مهندس ذكاء اصطناعي - رؤية حاسوبية

نظرة عامة

المسؤوليات

• تطوير وتدريب نماذج الرؤية الحاسوبية لتحليل الصور والفيديو.
• تنفيذ حلول للكشف عن الأجسام وتصنيف الصور والتجزئة والتتبع.
• إعداد وإدارة مجموعات البيانات، بما في ذلك تنظيف البيانات ووضع العلامات وزيادة البيانات.
• تحسين النماذج لأداء GPU وسرعة الاستدلال وقابلية التوسع.
• نشر نماذج الذكاء الاصطناعي في الإنتاج باستخدام واجهات برمجة التطبيقات والخدمات المعبأة في حاويات.
• دمج نماذج الرؤية الحاسوبية مع منصات الذكاء الاصطناعي والتحليلات الأوسع.
• التعاون مع مهندسي البرمجيات وعلماء البيانات وفرق المنتج.
• الحفاظ على التوثيق وضمان جودة الكود وقابلية إعادة الإنتاج.

المتطلبات

• خبرة عملية لا تقل عن سنتين في الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي / التعلم العميق مع التركيز على الرؤية الحاسوبية.
• درجة الماجستير في علوم الكمبيوتر أو هندسة البرمجيات أو الذكاء الاصطناعي أو الهندسة أو مجال ذي صلة.
• معرفة قوية بمفاهيم وخوارزميات الرؤية الحاسوبية.
• خبرة عملية مع النماذج القائمة على CNN والهياكل الحديثة للرؤية الحاسوبية.
• إتقان Python ومكتبات التعلم الآلي / الرؤية الحاسوبية الشائعة (PyTorch أو TensorFlow، OpenCV).
• خبرة مع أطر الكشف عن الأجسام والتجزئة (مثل YOLO، Detectron2).
• فهم تقييم النماذج والمقاييس وتحسين الأداء.
• خبرة في نشر النماذج في بيئات سحابية أو محلية.
• الإلمام بـ Docker وممارسات MLOps الأساسية.
• مهارات ممتازة في التواصل باللغة الإنجليزية (كتابة وتحدثاً).

المزايا الإضافية

• خبرة مع تحليلات الفيديو أو الاستدلال في الوقت الفعلي.
• التعرض لمحولات الرؤية أو الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط.
• خبرة مع التدريب والاستدلال القائم على GPU.
• معرفة المنصات السحابية (OCI، AWS، Azure، أو GCP).
• خلفية في مجالات مثل الرعاية الصحية أو المدن الذكية أو الذكاء الاصطناعي الصناعي.

ما نقدمه

• العمل على حلول رؤية حاسوبية عملية بجودة إنتاجية.
• الوصول إلى بنية تحتية GPU وأدوات ذكاء اصطناعي حديثة.
• بيئة عمل تعاونية تركز على الهندسة.
• فرص للنمو والتعرض المتقدم للذكاء الاصطناعي.
• حزمة تعويضات تنافسية.

المهارات المطلوبة