونستخدم الذكاء الاصطناعي عبر الأعمال، ونقوم بتركيب طاقة موزعة في المنازل. ومن خلال البيع المباشر للمستهلكين، فإننا نتخلص من الوسطاء، ونخفض التكاليف، وننقل هذه الوفورات إلى عملائنا.
نحن نبني فريقاً متطوراً للذكاء الاصطناعي. بصفتك مهندس ذكاء اصطناعي تطبيقي، يناسب هذا الدور شخصاً مهتماً بشكل خاص بالذكاء الاصطناعي التطبيقي وكيفية تحسينه لتجربة الطاقة لعملائنا وعملياتنا الداخلية.
ستعمل على ميزات المستهلك (باستخدام أدوات VLM وLLM)، وستقوم ببناء أدوات ووكلاء ذكاء اصطناعي تجعل الفرق في جميع أنحاء Fuse أكثر إنتاجية، بدءاً من دعم العملاء وصولاً إلى المستودعات والمكاتب الخلفية. هذا دور هندسي تطبيقي، وليس بحثاً بحتاً: ستكون مسؤولاً عما تبنيه، من المواصفات وحتى الإنتاج.
المسؤوليات
- إطلاق ميزات الذكاء الاصطناعي للعملاء، مثل توصيات الطاقة المخصصة وتجهيز العملاء من خلال فاتورة الطاقة
- بناء تطبيقات ووكلاء LLM لفرق الدعم والهندسة والمستودعات والمكاتب الخلفية، بما في ذلك الأنظمة متعددة الوكلاء وسير العمل المستدام (مثل Temporal)
- بناء الهندسة المحيطة بها: البنية التحتية السحابية، وعمليات التكامل، والتحكم في الوصول لضمان وصول المستخدمين والوكلاء فقط إلى ما يجب عليهم الوصول إليه
- امتلاك مسؤولية التقييم: مجموعات البيانات، والإجابات الذهبية، والمحكمون من البشر وLLM، واختبارات A/B. كن على دراية بما إذا كان التغيير قد ساعد حقاً
- اختيار النماذج بناءً على الأداء وزمن الاستجابة والتكلفة، وإعادة تقييمها مع تحسن النماذج
- العمل مع فرق التداول والعمليات والأنظمة الخلفية لضمان أن تعكس النماذج ظروف السوق في الوقت الفعلي، وأسعار الطاقة، وتوقعات الطلب والطقس
- مراقبة أنظمة الذكاء الاصطناعي في الإنتاج والحفاظ على موثوقيتها
المتطلبات
- خبرة تزيد عن 3 سنوات، مع اختلاف المتطلبات حسب مستوى الدور
- خبرة في امتلاك نظام ذكاء اصطناعي تطبيقي من البداية إلى النهاية، ويفضل أن يكون ذلك في شركة ناشئة أو فريق صغير، والقدرة على شرح ما تعطل وكيف عرفت أنه يعمل
- مهندس برمجيات انتقل إلى الذكاء الاصطناعي التطبيقي، أو مهندس تعلم آلي يكتب تعليمات برمجية للإنتاج. نحن نقدر كلاهما
- إتقان لغة بايثون (أو ما يعادلها) وخبرة في نشر نماذج LLM أو VLM في الإنتاج
- فهم قوي للتقنيات السحابية، والحاويات، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي القابلة للتوسع
- القدرة التحليلية والصرامة والتعلم السريع. لا تحتاج إلى معرفة أدواتنا المحددة، فقط القدرة على تعلمها
- ميزة إضافية: خبرة في PyTorch أو TensorFlow؛ التنبؤ، ونمذجة الطقس والطلب؛ أسواق الطاقة والتداول؛ الضبط الدقيق أو التعلم المعزز (RL)؛ الرؤية، أو المستندات، أو خطوط أنابيب البرمجة اللغوية العصبية (NLP)؛ وقت تشغيل الوكيل وMCP
المزايا
- راتب تنافسي وأهلية للحصول على أسهم
- نظام مكافآت نصف سنوي
- تكنولوجيا مدفوعة التكاليف بالكامل لتلبية احتياجاتك
- تأمين صحي خاص
- بدل وجبة إفطار وعشاء للموظفين الذين يعملون من المكتب
نظراً لأننا نوظف على مستوى العالم، فقد تختلف المزايا حسب الموقع.
Fuse Energy is an energy startup on a mission to make energy abundant and affordable, fast. We combine first-principles thinking with cutting-edge technology to build a radically better energy system.
We've raised over $200M from top-tier investors including Balderton, Lakestar, Accel, Creandum, Lowercarbon, Ribbit, 20VC, Hummingbird and Collaborative Fund, alongside strategic angels including Nico Rosberg and GPs behind Meta, Revolut, Spotify and Uber.
We're building a fully integrated energy company: developing our own solar, batteries and other generation projects, building our own hardware, improving and developing grid infrastructure, trading power in real time, using AI across the business, and installing distributed energy in homes. By selling directly to consumers we cut out the middleman, lower costs and pass the savings on to our customers.
We're building a cutting-edge AI team. As an Applied AI Engineer, this role suits someone who is specifically interested in applied AI and how it can improve the energy experience for our customers and our internal operations.
You'll work on consumer features (using VLM and LLM tools), and build AI tools and agents that make teams across Fuse more productive, from customer support to warehouses and back office. This is an applied engineering role, not pure research: you'll own what you build, from spec to production.
Responsibilities
- Ship AI features for customers, such as personalised energy recommendations and onboarding from an energy bill
- Build LLM applications and agents for support, engineering, warehouse and back-office teams, including multi-agent systems and durable workflows (e.g. Temporal)
- Build the engineering around them: cloud infrastructure, integrations, and access control so users and agents only reach what they should
- Own evaluation: datasets, golden answers, human and LLM judges, A/B tests. Know whether a change genuinely helped
- Choose models by performance, latency and cost, and revisit as models improve
- Work with trading, operations and backend teams so models reflect real-time market conditions, energy pricing and demand and weather forecasts
- Monitor AI systems in production and keep them reliable
Requirements
- 3+ years of experience, with requirements varying by role level
- Experience owning an applied AI system end to end, ideally in a startup or small team, and able to explain what broke and how you knew it worked
- A software engineer who moved into applied AI, or an ML engineer who writes production code. We value both
- Strong Python (or similar) and experience deploying LLMs or VLMs into production
- Solid understanding of cloud technologies, containerisation and scalable AI applications
- Analytical, rigorous and quick to learn. You don't need our exact tools, just the ability to pick them up
- Bonus: PyTorch or TensorFlow; forecasting, weather and demand modelling; energy markets and trading; fine-tuning or RL; vision, document or NLP pipelines; agent runtimes and MCP
Benefits
- Competitive salary and eligibility for equity
- Biannual bonus scheme
- Fully expensed tech to match your needs
- Private health insurance
- Breakfast and dinner allowance for office-based employees
As we hire globally, benefits may vary by location.