كلما زادت طلبات التقديم التي ترسلينها، زادت فرصك في الحصول على وظيفة!

إليك لمحة عن معدل نشاط الباحثات عن عمل خلال الشهر الماضي:

عدد الفرص التي تم تصفحها

عدد الطلبات التي تم تقديمها

استمري في التصفح والتقديم لزيادة فرصك في الحصول على وظيفة!

هل تبحثين عن جهات توظيف لها سجل مثبت في دعم وتمكين النساء؟

اضغطي هنا لاكتشاف الفرص المتاحة الآن!
نُقدّر رأيكِ

ندعوكِ للمشاركة في استطلاع مصمّم لمساعدة الباحثين على فهم أفضل الطرق لربط الباحثات عن عمل بالوظائف التي يبحثن عنها.

هل ترغبين في المشاركة؟

في حال تم اختياركِ، سنتواصل معكِ عبر البريد الإلكتروني لتزويدكِ بالتفاصيل والتعليمات الخاصة بالمشاركة.

ستحصلين على مبلغ 7 دولارات مقابل إجابتك على الاستطلاع.


تم إلغاء حظر المستخدم بنجاح
https://bayt.page.link/c7YomXg3ZXKjUdX68
العودة إلى نتائج البحث‎

Senior AI/ML Engineer (LLM, GenAI, and Agentic Systems)

قبل 3 أيام 2026/09/03
عن بُعد
خدمات الدعم التجاري الأخرى
أنشئ تنبيهًا وظيفيًا لوظائف مشابهة
تم إيقاف هذا التنبيه الوظيفي. لن تصلك إشعارات لهذا البحث بعد الآن.

الوصف الوظيفي

Astro Sirens is an IT staffing agency based in Austin, Texas.
We connect talented professionals from around the world with U.
S. companies, offering exciting opportunities to work on innovative, high-impact projects.
We are currently seeking a Senior AI/ML Engineer with strong experience in modern AI technologies—including Large Language Models (LLMs), Generative AI, and intelligent agent systems—to design and deploy cutting-edge AI solutions.
Responsibilities Design, develop, and deploy AI/ML solutions leveraging LLMs, NLP, and Generative AI Build and optimize Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines using vector databases and embedding models Develop agentic AI systems (multi-step reasoning, tool use, orchestration frameworks) Fine-tune, prompt-engineer, and evaluate large language models for production use cases Build scalable, end-to-end ML/AI pipelines including data ingestion, preprocessing, model training, and deployment Integrate AI solutions into applications via APIs and microservices Collaborate with cross-functional teams (data engineers, product managers, and business stakeholders) to define AI-driven solutions Implement model monitoring, evaluation frameworks, and guardrails (bias, hallucination mitigation, safety) Optimize models and pipelines for performance, scalability, and cost-efficiency in cloud environments Translate complex AI outputs into actionable insights for both technical and non-technical audiences Contribute to AI best practices, architecture decisions, and internal tooling Mentor junior engineers and guide teams on modern AI development patterns Paid Time Off (PTO) Work From Home Professional development opportunities Training & Development Programs Collaborative and inclusive company culture Competitive salary and performance-based bonuses Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Data Science, AI, Statistics, or a related field 5+ years of experience in machine learning, data science, or applied AI roles Strong proficiency in Python and ML/AI ecosystems Hands-on experience with LLMs and GenAI frameworks (e.
g., OpenAI APIs, Hugging Face, LangChain, LlamaIndex, or similar) Solid experience with NLP techniques and transformer-based models Experience building RAG pipelines and working with vector databases (e.
g., Pinecone, Weaviate, FAISS) Experience designing or working with agentic workflows (tool calling, multi-agent systems, reasoning chains) Strong understanding of ML fundamentals (supervised/unsupervised learning, deep learning, evaluation metrics) Experience deploying models into production environments (APIs, batch/real-time systems) Familiarity with MLOps/LLMOps practices (model versioning, CI/CD, monitoring, prompt/version management) Strong SQL skills and experience with relational databases Experience with cloud platforms such as AWS, GCP, or Azure Understanding of AI safety, ethics, and data privacy considerations Strong communication skills and ability to work with U.
S.-based stakeholders Preferred Qualifications Experience with fine-tuning LLMs (LoRA, PEFT, or similar techniques) Familiarity with evaluation frameworks for LLMs (e.
g., human-in-the-loop, automated evals) Experience with Docker, Kubernetes , and scalable AI deployments Background in multi-modal AI (text, image, audio models) Experience with big data tools like Spark or distributed data processing Exposure to cost optimization strategies for LLM-based systems
لقد تمت ترجمة هذا الإعلان الوظيفي بواسطة الذكاء الاصطناعي وقد يحتوي على بعض الاختلافات أو الأخطاء البسيطة.

لقد تجاوزت الحد الأقصى المسموح به للتنبيهات الوظيفية (15). يرجى حذف أحد التنبيهات الحالية لإضافة تنبيه جديد.
تم إنشاء تنبيه وظيفي لهذا البحث. ستصلك إشعارات فور الإعلان عن وظائف جديدة مطابقة.
هل أنت متأكد أنك تريد سحب طلب التقديم إلى هذه الوظيفة؟

لن يتم النظر في طلبك لهذة الوظيفة، وسيتم إزالته من البريد الوارد الخاص بصاحب العمل.