Komputerləşmə və İKT
Süni İntellekt Mühəndisi
Department: Coğrafi İnformasiya Sistemləri Mərkəzi
Hesabatlıdır: Süni İntellekt bölməsinin rəhbərinə
İş qrafiki:
- 5 gün (Bazar ertəsi-Cümə)
- Tam iş günü (09:00-18:00)
İşin təsviri:
- Azərkosmosun süni intellekt bölməsinə qoşulmaq üçün kompüter görməsi sahəsində dərin təcrübəyə malik, həvəsli və yüksək motivasiyalı şəxsləri maşın öyrənməsi mühəndisi vəzifəsinə dəvət edirik.
- Süni intellekt mühəndisi olaraq sizin genişmiqyaslı, yüksək təsirli dərin öyrənmə layihələri üzərində işləmək və layihələnin bütün inkişaf mərhələlərində iştirak etmək imkanını qazanacaqsınız
Əsas Öhdəliklər:
- Obyektlərin aşkarlanması, semantik seqmentasiya, dəyişikliklərin təyini və zaman sırası təhlili daxil olmaqla, peyk təsvirlərinin analizi üçün “state-of-the-art” dərin öyrənmə modellərinin dizaynı və tətbiqi.
- Müxtəlif peyk mənbələrindən əldə edilən genişmiqyaslı geofəza məlumatlarının emalı üçün dayanıqlı, miqyaslana bilən məlumat emalı konveyerlərinin hazırlanması və dəstəklənməsi.
- Dəqiqliyi və hesablama səmərəliliyini tarazlaşdıraraq, süni intellekt modellərinin istehsalat mühitində tətbiqi üçün optimallaşdırılması.
- Tədqiqatların aparılması və əldə olunan nəticələrin praktiki həllərə çevrilməsi.
- Mövcud modellərin performansının təkmilləşdirilməsi.
- Məlumat dəstlərinin yoxlanılması, etiketlənməsi və təmizlənməsi.
- Təmiz, anlaşılan və istehsalat səviyyəli kodun yazılması.
- İstehsalat sistemlərində modellərin təsirinin və effektivliyinin təhlili.
- Aydın texniki sənədlərin yaradılması və əldə edilən nəticələrin həm texniki, həm də qeyri-texniki maraqlı tərəflərə təqdim edilməsi.
- Problemlərin qoyuluşunu təmin etmək və səmərəli texniki həllər təqdim etmək məqsədilə, tərkibində proqram təminatı mühəndisləri və müvafiq sahə üzrə ekspertlər olan çoxprofilli komandalarla əməkdaşlıq etmək.
Tələblər:
- Python dilində proqramlaşdırma təcrübəsi.
- Dərin öyrənmə kitabxanaları (məsələn, TensorFlow, PyTorch) ilə kodlaşdırma təcrübəsi.
- Təsvirlərin seqmentasiyası, obyektlərin aşkarlanması, generativ modelləşdirmə tapşırıqlarında dərin öyrənmə metodologiyalarının tətbiqi üzrə nəzəri və praktiki biliklər.
- Elmi ədəbiyyatdakı qabaqcıl anlayışları başa düşmək və tətbiq etmək üçün güclü riyazi qabiliyyət.
- Kompüter elmləri, mühəndislik, riyaziyyat, fizika və ya əlaqəli sahələrdə bakalavr dərəcəsi.
Üstünlük verilən keyfiyyətlər:
- Geofəza məlumat formatları (məsələn, GeoTIFF) və müvafiq kitabxanalarla (məsələn, GDAL, Rasterio, Shapely) iş təcrübəsi.
- Modellərin təlimi və tətbiqi üçün bulud hesablama platformaları (məsələn, AWS, Google Cloud, Azure) ilə təcrübə.
- Sintetik Aperturlu Radar (SAR) və ya multispektral təsvirlər kimi məsafədən müşahidə məlumatları ilə iş təcrübəsi.
Müraciət etmək üçün, CV-nizi 10 sentyabr tarixinədək mövzu hissəsində “Machine Learning Engineer” qeyd edərək Müraciət Et düyməsində yerləşən elektron poçt ünvanına göndərməyinizi xahiş edirik. Yalnız uğurlu namizədlərlə əlaqə saxlanılacaq.