مهندس تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي

Tawteen

تطوير وتنفيذ نماذج تعلم الآلة (ML) لتحليل كميات هائلة من بيانات الشبكة الزمنية الحقيقية والتاريخية (SCADA، WAMS، EMS) من أجل التحليلات التنبؤية.

تركيز تطوير النماذج على توقع الأعطال، وتقييم استقرار النظام، وإدارة الازدحام لتوفير رؤى قابلة للتنفيذ لمهندسي التحكم في LDC.

تصميم وصيانة خطوط بيانات وعمليات معالجة لضمان نزاهة وتوافر وجودة البيانات المستخدمة في تدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي.

تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي على DTS الخاص بـ LDC لتحسين تأهيل وأداء مهندسي التحكم.

تطوير أنظمة ذكية لآليات التغذية المرتدة التكيفية ومسارات التدريب الشخصية بناءً على بيانات أداء مهندسي التحكم الفردية.

أتمتة إنشاء سيناريوهات محاكاة معقدة وواقعية، بما في ذلك حالات الاندماج المتجددة عالية الضغط لإعداد مهندسي التحكم بشكل أفضل للأحداث الواقعية.

الإشراف على دورة حياة نماذج ML من البداية إلى النهاية، بما في ذلك النشر، ومراقبة انحراف النموذج، وإعادة التدريب المستمرة للحفاظ على الدقة والملاءمة.

التعاون مع تخطيط عمليات LDC، وفرق ICT والموردين لدمج مخرجات الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة مباشرة في أنظمة دعم القرار التشغيلي وأدوات التصور.

البقاء على اطلاع بأحدث التطورات في علوم البيانات، وتعلم الآلة، والذكاء الاصطناعي للدفاع عن الحلول المبتكرة التي تعزز كفاءة العمليات في LDC وموثوقية الشبكة.