برنامهنویس هوش مصنوعی مسئول طراحی، توسعه، پیادهسازی و بهینهسازی الگوریتمها و مدلهای هوش مصنوعی است. این نقش شامل تحلیل دادههای خام، انتخاب روشهای یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق، و توسعه سیستمهایی است که بتوانند وظایف پیچیده را به شکل خودکار انجام دهند. این موقعیت نیازمند ترکیب دانش فنی، ریاضیات و مهارتهای برنامهنویسی برای ایجاد سیستمهای هوشمند است.
مسئولیتها و وظایف اصلی:
- طراحی مدلهای هوش مصنوعی:
- توسعه و پیادهسازی الگوریتمهای یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning).
- انتخاب بهترین الگوریتمها و روشهای مناسب برای حل مسائل دادهمحور.
- تحلیل دادهها و پیشپردازش:
- جمعآوری، تمیز کردن و آمادهسازی دادههای خام برای استفاده در مدلهای هوش مصنوعی.
- انجام عملیات پیشپردازش دادهها مانند حذف دادههای نادرست، استانداردسازی و استخراج ویژگیها.
- پیادهسازی مدلها:
- نوشتن کدهای بهینه برای اجرای مدلهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین.
- استفاده از فریمورکهای محبوب مانند TensorFlow، PyTorch یا Scikit-Learn.
- بهینهسازی سیستمها:
- ارزیابی عملکرد مدلها با استفاده از متریکها و ابزارهای مناسب.
- بهینهسازی مدلها برای افزایش دقت، کاهش پیچیدگی محاسباتی و تسریع زمان اجرا.
- تحلیل و گزارشدهی:
- تهیه گزارشها و تحلیلهای فنی در مورد عملکرد مدلها و الگوریتمها.
- ارائه نتایج و پیشنهادات به تیمهای مدیریت یا غیرتخصصی.
- مدیریت پروژههای مرتبط با هوش مصنوعی:
- برنامهریزی و اجرای پروژهها از مرحله تحلیل نیازها تا پیادهسازی نهایی.
- نظارت بر مراحل توسعه و بازخوردگیری از مدلهای طراحیشده.
- هماهنگی با تیمهای مختلف:
- همکاری با تیمهای دادهکاوی، توسعه نرمافزار و محصول برای بهینهسازی و یکپارچهسازی سیستمهای هوش مصنوعی.
- پژوهش و یادگیری:
- مطالعه و استفاده از آخرین مقالات، فناوریها و پیشرفتهای حوزه هوش مصنوعی.
- آزمایش و بهروزرسانی سیستمهای موجود با توجه به تغییرات تکنولوژی.
مهارتها و شایستگیهای موردنیاز:
- مهارتهای برنامهنویسی:
- تسلط بر زبانهای برنامهنویسی مانند Python، Java، C++ یا R.
- آشنایی با کتابخانهها و فریمورکهای هوش مصنوعی مانند TensorFlow، PyTorch، Keras، یا Scikit-Learn.
- تخصص در ریاضیات و آمار:
- دانش عمیق در مباحث جبر خطی، احتمال، آمار و بهینهسازی ریاضی.
- آشنایی با الگوریتمهای هوش مصنوعی:
- تسلط بر انواع الگوریتمهای یادگیری نظارتشده (Supervised Learning)، بدون نظارت (Unsupervised Learning) و تقویتی (Reinforcement Learning).
- تجزیه و تحلیل دادهها:
- توانایی کار با دادههای بزرگ و ابزارهای مرتبط مانند Pandas و NumPy.
- آشنایی با پایگاههای داده و ابزارهای مدیریت داده (SQL و NoSQL).
- مهارتهای فنی پیشرفته:
- تجربه در طراحی شبکههای عصبی مصنوعی (Neural Networks) و یادگیری عمیق.
- توانایی کار با سیستمهای مبتنی بر ابر (Cloud-Based Systems) مانند AWS یا Google Cloud.
- مهارتهای حل مسئله:
- تخصص در تحلیل مسائل پیچیده و ارائه راهحلهای مناسب با کمک هوش مصنوعی.
الزامات شغلی:
- مدرک تحصیلی:
- کارشناسی یا کارشناسی ارشد در رشتههای مرتبط مانند علوم کامپیوتر، مهندسی نرمافزار، هوش مصنوعی، ریاضیات یا دادهکاوی.
- سابقه کاری:
- حداقل 2-5 سال تجربه در زمینه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یا توسعه نرمافزارهای مرتبط.
- آشنایی با فناوریهای روز:
- آشنایی با تکنیکهای رایج هوش مصنوعی مانند NLP (پردازش زبان طبیعی)، Computer Vision (بینایی ماشین) و Data Mining.
- ترجیحاً تجربه کار در پروژههای مرتبط با دادههای حجیم (Big Data).
- مهارتهای زبان:
- آشنایی با زبان انگلیسی برای استفاده از مقالات علمی و ابزارهای بینالمللی.
ویژگیهای فردی مورد انتظار:
- علاقهمند به پژوهش و یادگیری مداوم.
- توانایی کار تیمی و مهارت برقراری ارتباط مؤثر.
- دقت و توجه به جزئیات.
- خلاقیت در طراحی مدلهای نوآورانه.
- توانایی مدیریت زمان و انجام وظایف متعدد در پروژههای پیچیده.
مزایا و شرایط کاری:
- حقوق ثابت و مزایای مرتبط با عملکرد.
- امکان همکاری در پروژههای نوآورانه و چالشبرانگیز.
- برنامههای آموزشی و پشتیبانی برای یادگیری مهارتهای جدید.
- محیط کاری پویا و تکنولوژیمحور.
- امکان رشد شغلی در حوزه هوش مصنوعی.