ما در «راهگزین رایانه» برای موقعیت «کارشناس ارشد هوش مصنوعی» بهدنبال همکاری هستیم که مسئولیت طراحی، توسعه و استقرار (Deploy) مدلهای ML/DL را با تمرکز بر پردازش گفتار (Speech Processing) و بینایی ماشین (Computer Vision) بر عهده بگیرد. همچنین به یکپارچهسازی این مدلها با سرویسهای محصول و تضمین پایایی، مانیتورینگ و قابلیت اطمینان در محیط Production مسلط باشد.
تسلط بر یکی از حوزههای «بینایی ماشین» یا «پردازش گفتار»، شامل موارد زیر است:
پردازش گفتار (Speech Processing):
· تحقیق و انتخاب رویکردهای جدید در حوزههایی مانند: بازشناسی خودکار گفتار (ASR)، سنتز گفتار (TTS)، احراز هویت صوتی (Speaker Verification)، جداسازی گوینده (Diarization) و استفاده از مدلهای End-to-End (مانند Whisper، Conformer و VITS).
بینایی ماشین (Computer Vision):
· تحقیق و انتخاب رویکردهای جدید در حوزههایی مانند: OCR، رهگیری (Tracking)، بخشبندی (Segmentation)، تشخیص (Detection) و بهبود/ترمیم کیفیت تصویر (Image Quality/Restoration).
پایپلاین داده و چرخه عمر مدل (Data Pipeline & ML Lifecycle):
· جمعآوری، پاکسازی (Cleaning) و افزایش داده (Augmentation) برای دادههای صوتی/تصویری
· آمادهسازی داده، آموزش مدل، تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning) و ارزیابی (Evaluation)
· استقرار (Deployment) و پایش (Monitoring) مدل پس از انتشار
توسعه راهکارهای ترکیبی:
· پیادهسازی Voice Agent و اتصال مدلهای گفتار به LLMها (Speech-to-Text-to-LLM)
· تعریف متریکهای تخصصی برای ارزیابی راهکارهای ترکیبی
طراحی و پیادهسازی زیرساخت سرویسدهی مدل:
· ارائه سرویس مدلهای گفتار با FastAPI و gRPC · استقرار بهینه و کمتاخیر (Low-latency) در محیط Docker با استفاده از ONNX Runtime و TensorRT یا Triton Inference Server
زیرساخت MLOps:
· مدیریت نسخه مدلها و دادهها با MLflow و DVC
· پیادهسازی CI/CD . پایش کیفیت مدل در برابر نویز محیطی و تغییرات توزیع داده (Data Drift) با ابزارهای مناسب
شرایط احراز: 1) دانش تخصصی
· تسلط عمیق بر مفاهیم یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL).
· تسلط بر مبانی پردازش سیگنالهای صوتی (مانند MFCC، Spectrogram، VAD و Filterbanks).
· دانش عمیق در معماریهای مدرن گفتار: مدلهای End-to-End، Transformerها، Conformer و RNN-T.
· آشنایی با روشهای جدید یادگیری مانند Self-Supervised Learning در حوزه صوت (مانند Wav2Vec2 و HuBERT).
· دانش عمیق در معماریهای تشخیص و بازشناسی متن (OCR).
· تسلط بر پردازش تصویر و پیشپردازش دادههای OCR، شامل حذف نویز، اصلاح skew و perspective، binarization و augmentation تخصصی متن.
· تسلط بر مبانی پردازش تصویر و بینایی ماشین (مانند Image Filtering، Edge Detection، Morphological Operations، Color Spaces و Geometric Transformations).
۲) مهارتهای فنی
· تسلط حرفهای به زبان Python و فریمورک PyTorch.
· تجربه کار با کتابخانههای تخصصی صوت: Librosa، Torchaudio و FFmpeg.
· تجربه کار با اکوسیستمهای پردازش گفتار: Hugging Face (Transformers)، NVIDIA NeMo یا WeNet و Kaldi.
· تجربه کار با کتابخانههای بینایی ماشین: OpenCV و YOLO (Ultralytics).
· توانایی بهینهسازی و استقرار مدلها با FastAPI، Docker، ONNX Runtime و TensorRT.
· آشنایی با ابزارهای MLOps: Git، MLflow و DVC.
سابقه کار مورد نیاز: ۲ سال تجربه مرتبط درپردازش گفتار
شرکت راه گزین رایانه در زمینه های اتوماسیون صنعتی و بانکی، ساخت و تولید سیستم های الکترونیک و الکترومکانیکی فعالیت دارد
این شرکت سعی کرده مجرب ترین متخصصین را در حوزه های مختلف شامل تحلیل کسب و کار، تحلیل و طراحی، تحقیق و توسعه، پیاده سازی و اجرا، امنیت، پشتیبانی و راهبری به کار بگیرد تا در راستای اهداف خود در حوزه طراحی و توسعه سیستم های بانکی و راهکارهای پرداخت بهتر قدم بردارد.