مهندس رؤية حاسوبية (Edge AI) وخبير YOLOv8

المسمى الوظيفي:

مهندس/مطور رؤية حاسوبية (Computer Vision Engineer) متخصص في الذكاء الاصطناعي على الحافة (Edge AI).

ملخص المشروع:

نحن بصدد بناء نظام أتمتة شامل ومبتكر للمطاعم يعتمد على الذكاء الاصطناعي والكاميرات (نظام YOLOv8) لزيادة الكفاءة والامتثال. نبحث عن متخصص لتطوير ونشر نماذج الرؤية الحاسوبية على الأجهزة الطرفية (Edge Devices) مثل NVIDIA Jetson وتغذية لوحة التحكم (Dashboard) بالبيانات الحية والموثوقة.

المسؤوليات الرئيسية (المهام المطلوبة):

ستتركز مهامك حول ثلاث مراحل أساسية لتوفير البيانات للموديل الأول (المراقبة والامتثال) على لوحة التحكم:

نشر وتحسين نموذج YOLOv8:

نشر وتحسين نماذج YOLOv8 مسبقة التدريب (Pre-trained) أو مخصصة (Custom-trained) على أجهزة NVIDIA Jetson.

استخدام تقنيات التحسين مثل TensorRT لضمان سرعة استدلال (Inference) عالية في الوقت الفعلي (Real-Time Performance).

ضمان استمرارية عمل النموذج بدقة عالية (High Accuracy) في بيئة المطعم الديناميكية.

تطوير منطق اكتشاف الكائنات وتحليل الامتثال:

تتبع الموظفين: برمجة منطق لاكتشاف وتتبع الموظفين والتنبيه عند وقوع انتهاكات محددة (مثل عدم ارتداء القفازات، أو دخول مناطق محظورة).

تحليل نظافة الطاولات: تنفيذ منطق تصنيف حالة الطاولة (Clean/Dirty) بناءً على مخرجات YOLOv8 وإرسال تنبيهات فورية للموظفين المعنيين.

تكامل البيانات والتوصيل بالشبكة الخلفية (Backend Integration):

كتابة كود Python لـ "تنظيف" وتنسيق بيانات مخرجات YOLOv8 (تحويل Bounding Boxes إلى بيانات قابلة للقراءة مثل {"table_id": 3, "status": "Dirty"}).

تنفيذ بروتوكول اتصال موثوق (مثل MQTT أو WebSocket) لإرسال التنبيهات والبيانات الحية إلى الواجهة الخلفية السحابية (Cloud Backend) الخاصة بنا، والتي بدورها تُغذي لوحة التحكم.

المهارات والخبرات المطلوبة (Required Skills):

خبرة لا تقل عن سنتين في تطوير حلول الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) والتعلم الآلي (Machine Learning).

إتقان العمل مع YOLOv8 والقدرة على تعديل وتدريب النماذج.

خبرة عملية مثبتة في العمل مع أجهزة NVIDIA Jetson (Nano/Xavier/Orin) لتطبيقات الحافة (Edge Computing).

مهارات قوية في لغة Python ومكتبات (NumPy, OpenCV, PyTorch/TensorFlow).

خبرة في تحسين أداء النماذج باستخدام مكتبة NVIDIA TensorRT لتحقيق أقصى استفادة من موارد الحافة.

فهم لأساسيات الشبكات والاتصال (REST API, WebSocket, أو MQTT