Jr./Mid Machine Learning Engineer – Time-Series & Inertial AI

تُعد وظيفة مهندس تعلم الآلة (Jr./Mid Machine Learning Engineer) في مجال تسلسل الزمن والذكاء الاصطناعي الخطي فرصة متميزة للانضمام إلى فريق مبتكر في شركة Si-Ware Systems، التي تركز على تطوير تقنيات استشعار متقدمة. هذه الوظيفة تلعب دورًا حيويًا في السوق السعودي، حيث تشهد التكنولوجيا المتقدمة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي ازدهارًا كبيرًا. كأول مهندس تعلم آلة في المكتب بالرياض، ستكون مسؤولًا عن تعزيز الأداء الخام لأجهزة الاستشعار الدقيقة من خلال استخدام تقنيات التعلم العميق. ستساهم في تطوير نماذج تعتمد على البيانات لتحسين أداء الأنظمة وتقديم حلول مبتكرة في عالم الاستشعار الذكي.

المهام والمسؤوليات الرئيسية:

1. تطوير الذكاء الاصطناعي لتسلسل الزمن: تصميم، تدريب، والتحقق من صحة الشبكات العصبية مثل (CNNs، LSTMs، TCNs، أو Transformers) بهدف تقليل الضوضاء في بيانات أجهزة الاستشعار وتحسين أدائها.
2. استشعار افتراضي: تطوير نماذج ذكاء اصطناعي تعزز من مخرجات أجهزة الاستشعار الدقيقة عبر تقنيات التعلم الذاتي أو التعلم الموجه.
3. هندسة خطوط معالجة البيانات: بناء خطوط معالجة بيانات قوية للتعامل مع مجموعات بيانات ضخمة وعالية التردد من أنظمة الاستشعار (تشمل التصفية، التطبيع، التaugmentation، وتحديد النوافذ).
4. التعاون عبر الحدود: العمل بشكل وثيق مع فرق الأنظمة والبرمجيات في مصر لضمان تصميم نماذج تتناسب مع حدود الحوسبة لوحدات التحكم الدقيقة.
5. النمذجة السريعة: تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي بناءً على أبحاث أكاديمية منشورة.
6. البحث: إعداد مراجعة أدبية مفصلة حول الاستخدامات الحديثة للتعلم الآلي في تحسين أداء الأنظمة الاستشعارية.
7. تحسين النماذج: تقليل حجم النماذج المدربة باستخدام PyTorch/TensorFlow لتناسب الأهداف المدمجة ذات الموارد المحدودة.
8. التفاعل مع الفرق الفنية: التعاون مع الفرق الهندسية لتحقيق أهداف المشروع وضمان جودة الأداء.

المتطلبات والمؤهلات المطلوبة:

1. المواطنة: الوظيفة متاحة للمواطنين السعوديين وفقًا للأنظمة المحلية.
2. التعليم: درجة بكاليوس أو ماجستير في هندسة الكمبيوتر، هندسة الطيران، الهندسة الكهربائية/الميكانيكية، أو مجالات الهندسة ذات الصلة.
3. خبرة في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي: خبرة عملية قوية في استخدام أطر التعلم العميق، يفضل استخدام PyTorch، وفهم متين لتدريب النماذج على بيانات تسلسل الزمن.
4. إجادة البرمجة: إتقان لغة بايثون مع الالتزام بممارسات هندسة البرمجيات (مثل Git، اختبار الوحدة، وتصميم الكود المودولي).
5. المعرفة في دمج المستشعرات: إلمام بالمفاهيم التقليدية للملاحة بالاعتماد على الاستشعار، مثل تمثيلات الاتجاه، مرشحات كالمان الممتدة (EKF)، أو خوارزميات AHRS.
6. معرفة الشبكات العصبية المستندة إلى الفيزياء: فهم كيفية تقييد نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام قوانين الفيزياء.
7. تجربة الذكاء الاصطناعي على الحافة: خبرة في استخدام TensorFlow Lite لوحدات التحكم الدقيقة، STM32Cube.AI، أو بيئة ONNX.

المهارات التقنية المطلوبة:

1. إجادة أدوات التعلم العميق: قدرة قوية على استخدام أطر التعلم العميق مثل PyTorch أو TensorFlow.
2. تطوير البرمجيات: مهارات متقدمة في البرمجة بلغة بايثون مع القدرة على كتابة كود نظيف وفعال.
3. تحليل البيانات: مهارة في تحليل مجموعات البيانات الكبيرة واستخراج معلومات قيمة منها.
4. تصميم الأنظمة: القدرة على تصميم أنظمة معالجة بيانات فعالة لدعم التطبيقات الذكية.
5. فهم الخوارزميات: معرفة قوية بالخوارزميات المستخدمة في التعلم الآلي وأفضل الممارسات في تحسين الأداء.
6. خبرة في أدوات التطوير: القدرة على استخدام أدوات التحكم في الإصدارات مثل Git بكفاءة.

المهارات الشخصية والقيادية:

1. مهارات التواصل: القدرة على التواصل بفعالية مع مختلف الفرق الفنية وتبسيط المفاهيم التقنية.
2. القدرة على العمل تحت الضغط: التعامل مع مهام متعددة في بيئة سريعة التغير.
3. الإبداع والابتكار: التفكير الإبداعي لإيجاد حلول جديدة للتحديات التقنية.
4. العمل الجماعي: القدرة على العمل بكفاءة ضمن فريق والتعاون مع زملاء من خلفيات ثقافية وتقنية متنوعة.

بيئة العمل وثقافة الشركة: تتميز شركة Si-Ware Systems ببيئة عمل ديناميكية تحفز الابتكار وتقدير الأفكار الجديدة. تسعى الشركة إلى خلق ثقافة تشجع على التعاون والتفاعل بين الفرق، حيث يُعتبر كل عضو في الفريق جزءًا أساسيًا من النجاح الجماعي. كما توفّر الشركة فرصًا للمشاركة في مشاريع مثيرة وتطبيق أحدث التقنيات في مجال الذكاء الاصطناعي وأنظمة الاستشعار. يتمتع الموظفون بفرص التعلم المستمر والتطوير المهني، مما يسهل نموهم في مسيرتهم المهنية.

فرص التطور والنمو المهني: تتيح هذه الوظيفة للموظفين فرصة فريدة للنمو والتطور في مجال التعلم الآلي والتكنولوجيا الحديثة. من خلال العمل في مشاريع حقيقية تتعلق بالذكاء الاصطناعي وأنظمة الاستشعار، سيتمكن الموظفون من اكتساب خبرات قيمة وتوسيع مهاراتهم. كما توفر الشركة ورش عمل ودورات تدريبية لتعزيز المعرفة التقنية والقدرات القيادية، مما يعزز من فرص التقدم الوظيفي. من خلال الانخراط في بيئة تٌعنى بالابتكار، يمكن للموظفين أن يصبحوا قادة في مجالاتهم ويحدثوا تأثيرًا ملموسًا في الصناعة.