Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi AR-GE Mühendisi

KIRPART OTOMOTİV PARÇALARI SAN. VE TİC. A.Ş.

KIRPART bünyesinde yürütülen İleri Elektromekanik Sistemler Ar-Ge Laboratuvarı çalışmalarında görev almak üzere Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Ar-Ge Mühendisi arıyoruz. Elektrik motorları, kompresörler ve termal yönetim sistemlerine yönelik yapay zekâ ve makine öğrenmesi modellerinin geliştirilmesi, veri analizi, kestirim ve optimizasyon çalışmalarında görev alınacaktır. Modellerin simülasyon ve deneysel verilerle doğrulanması ve mevcut gömülü yazılım ekibiyle birlikte gerçek sistemlere entegrasyonunun desteklenmesi beklenmektedir. Bu alanlarda projeleri veya araştırma deneyimi bulunan adayların başvurularını bekliyoruz.

Görev ve Sorumluluklar

• Elektromekanik sistemlere yönelik yapay zekâ ve makine öğrenmesi modelleri geliştirmek.
• Deneysel veriler üzerinde Data Processing, Feature Engineering ve Time Series Analysis çalışmaları gerçekleştirmek.
• Predictive Modeling, Virtual Sensor ve Anomaly Detection algoritmaları geliştirmek.
• Sistem performansı ve enerji verimliliğine yönelik optimizasyon çalışmaları yürütmek.
• Geliştirilen modellerin Training, Validation ve Testing süreçlerini gerçekleştirmek.
• Modellerin gerçek sistemlere entegrasyonu için ilgili mühendislik ekipleriyle birlikte çalışmak.

Aranan Nitelikler

• Bilgisayar Mühendisliği, Yazılım Mühendisliği, Yapay Zekâ Mühendisliği veya ilgili bölümlerden lisans/lisansüstü/doktora mezunu olmak.
• Python programlama diline hâkim olmak.
• Yapay zekâ, makine öğrenmesi ve Deep Learning algoritmaları hakkında bilgi sahibi olmak.
• Veri analizi, algoritma geliştirme ve modelleme konularında yetkin olmak.
• Model Training, Validation ve Testing süreçleri hakkında bilgi sahibi olmak.
• Teknik dokümanları takip edebilecek seviyede İngilizce bilmek.

Tercih Sebebi Olabilecek Nitelikler

• TinyML, TensorFlow Lite Micro, ONNX veya Model Optimization konularında bilgi veya deneyim.
• Time Series Forecasting, Virtual Sensor, Anomaly Detection veya Predictive Modeling deneyimi.
• Reinforcement Learning, Physics-Informed Machine Learning veya Hybrid Modeling bilgisi.
• PyTorch, TensorFlow, scikit-learn veya benzeri makine öğrenmesi araçlarıyla çalışma deneyimi.
• Otomotiv, elektrik motorları, kompresörler veya termal yönetim sistemlerine yönelik yapay zekâ projelerinde deneyim.