مهندس تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي

Oman Investment Authority

تطوير وتنفيذ نماذج التعلم الآلي (ML) لتحليل كميات هائلة من بيانات الشبكة في الوقت الحقيقي والتاريخية (SCADA، WAMS، EMS) من أجل التحليلات التنبؤية.

• تركيز تطوير النموذج على توقع الأعطال، تقييم استقرار النظام، وإدارة الازدحام لتوفير رؤى قابلة للتنفيذ لمهندسي التحكم في LDC.
• تصميم وصيانة خطوط البيانات وعمليات المعالجة لضمان سلامة وتوافر وجودة البيانات المستخدمة في تدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي.
• تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي على DTS في LDC لتحسين تأهيل وأداء مهندسي التحكم.
• تطوير أنظمة ذكية لآليات التغذية الراجعة التكيفية ومسارات التدريب الشخصية استنادًا إلى بيانات أداء مهندسي التحكم الفردية.
• أتمتة إنشاء سيناريوهات محاكاة معقدة وواقعية، بما في ذلك المواقف المدمجة مع مصادر الطاقة المتجددة ذات الضغط العالي، لإعداد مهندسي التحكم بشكل أفضل للأحداث الواقعية.
• الإشراف على دورة حياة نماذج ML من البداية إلى النهاية، بما في ذلك النشر، ورصد انزلاق النموذج، وإعادة التدريب المستمر للحفاظ على الدقة والملاءمة.
• التعاون مع تخطيط عمليات LDC، فرق تكنولوجيا المعلومات والاتصالات والموردين لدمج مخرجات الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي مباشرة في أنظمة دعم اتخاذ القرار التشغيلية وأدوات التصور.
• البقاء على اطلاع بأحدث التطورات في علوم البيانات، والتعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي لدعم الحلول المبتكرة التي تعزز كفاءة تشغيل LDC وموثوقية الشبكة.