متخصص رؤية حاسوبية / عالم بيانات
ملخص الوظيفة
هذه الوظيفة تتطلب شخصاً لديه خبرة في رؤية الحاسوب وعلم البيانات، حيث سيقوم بتصميم وتنفيذ نماذج التجزئة الدلالية وتحسينها، بالإضافة إلى العمل على معالجة الصور الجغرافيا المكانية وتنفيذ تقنيات التعلم شبه الإشرافي.
وصف الوظيفة
عن الوظيفةمتخصص رؤية حاسوبية / عالم بياناتملخص الوظيفةنوع التوظيف: عقد / مشروعالموقع: عن بعدمدة المشروع: 3-4 أشهر (مع إمكانية تمديد حسب متطلبات المشروع)المسؤولياتتصميم وتنفيذ وتحسين نماذج التجزئة الدلالية لصور الأقمار الصناعية عالية الدقة.تدريب وتقييم وتحسين نماذج التعلم العميق لتحليل المشاهد الزراعية المنظمة.تطوير استراتيجيات تعزيز البيانات وتنفيذ دوال خسارة مناسبة لتعزيز متانة النموذج.إجراء ضبط المعاملات وتتبع التجارب لتحسين أداء النموذج.تطبيق تقنيات التعلم شبه الإشرافي وتسمية الوهم لتعزيز دقة التجزئة.بناء وصيانة خطوط معالجة مسبقة لتقسيم الرسترة وتهيئة مجموعة البيانات.العمل مع بيانات الرسترة الجغرافية المكانية والصور الجغرافية المكانية.تنفيذ خطوط استدلال قابلة للتوسيع لمعالجة الصور على نطاق واسع.أداء معالجة ما بعد التجزئة بما في ذلك العمليات المورفولوجية واستخراج متعدد الحدود.دعم استخراج الميزات الهيكلية والمقاييس التحليلية من مخرجات التجزئة.توليد مخرجات متوافقة مع صيغ الجغرافيا المكانية القياسية وقواعد البيانات المكانية.تحديد ومراقبة مقاييس أداء التجزئة مثل IoU والدقة والاسترجاع.التعاون مع فرق متعددة الوظائف لتأكيد المخرجات وتكامل النماذج في سير العمل الإنتاجي.المتطلبات4-5 سنوات من الخبرة في رؤية الحاسوب أو مجال متعلق.إجادة قوية في PyTorch (مفضل) أو TensorFlow.خبرة عملية مع هياكل التجزئة الدلالية.خبرة في العمل مع صور الأقمار الصناعية أو الجوية أو بدون طيار عالية الدقة.خبرة عملية مع تقنيات التعلم شبه الإشرافي.فهم قوي للبيانات الجغرافيا المكانية وأنظمة الإحداثيات والتعيينات.خبرة مع أدوات المعالجة الجغرافيا المكانية مثل GDAL و Rasterio.إلمام ب PostGIS أو قواعد البيانات المكانية.خبرة مع معالجة الرسترة على نطاق كبير و الاستدلال بالنافذة الانزلاقية.فهم لمقاييس التقييم للتجزئة (IoU، الدقة، الاسترجاع).قدرة على العمل بشكل تعاوني في فرق متعددة الوظائف تشمل GIS و هندسة الخلفية.
المتطلبات المعرفية
- ◆CS-AI(٩٠%)
- ◆CS-SE(٨٠%)
- ◆DS-ML(٨٥%)