GenAI üzrə Kiçik mütəxəssis

• Qiymətli veri mənbələrini tanımlamaq və toplama proseslərini avtomatlaşdırmaq, verilənlər və kod depozitarına girişləri idarə etmək;
• Verilənləri analiz edərək yeni irəliləmiş analitik istifadə halları və biliklər yaratmaq;
• Proqnoz modelləri və maşın öyrənmə alqoritmləri qurmaq;
• Trendlər və nümunələri aşkar etmək üçün böyük məlumat həcmində analiz etmək;
• Statistik analitikadan istifadə edərək uyğun veri riski örtüyünü təmin etməyə yönəlmiş eşikləri optimallaşdırmaq;
• Stakeholderlərlə əməkdaşlıq etmək, analitik məsləhətlər və lazımi dəstəyi təmin etmək;
• Sistemləri optimallaşdırmaq üçün metodoloji dəyişikliklərini dəstəkləmək.

Təhsil: Bakalavr dərəcəsi

Tələb olunan iş təcrübəsi: Müvafiq sahə üzrə ən az 1 il

Texniki bacarıqları:

Kritik Texniki Bacarıqlar: • AI / Maşın Öyrənmə • Proqnoz Analitikası • Proqramlaşdırma / Scriptləmə • Statistik Təhlil • Verilən Modelinqi

Əsas Texniki Bacarıqlar: • Bulud Hesablama • Dərin Öyrənmə • Təbii Dil İşləmə • Böyük Məlumat İşləmə • Verilənlər Analizi • Verilənlərin Hazırlanması • Verilənlərin Əsaslandırılması • Proqnoz Analitikası • Maşın Öyrənmə Həyat Dövrü İdarəetmə

Kritik təcrübə:

Daha geniş big data ekosistemi ilə tanış olmaq, məlumat saxlama həlləri (HDFS, NoSQL verilənlər bazaları) və məlumat emalçı çərçivələri daxil olmaqla;

Məlumat setinin strukturu, dəyişənləri və məzmunu haqqında əsas anlayışın inkişaf etdirilməsi;

Mövcud çərçivələr və kitabxanalar istifadə edərək maşın öyrənmə modellərinin təlimatlandırılması;

Optimal performans üçün model seçimi və hiperparametr tüninqi aparılması.

Statistik, qərar ağacı modelləri, k-means qruplandırması, logistika regresiya, Nöron, random forest, xgboost kimi modellərin tətbiqi;

Kategoriyal dəyişənləri kodlaşdırma kimi əsas məlumat transformasiya işləri.

Əksik dəyərlərin mükəmmələşdirilməsi üçün irəli texnikaların istifadəsi;

Biznes məqsədlərinə uyğun olan əməliyyatlı məsləhətlər və nəticələr təqdim etmə;

Daha yüksək dəqiqlik və möhkəmlətmə üçün çoxlu modelləri birləşdirən ansambl metotlarının istifadəsi;

Modullu və təkrarlanabilən kod yaratmaq üçün siniflər, obyektlər, miras və inkapsulyasiya kimi OOP konseptlərini öyrənmək;

Proqramlaşdırma ilə kompleks problemləri daha küçələn, idarə edilə bilən tapşırıqlara bölmək və effektiv həllər təklif etmək;

Biznes proqnozlaşdırma və risk qiymətləndirmə üçün statistik model tətbiqi;

Müxtəlif məlumat modeli tətbiq etmək;

Hər hansı bir DWH və ya Göl Mühit üçün məlumat modeli inkişaf etdirmək.

Müraciət et

Asan müraciət

İndi müraciət et

CV-lər

Cv yoxdur

Müraciət et

Ad:

Soyad:

Email:

Telefon nömrəniz:

Cv endir:

Müraciət et