باحث أول

استخدام أحدث هياكل النماذج، بما في ذلك المحولات، للمهام متعددة الوسائط.

تنظيم وإدارة مجموعات البيانات من السيناريوهات الواقعية لتدريب النماذج بشكل فعال.

إجراء التدريب باستخدام مجموعات البيانات والنماذج الكبيرة على إعدادات وحدات معالجة الرسومات المتعددة، وإظهار الكفاءة في موازاة البيانات وموازاة النماذج.

تطوير التعليمات البرمجية الفعالة والموثقة جيدًا أثناء المشاركة بنشاط في مراجعات التعليمات البرمجية.

نشر النماذج المدربة على منصات متنوعة، مثل الأنظمة الروبوتية مع تكامل ROS.

تصميم وتنفيذ واجهات تجريبية سهلة الاستخدام.

تحسين النماذج للتطبيقات الواقعية، مع إعطاء الأولوية للدقة والمتانة والسرعة.

ابتكار وتنفيذ خوارزميات دمج جديدة للاستفادة من المعلومات التكميلية من وسائط مختلفة، مع تطبيقات تمتد إلى مجالات النقل والرعاية الصحية.

مطلوب

درجة الماجستير أو أعلى في علوم الكمبيوتر أو الرياضيات أو المجالات ذات الصلة؛ يفضل الدكتوراه.
فهم عميق لمعالجة الإشارات الرقمية (على سبيل المثال، تحويل فورييه)، ومعالجة إشارات الكلام، ومعالجة الصور، ومعالجة السحابة النقطية.

المعرفة العميقة بمبادئ وتقنيات الذكاء الاصطناعي.

إتقان برمجة بايثون.

خبرة عملية في استخدام أحد برامج TensorFlow أو Keras أو PyTorch على الأقل.