Makine Öğrenimi Sertifikasyon Araştırmacısı

Rol Hakkında
Yapay zekanın gerçek dünyada, güvenliğin kritik olduğu havacılıkta güvenli bir şekilde uçmasını sağlayan matematiksel ve mantıksal temellere öncülük ettiğinizi hayal edin. Bir Makine Öğrenimi Sertifikasyon Araştırmacısı olarak, modern yapay zekanın en temel zorluklarından birini ele alacaksınız: ML modellerinin otonom uçuşta kullanıma yönelik güvenli, güvenilir ve matematiksel olarak sağlam olduğunu kanıtlamak. Çalışmanız, önceki çalışmalara (EASA CoDANN I ve II ve FAA raporu DOT/FAA/TC-21/48) dayanarak ve gerçek dünya sistemlerini teste tabi tutarak, en son istatistiksel öğrenme teorisi ile resmi havacılık sertifikasyon çerçeveleri arasındaki boşluğu dolduracaktır.
Destinus olarak yüksek hızlı, otonom uçuş teknolojileriyle savunmanın geleceğini şekillendiriyoruz. Daha fazla hız, hassasiyet ve verimlilik sağlayan, dünya çapındaki kritik görev operasyonlarında hükümetleri ve savunma kuruluşlarını destekleyen yeni nesil insansız hava sistemleri geliştiriyoruz. Destinus Group'un yapay zeka ve özerklik merkezi olan Daedalean AG, bu vizyonda önemli bir rol oynuyor; gelişmiş araştırma ve gerçek dünya havacılığının kesiştiği noktada güvenlik açısından kritik yapay zeka sistemleri geliştiriyor. Makinelerin gerçek zamanlı olarak algılamasına, anlamasına ve karar vermesine olanak tanıyarak, yeni nesil otonom uçuş sistemlerini oluşturmak için havacılık ve uzay mühendisliği ile yapay zekayı birleştirerek inovasyonu en önemli noktalara yönlendiriyoruz.
Ne yapacaksın
• Yapay Zeka Sertifikasyon Stratejisi: Mevcut yapay zeka sertifikasyon stratejimizi analiz edin ve farklı denetlenen makine öğrenimini sertifikalandırmak için uyarlanmasına yardımcı olun veya tamamen yeni stratejilere öncülük edin.
• EASA Çerçeve Hizalaması: Matematiksel garantileri, teknik argümanları ve model değerlendirmelerini havacılıkta yapay zeka sertifikasyonu için EASA W şeklindeki sürece bağlayın ve araştırmamızın en son düzenleyici yönergelerle uyumlu olmasını sağlayın.
• Teorik Temel ve Modelleme: Dinamik gerçek dünya koşulları altında çalışan derin sinir ağları için istatistiksel öğrenme teorisi, genelleme sınırları ve matematiksel garantiler üzerine araştırma yapın.
• Belirsizliğin Ölçülmesi: Çevresel belirsizlikleri ve sensör gürültüsünü modellemek ve performans ölçümlerine olan güveni ölçmek için istatistik ve stokastik süreçleri uygulayın.
• Literatür ve Kanıt Değerlendirmesi: En son teknolojiye sahip yapay zekadaki güvenlik sınırlamalarını ve teorik boşlukları belirlemek için akademik literatürü, matematiksel kanıtları ve mühendislik varsayımlarını hakemli bir titizlikle eleştirel bir şekilde değerlendirin.
• Düzenleyici ve Denetim Gerekçesi: Karmaşık, yüksek boyutlu ampirik verileri güvenlik denetimleri ve sertifikasyon çerçeveleri için yapılandırılmış kanıtlara dönüştüren sağlam, mantıksal argümanlar ve teknik gerekçeler oluşturun.
• Algoritmik Doğrulama: Teorik hipotezleri test etmek, sertifika mekanizmalarını doğrulamak ve model güvenlik çerçevelerini kıyaslamak için Python'da temiz, tekrarlanabilir kod yazın.
Gereksinimler
İhtiyacınız Olanlar
Makine Öğrenimi Teorisi ve Matematik
• ML Teorisi ve İstatistiksel Öğrenme: İstatistiksel öğrenme teorisinin, genelleme sınırlarının ve derin sinir ağlarının matematiksel temellerinin derinlemesine anlaşılması.
• İstatistik ve Stokastik Süreçler: Gelişmiş olasılık, istatistiksel modelleme ve stokastik süreçler konusunda güçlü bir altyapı.
• Python Mühendisliği: Temiz, tekrarlanabilir kod yazma becerisiyle birlikte Python yeterliliği (güçlü teorik temeller ve temel Python kodlaması sağlandığında iş sırasında da öğrenilebilir).
Araştırma Titizliği
• Bilimsel Araştırma Metodolojisi: Kapsamlı literatür incelemeleri yürütme, mevcut en son teknolojiye sahip yapay zekadaki boşlukları belirleme ve karmaşık akademik kavramları eyleme geçirilebilir mühendislik çerçeveleri halinde sentezleme konusunda kanıtlanmış yetenek veya arka plan (güçlü bir niceliksel temele sahipseniz iş başında da öğrenilebilir).
• Akran Değerlendirmesi Uzmanlığı: Hakem değerlendirmesi sürecindeki yetenek veya deneyim — matematiksel kanıtları, algoritmik varsayımları ve araştırma makalelerini geçerliliklerini ve sınırlamalarını değerlendirmek için eleştirel olarak değerlendirebilme becerisi.
Eğitim
• Bilgisayar Bilimleri, Matematik, Teorik İstatistik, Elektrik Mühendisliği, Fizik veya ilgili niceliksel araştırma alanında yüksek lisans veya doktorasını şu anda sürdürüyor veya yakın zamanda tamamlamış durumda.

sen kimsin
• Eleştirel Düşünme ve Sağlıklı Şüphecilik: Her şeyi sorgulama konusunda güçlü bir ruha sahipsiniz. Doğal olarak geleneksel makine öğrenimi varsayımlarına meydan okuyorsunuz, gizli uç durumları araştırıyorsunuz ve kesin kanıt olmadan ampirik doğruluğu göründüğü gibi kabul etmeyi reddediyorsunuz.
• Mantıksal Argüman Oluşturma: Sağlam, sağlam mantıksal argümanlar ve teknik gerekçeler oluşturma konusunda olağanüstü bir yeteneğiniz var. Karmaşık ampirik gözlemleri katı gereksinimleri karşılayan yapılandırılmış, savunulabilir kanıtlara dönüştürebilirsiniz.
mühendislik ve düzenleyici inceleme.
• Belirsizlik İçinde Büyür: Teorik bilgisayar bilimi, güvenlik mühendisliği ve gerçek dünyadaki uçuş operasyonlarının kesişimindeki zor, çözülmemiş matematik problemleriyle motive olursunuz.
Arbeitnow'da İsviçre'de daha fazla İngilizce Konuşma İşi bul

Kaynak: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.ch/jobs/companies/destinusgroup/machine-learning-certification-researcher-zurich-203268)