محلل بيانات Data Scientist/AI Engineer بدوام كامل في عمّان

وصف الوظيفة

تبحث شركة NXGEN Technology AG، التي تتخذ من سويسرا مقراً لها، عن عالم بيانات/ مهندس ذكاء اصطناعي للانضمام إلى فريقها. تركز الشركة على إعادة تعريف كيفية عمل صناعة الأمن من خلال منصة تجمع بين أنظمة المراقبة بالفيديو، والإنذارات، والذكاء الاصطناعي، وأجهزة إنترنت الأشياء في نظام موحد يستخدمه مراكز المراقبة حول العالم.

المهام والمسؤوليات

• تصميم وتنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي/ التعلم الآلي لاكتشاف وتصنيف وتوقع سلوك الأشخاص والمركبات.
• العمل مع مجموعات بيانات الفيديو والصور من أنظمة المراقبة لتدريب والتحقق من نماذج قوية في الوقت الحقيقي.
• تطبيق تقنيات التعلم العميق لاكتشاف الكائنات، تتبع الحركة، والتعرف على الأنماط.
• التعاون مع فرق المنتجات والهندسة لدمج النماذج التنبؤية في بيئات الإنتاج.
• التحسين المستمر لأداء النموذج من خلال تغيير بيانات التدريب وهندسة الميزات.
• إجراء تحليل الأخطاء وتقليل الإيجابيات والسلبيات الزائفة باستخدام تقنيات تصفية متقدمة.
• ترجمة نتائج البيانات المعقدة إلى رؤى واضحة ومرئيات للمستفيدين.
• البقاء على اطلاع بأحدث الأبحاث في الذكاء الاصطناعي، والرؤية الحاسوبية، والتعلم الآلي.

المتطلبات

• درجة بكاليوس أو ماجستير في علوم الحاسوب، الذكاء الاصطناعي، علم البيانات، أو مجال ذي صلة.
• خبرة تزيد عن سنتين في بناء ونشر نماذج التعلم الآلي في بيئات الإنتاج.
• إجادة في لغة Python وأطر العمل ML مثل TensorFlow، PyTorch، أو OpenCV.
• خبرة في العمل مع بيانات الفيديو وأنظمة تتبع الكائنات في الوقت الحقيقي.
• فهم جيد لتقنيات التعلم العميق، والرؤية الحاسوبية، وخوارزميات توقع السلوك.

المؤهلات

• معرفة قوية في تطوير الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي.
• خبرة مع نماذج اكتشاف الكائنات مثل YOLO، SSD.
• خبرة في تدريب ونشر نماذج الرؤية ونماذج تصنيف الفيديو (التصنيف، الشبكات التوأمية، التعرف على الأفعال، إلخ).
• خبرة في تدريب نماذج التعلم العميق والتعلم الآلي التقليدي.
• خبرة عملية في خطوط الأنابيب للاستدلال في الوقت الحقيقي و/أو الذكاء الاصطناعي على الحافة.
• خبرة في تحليل الفيديو، أنظمة المراقبة، أو الكاميرات الذكية.
• خبرة في أدوات MLOps مثل ml-flow، dvc.
• خبرة في إجراء اختبارات A/B وتحسين أداء النموذج.
• قدرة مثبتة على نشر نماذج التعلم الآلي في الإنتاج على نطاق واسع.
• معرفة بالمنصات السحابية (AWS، GCP، Azure) وأدوات حاويات (Docker، Kubernetes).

التعليقات

لا توجد تعليقات منشورة حتى الآن.