تخصصها و مهارتهای مورد نیاز برای یک متخصص هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با تخصص پایتون:
1. زبان برنامهنویسی پایتون:
• تسلط کامل بر Python
• آشنایی با نسخههای مختلف Python و تفاوتهای آنها
2. کتابخانهها و فریمورکهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی:
• TensorFlow
• Keras
• PyTorch
• Scikit-learn
• XGBoost
• LightGBM
• Hugging Face Transformers
3. مدلسازی و آموزش مدلها:
• طراحی و پیادهسازی مدلهای یادگیری ماشین
• آموزش مدلها با استفاده از دادههای واقعی
• ارزیابی و بهینهسازی مدلها
• تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
4. پیشپردازش دادهها و کار با دیتاستها:
• پاکسازی و آمادهسازی دادهها
• ویژگیسازی (Feature Engineering)
• استفاده از ابزارهایی مانند Pandas و NumPy برای کار با دادهها
• مدیریت و پردازش دادههای بزرگ با استفاده از Dask یا Apache Spark
5. مدیریت و استفاده از دیتابیسها:
• کار با پایگاههای داده SQL و NoSQL
• استفاده از ابزارهایی مانند SQLite، PostgreSQL، MongoDB
6. آزمون و ارزیابی مدلها:
• استفاده از متریکهای ارزیابی مانند دقت (Accuracy)، یادآوری (Recall)، دقت پیشبینی (Precision)، و امتیاز F1
• استفاده از تکنیکهای اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• تستهای A/B
7. مدیریت مدلها و سیستمهای تولید:
• پیادهسازی مدلها در محیطهای تولید
• استفاده از ابزارهایی مانند Docker برای دیپلوی مدلها
• آشنایی با سیستمهای مدیریت مدل مانند MLflow
8. آشنایی با مفاهیم پیشرفته:
• یادگیری عمیق (Deep Learning)
• شبکههای عصبی کانولوشن (CNNs)
• شبکههای عصبی بازگشتی (RNNs)
• یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
9. ابزارهای توسعه و تست:
• Git برای کنترل نسخه
• Jupyter Notebook و JupyterLab برای تحلیل دادهها و توسعه مدلها
• استفاده از ابزارهای تست مانند PyTest
10. مهارتهای نرمافزاری و ارتباطی:
• توانایی کار در تیمهای چند تخصصی
• ارتباط مؤثر با تیمهای داده، تحقیق و مدیریت محصول
• مهارتهای پرزنتیشن و دفاع از مدلها
ابزارها و سرویسهای مورد نیاز:
1. کتابخانهها و فریمورکها:
• TensorFlow
• Keras
• PyTorch
• Scikit-learn
• XGBoost
• LightGBM
• Hugging Face Transformers
2. ابزارهای پیشپردازش دادهها:
• Pandas
• NumPy
• Dask
• Apache Spark
3. پایگاههای داده:
• SQLite
• PostgreSQL
• MongoDB
4. ابزارهای تست و ارزیابی:
• PyTest
• Jupyter Notebook
• JupyterLab
5. ابزارهای مدیریت مدلها:
• MLflow
• TensorBoard
6. ابزارهای توسعه و دیپلوی:
• Docker
• Kubernetes
این آگهی از وبسایت جاب ویژن پیدا شده، با زدن دکمهی تماس با کارفرما، به وبسایت جاب ویژن برین و از اونجا برای این شغل اقدام کنین.