أرسل لي وظائف مثل هذه
الخبرة
5 - 10 سنوات
التعليم
بكالوريوس في التكنولوجيا/ الهندسة(أي), دكتوراه / دكتوراه(أي)
الجنسية
أي جنسية
جنس
غير مذكور
عدد الشواغر
1 عدد الشواغر
الوصف الوظيفي
الأدوار والمسؤوليات
تصميم وتنفيذ هياكل الشبكة العصبية لنمذجة ديناميات التدفق في الشبكات المترابطة من الأنابيب
بناء نماذج بديلة تتنبأ بدقة بتوزيعات الضغط، ومعدلات التدفق، وسلوك الشبكة تحت سيناريوهات تشغيلية متغيرة (يتم الحصول على بيانات التدريب من خلال تشغيل محاكيات نماذج الفيزياء)
إنشاء خطوط بيانات لاستخراج طوبولوجيا الشبكة ونتائج المحاكاة من النماذج المستندة إلى الفيزياء (Nexus/Prosper) وتحويلها إلى تمثيلات رسومية
تطوير أطر تدريب تتضمن قيود الفيزياء (قوانين الحفظ، علاقات الضغط والتدفق) في دوال خسارة الشبكة العصبية
التعاون مع مهندسي البترول لضمان توافق توقعات النموذج مع السلوك الفيزيائي والقيود التشغيلية
تنفيذ مراقبة النموذج، والتحقق، وعمليات التحسين المستمرة
معرفة المجال الفني:
فهم لنظرية الرسوم البيانية وتحليل الشبكات
خبرة في هياكل البيانات وتمثيلات الرسوم البيانية (مصفوفات المجاورة، قوائم الحواف، التنسورات النادرة)
معرفة بضبط المعلمات الفائقة، وبناء النماذج، وتقدير عدم اليقين في نماذج تعلم الآلة
الملف الشخصي المطلوب للمرشحين
خبرة قوية في الشبكات العصبية الرسومية (GCN، GraphSAGE، الشبكات ذات تمرير الرسائل) مع خبرة مثبتة في التنفيذ
فهم عميق لأطر التعلم العميق (PyTorch Geometric، DGL، أو TensorFlow GNN)
خبرة في بناء نماذج بديلة أو الشبكات العصبية المستندة إلى الفيزياء (PINNs) لتطبيقات الهندسة
إجادة في بايثون ومكتبات الحوسبة العلمية (NumPy، SciPy، Pandas)
قدرة مثبتة على العمل مع هياكل بيانات معقدة (الرسوم البيانية، السلاسل الزمنية، البيانات المكانية)
فهم لتقنيات التحسين والتعامل مع بيانات التدريب واسعة النطاق
من الجيد أن يكون لديك
خلفية في هندسة البترول، هندسة العمليات، أو ديناميكا السوائل
التعرف على محاكاة الخزانات أو هيدروليكا الأنابيب
خبرة في ممارسات MLOps وإدارة دورة حياة النموذج
المنشورات أو المساهمات مفتوحة المصدر في تعلم الآلة للرسوم البيانية
خبرة في نشر نماذج تعلم الآلة في بيئات السحابة الإنتاجية (التعبئة، تطوير واجهات برمجة التطبيقات)
الخبرة في الصناعة:
خبرة في صناعة النفط والغاز هي ميزة قوية، ومع ذلك، يُشجع المرشحون الذين لديهم خبرة نمذجة بديلة ذات صلة من مجالات الهندسة الأخرى على التقديم
الخلفية التعليمية:
يفضل درجة الماجستير/الدكتوراه في علوم الكمبيوتر، الهندسة الحسابية، الرياضيات التطبيقية، أو أي مجال ذي صلة
أساس رياضي قوي في الجبر الخطي، نظرية الرسوم البيانية، والأساليب العددية
القطاع المهني للشركة
- تكنولوجيا المعلومات - خدمات البرمجيات
المجال الوظيفي / القسم
- سوفت وير تقنية المعلومات
الكلمات الرئيسية
- مهندس التعلم الألى
تنويه: نوكري غلف هو مجرد منصة لجمع الباحثين عن عمل وأصحاب العمل معا. وينصح المتقدمون بالبحث في حسن نية صاحب العمل المحتمل بشكل مستقل. نحن لا نؤيد أي طلبات لدفع الأموال وننصح بشدة ضد تبادل المعلومات الشخصية أو المصرفية ذات الصلة. نوصي أيضا زيارة نصائح أمنية للمزيد من المعلومات. إذا كنت تشك في أي احتيال أو سوء تصرف ، راسلنا عبر البريد الإلكتروني abuse@naukrigulf.com