الشركة:كوالكوم الهند الخاصة المحدودة
مجال العمل:مجموعة الهندسة، مجموعة الهندسة > هندسة الأجهزة

الملخص العام:

كشركة رائدة في الابتكار التكنولوجي، تدفع كوالكوم حدود الممكن لتمكين تجارب الجيل التالي ودفع التحول الرقمي للمساعدة في خلق مستقبل أكثر ذكاءً وترابطًا للجميع. كمهندس أجهزة في كوالكوم، ستقوم بالتخطيط والتصميم والتحسين والتحقق واختبار الأنظمة الإلكترونية، وتحقيق العائد، والدارات، والأنظمة الميكانيكية، الأنظمة الرقمية/التناظرية/RF/البصرية، والمعدات والتعبئة، وأنظمة الاختبار، وFPGA، و/أو أنظمة DSP التي تطلق منتجات عالمية من الطراز الأول. يتعاون مهندسو الأجهزة في كوالكوم مع فرق متعددة التخصصات لتطوير الحلول وتلبية متطلبات الأداء.

المؤهلات الدنيا:

درجة بكاليوس في علوم الكمبيوتر، أو هندسة الكهرباء/الإلكترونيات، أو الهندسة، أو مجال ذي صلة مع 3+ سنوات من الخبرة في هندسة الأجهزة أو العمل ذي الصلة.
أو
درجة ماجستير في علوم الكمبيوتر، أو هندسة الكهرباء/الإلكترونيات، أو الهندسة، أو مجال ذي صلة مع 2+ سنوات من الخبرة في هندسة الأجهزة أو العمل ذي الصلة.
أو
دكتوراه في علوم الكمبيوتر، أو هندسة الكهرباء/الإلكترونيات، أو الهندسة، أو مجال ذي صلة مع 1+ سنة من الخبرة في هندسة الأجهزة أو العمل ذي الصلة.

تركز فريقنا على تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المتطورة لحل المشكلات التجارية المعقدة في تصميم الرقائق، والتأهيل، وعمليات هندسة التصحيح. نهدف إلى تعزيز كفاءة الهندسة من خلال الأتمتة الذكية، والرؤى المستندة إلى البيانات، وتطوير الأدوات المبتكرة.

يتم البحث عن مهندس متحمس وقوي تقنيًا للانضمام إلى فريقنا الذي يركز على تطوير تحليلات البيانات المتقدمة ونماذج التعلم الآلي التي تدفع الابتكار في تصميم الرقائق، والتأهيل، وعمليات هندسة التصحيح. يتضمن هذا الدور بناء خطوط أنابيب بيانات قابلة للتوسع، وتطوير نماذج تعلم آلي مخصصة، وتطبيق تقنيات إحصائية وعميقة لاستخراج رؤى قابلة للتنفيذ من مجموعات بيانات معقدة.

المسؤوليات الرئيسية:

• تصميم وتنفيذ سير عمل تحليلات البيانات من البداية إلى النهاية مصممة خصيصًا لحالات استخدام هندسة أشباه الموصلات.

  
  
  

• تطوير وتدريب وتحسين نماذج التعلم الآلي باستخدام تقنيات التعلم المراقب وغير المراقب والتعلم العميق.

  
  
  

• إجراء هندسة الميزات، وتقييم النماذج، وضبط المعلمات لتحسين أداء النموذج.

  
  
  

• بناء خطوط أنابيب إدخال وتحويل البيانات القابلة للتوسع باستخدام بايثون وأدوات سحابية.

  
  
  

• تطبيق التحليل الإحصائي وتقنيات التصوير لاستخراج رؤى من مجموعات بيانات كبيرة.

  
  
  

• إجراء تحليل السلاسل الزمنية باستخدام طرق مثل ANOVA وتقنيات إحصائية أخرى.

  
  
  

• تجربة منصات GenAI، وLLMs، وتقنيات RAG لتعزيز قدرات النموذج.

  
  
  

• التعاون مع فرق متعددة التخصصات لدمج نماذج التعلم الآلي في سير العمل والأدوات الهندسية.

  
  
  

• توثيق المنهجيات وتقديم الإرشادات الفنية للفرق الداخلية.

  
  
  

المؤهلات الدنيا:

• درجة ماجستير في علوم الكمبيوتر، أو علوم البيانات، أو مجال ذي صلة.

  
  
  

• مهارات برمجة قوية في بايثون أو C++.

  
  
  

• فهم قوي لهياكل البيانات، والخوارزميات، ومبادئ تصميم البرمجيات.

  
  
  

• مهارات تحليلية وحل المشكلات قوية.

  
  
  

• خبرة عملية في تقنيات التعلم المراقب وغير المراقب (مثل التصنيف، والتجميع، وتقليل الأبعاد).

  
  
  

• خبرة في هياكل الشبكات العصبية العميقة بما في ذلك RNNs، والمحولات.

  
  
  

• خبرة في أطر التعلم الآلي مثل scikit-learn، وTensorFlow، أو PyTorch.

  
  
  

• GenAI، وLLMs، وتحسين RAG. خبرة في ضبط LLM، والتقطير.

  
  
  

• إجادة في تحليل البيانات باستخدام Pandas، وNumPy، وMatplotlib.

  
  
  

• التحليل الإحصائي والتصوير.

  
  
  

• هندسة الميزات وتقييم النموذج.

  
  
  

• فهم GPU، وCUDA، وأطر وطرق الحوسبة عالية الأداء.

  
  
  

المؤهلات المفضلة:

• دكتوراه في علوم الكمبيوتر، أو علوم البيانات، أو مجال ذي صلة.

  
  
  

• خبرة في تطوير وتدريب نماذج كبيرة من البداية.

  
  
  

• إلمام بأساليب تحليل السلاسل الزمنية بما في ذلك ANOVA، وARIMA، والتحلل الموسمي.

  
  
  

• إلمام بقواعد بيانات SQL، وأطر ETL، ومنصات السحاب (مثل AWS).

  
  
  

• معرفة بأطر دمج LLM (مثل LangChain).

  
  
  

• خبرة عملية في الحوسبة الموزعة ومعالجة البيانات على نطاق السحابة.

  
  
  

• تصميم البرمجيات والهندسة المعمارية.

  
  
  

الكلمات الرئيسية:تحليلات البيانات الكبيرة، تطوير نماذج التعلم الآلي، التعلم العميق، المحولات، تحليل السلاسل الزمنية، TensorFlow، PyTorch، GenAI، LLM، RAG، AWS، SQL، ETL، LangChain.

المتقدمون:تعتبر كوالكوم صاحب عمل يتيح الفرص للجميع. إذا كنت فردًا ذو إعاقة وتحتاج إلى تسهيلات أثناء عملية التقديم/التوظيف، تأكد من أن كوالكوم ملتزمة بتوفير عملية ميسرة. يمكنك إرسال بريد إلكتروني إلى [email protected] أو الاتصال برقم كوالكوم المجاني الموجود هنا. عند الطلب، ستوفر كوالكوم تسهيلات معقولة لدعم الأفراد ذوي الإعاقات للمشاركة في عملية التوظيف. كما تلتزم كوالكوم أيضًا بجعل مكان عملنا ميسورًا للأفراد ذوي الإعاقات. (تذكر أن هذا البريد الإلكتروني يستخدم لتوفير تسهيلات معقولة للأفراد ذوي الإعاقات. لن نرد هنا على الطلبات المتعلقة بتحديثات الطلبات أو استفسارات السيرة الذاتية).

تتوقع كوالكوم من موظفيها الالتزام بجميع السياسات والإجراءات المعمول بها، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر متطلبات الأمان والمتطلبات الأخرى المتعلقة بحماية المعلومات السرية للشركة وغيرها من المعلومات السرية و/أو الملكية، إلى الحد الذي تكون فيه هذه المتطلبات مسموح بها بموجب القانون المعمول به.

إلى جميع وكالات التوظيف والتوظيف:موقع الوظائف لدينا مخصص فقط للأفراد الذين يسعون للحصول على وظيفة في كوالكوم. لا يُسمح لوكالات التوظيف والأفراد الذين تم تمثيلهم من قبل وكالة باستخدام هذا الموقع أو تقديم ملفات تعريف أو طلبات أو سير ذاتية، وسيتم اعتبار أي من هذه التقديمات غير مرغوب فيها. لا تقبل كوالكوم السير الذاتية أو الطلبات غير المرغوب فيها من الوكالات. يرجى عدم إرسال السير الذاتية إلى عنوان وظائفنا، أو موظفي كوالكوم، أو أي موقع آخر للشركة. لا تتحمل كوالكوم أي مسؤولية عن أي رسوم تتعلق بالسير الذاتية/الطلبات غير المرغوب فيها.

إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من المعلومات حول هذا الدور، يرجى الاتصال بـ وظائف كوالكوم.