وصف الوظيفة:

وصف الوظيفة: عالم بيانات هياكل - الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي القوي

الفريق: الهياكل - إدارة بيانات الهياكل

الخلفية:

تصميم وتحسين والتحقق من هياكل الطائرات القوية هو جانب أساسي من جوانب الطيران يضمن سلامة الطائرات وأدائها. يركز فريق قدرات متقدمة في إدارة بيانات الهياكل على ربط الهندسة الهيكلية التقليدية مع التقنيات الرقمية المتقدمة بما في ذلك الذكاء الاصطناعي. من خلال دمج النمذجة المستندة إلى الفيزياء مع أساليب مدفوعة بالبيانات، يهدف الفريق إلى تعزيز دورة حياة الهياكل، وتبسيط التحليل الهيكلي، واستخراج رؤى قابلة للتنفيذ من البيانات التاريخية والتشغيلية.

الدور:

سيعمل المرشح كعالم بيانات / مهندس تعلم آلي يركز على التطبيقات المتعلقة بالهياكل مع مهمة تقديم حلول تصميم مدفوعة بالبيانات / هجينة آمنة وقوية ومتوازنة. سيلعب دورًا رئيسيًا في تطوير ونشر حلول الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي تعزز وتسارع الهندسة الهيكلية.

تشمل الأنشطة الرئيسية:

• تطوير نماذج بديلة لتسريع المحاكاة الهيكلية.

  
  
  

• تنفيذ النمذجة الهجينة (الفيزياء + البيانات) وتقنيات التعلم الآلي العلمي.

  
  
  

• استكشاف وتطبيق نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) للمساعدة في سير عمل تحليل العناصر المحدودة (FEA).

  
  
  

• استخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي لفحص جودة CAD / الشبكة بشكل آلي.

  
  
  

• المشاركة في هندسة البيانات وإنشاء رسم بياني للمعرفة من الوثائق القديمة غير المنظمة للحفاظ على واستخدام المعرفة الهندسية.

  
  
  

• ضمان التحقق والتحقق الدقيق من صحة وكمية عدم اليقين (VVUQ) للحلول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي المطبقة ضمن نطاق الهياكل.

  
  
  

المهارات التقنية

المهارات الرئيسية

• تطوير ونشر كود التعلم الآلي والتعلم العميق

  
  
  

• خبرة في النمذجة البديلة، النمذجة الهجينة (الفيزياء + البيانات)، والتعلم الآلي العلمي

  
  
  

• خبرة في الرؤية الحاسوبية (مثل، لفحص CAD / الشبكة)، معالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي التوليدي (إنشاء رسم بياني للمعرفة، التفكير الدلالي، استخراج البيانات غير المنظمة، إلخ)

  
  
  

• خلفية قوية في التحقق والتحقق من الصحة وكمية عدم اليقين (VVUQ) لنماذج الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي

  
  
  

• تطوير التطبيقات في بيئات مثل AWS و GCP ومنصات محلية.

  
  
  

• علوم القرار المعتمدة على البيانات

  
  
  

من الجيد أن يكون لديك (ليس إلزاميًا)

• فهم أساسي للهندسة الهيكلية، تحليل العناصر المحدودة (FEA)، وعلوم الطيران / الطيران

  
  
  

• معرفة أساسية بالذكاء الاصطناعي التوليدي، نماذج اللغة الكبيرة لتطبيقات الهندسة، وتقنيات النمذجة الحديثة

  
  
  

• معرفة أساسية في تطوير نماذج اللغة الكبيرة، ونشرها، ومراقبتها

  
  
  

• تعرض لتطوير البرمجيات، الاختبار، التحقق، والتكامل

  
  
  

اللغة المفضلة: بايثون، جوليا، C#، جافا سكريبت

أطر علوم البيانات: Scikit-Learn، Keras، Tensorflow، Pytorch، Langchain، FEniCS، إلخ.

البيئات: AWS، GCP أو منصات مماثلة.

المهارات الشخصية:

• مهارات قيادة قوية، إدارة المشاريع، وإدارة أصحاب المصلحة

  
  
  

• مهارات تواصل ممتازة، مع القدرة على ترجمة المفاهيم الرياضية المعقدة إلى قيمة تجارية

  
  
  

• تفكير استراتيجي مع التركيز على توسيع المنتج وتصنيعه

  
  
  

• عقلية موجهة نحو الحلول مع التركيز على اعتماد المستخدم وتحقيق تأثير تجاري

  
  
  

• العمل الجماعي ومهارات التواصل الممتازة

  
  
  

• استعداد لتعلم مهارات جديدة، وتطوير الذات، وتوجه لحل المشكلات

  
  
  

• عقلية الفشل السريع ونهج الحلول

  
  
  

المؤهلات: أكمل درجة البكالوريوس أو الماجستير في مجالات الطيران، الميكانيكا، الحرارية أو علوم البيانات مع خبرة لا تقل عن 5 سنوات في علوم البيانات.

موقع الوظيفة: بنغالور

تتطلب هذه الوظيفة الوعي بأي مخاطر محتملة تتعلق بالامتثال والالتزام بالتصرف بنزاهة، كأساس لنجاح الشركة وسمعتها ونموها المستدام.

الشركة:

نوع التوظيف:

-------

مستوى الخبرة:

عائلة الوظائف:

من خلال تقديم سيرتك الذاتية أو طلبك، فإنك توافق على استخدام إيرباص وتخزين المعلومات عنك لأغراض المراقبة المتعلقة بطلبك أو توظيفك في المستقبل. سيتم استخدام هذه المعلومات فقط من قبل إيرباص.
تلتزم إيرباص بتحقيق تنوع القوى العاملة وخلق بيئة عمل شاملة. نحن نرحب بجميع الطلبات بغض النظر عن الخلفية الاجتماعية والثقافية، العمر، الجنس، الإعاقة، التوجه الجنسي أو المعتقد الديني.

تلتزم إيرباص، وكانت دائمًا، بتوفير فرص متساوية للجميع. لذلك، لن نطلب أي نوع من التبادل المالي في إطار عملية التوظيف. يجب الإبلاغ عن أي انتحال لشركة إيرباص للقيام بذلك إلى [email protected].

في إيرباص، ندعمك للعمل، والتواصل، والتعاون بسهولة ومرونة أكبر. حيثما كان ذلك ممكنًا، نشجع على ترتيبات العمل المرنة لتحفيز التفكير الابتكاري.