Təsvir

• AI həlləri üzrə referans arxitekturaların hazırlanması və işlək prototip səviyyəsində tətbiqi;
• Model və həll keyfiyyətinin qiymətləndirilməsi üzrə metodikanın qurulması (dataset hazırlığı, evaluation, nəticələrin ölçülməsi);
• Təqdim olunan AI əsaslı layihə və təşəbbüslərin texniki əsaslılığının yoxlanılması və alternativ yanaşmaların əsaslandırılması;
• AI həllərinin mövcud sistem landşaftına və vahid arxitektura prinsiplərinə uyğunluğunun təmin edilməsi;
• AI layihələri üzrə texnologiya seçimi, tətbiq ssenariləri və arxitektur yanaşmaların formalaşdırılması;
• Məlumat, model, inteqrasiya, təhlükəsizlik və etik istifadə tələbləri baxımından AI həllərinin təhlili;
• AI layihələri üzrə risklərin, məhdudiyyətlərin və tətbiq imkanlarının müəyyənləşdirilməsi;
• AI həlləri üzrə metodoloji yanaşmaların, tövsiyələrin və baza tələblərinin hazırlanması;
• Texniki komandalara AI həllərinin seçimi və tətbiqi üzrə praktik dəstəyin göstərilməsi;
• AI sahəsində araşdırmaların aparılması və nəticələrinin sənədləşdirilməsi.

Tələblər

• Süni intellekt, kompüter elmləri, informasiya texnologiyaları, data science və ya əlaqəli sahədə ali təhsil;
• AI/ML sistemləri üzrə minimum 6 il iş təcrübəsi, o cümlədən ən azı 2 il real istifadəyə verilmiş həllər üzərində;
• Python və müasir AI/ML stack-i ilə praktik iş təcrübəsi: inference serving, model adaptasiyası, RAG pipeline-ları, vektor axtarışı;
• Machine Learning, Generative AI, NLP və LLM yanaşmaları üzrə dərin bilik;
• Modelin qiymətləndirilməsi üzrə təcrübə: dataset hazırlığı, evaluation metrikaları, keyfiyyət reqressiyasının izlənməsi;
• Məlumatların hazırlanması və keyfiyyətinin idarə olunması üzrə biliklər;
• Docker və Kubernetes üzərində real iş təcrübəsi;
• AI həllərinin inteqrasiyası, API-lər və mikroservis yanaşması üzrə təcrübə;
• Öz infrastrukturu üzərində, hazır bulud API-lərindən asılı olmadan həll qurmaq təcrübəsi;
• AI təhlükəsizliyi, məlumat məxfiliyi və etik istifadə prinsipləri üzrə biliklər;
• Texniki sənədləşdirmə, təhlil və tövsiyə sənədlərinin hazırlanması bacarığı;
• Mürəkkəb texniki həllərin biznes və qeyri-texniki auditoriyaya izah edilməsi bacarığı;
• Analitik düşüncə, araşdırma və problem həll etmə bacarıqları;
• Komanda ilə işləmə və effektiv kommunikasiya qabiliyyəti;
• Dil bilikləri: Azərbaycan dili (əla), İngilis dili (yaxşı), Rus dili (arzuolunandır);
• Distributed inference, hesablama resurslarının optimallaşdırılması və ya data platformaları üzrə təcrübə üstünlükdür;
• Dövlət sektoru, böyük həcmli məlumatlar və ya tənzimlənən sahələr üzrə təcrübə üstünlükdür.

Maraqlanan namizədlər Müraciət et düyməsində qeyd olunan linkə daxil olaraq müraciət edə bilərlər.