التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

العمل ابتكاري والتجربة ساحرة.

مجموعة من موظفي ƽapp في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي يتحدثون داخل مكتب.

يبتكر العاملون هُنا في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي تجارب مذهلة بكل منتج من منتجات ƽapp، ما يُمكّن الملايين من القيام بأشياء تفوق خيالهم. ولأن ƽapp تدمج بالكامل بين الأجزة والبرامج عبر كل جهاز، يتعاون هؤلاء الباحثون والمهندسون بطرق أكثر كفاءة لتحسين تجربة المستخدم مع الحرص على حماية بياناته. انضم إلينا واصنع الفرق من خلال المنتجات التي تبتكرها والأبحاث التي تنشرها.

بالنسبة لسيسيل، التعاون يُسرع من وتيرة التعلم الآلي.

قصة سيسيل

سيسيل، مديرة في قسم الهندسة في ƽapp، تتحدث مع زملائها في مكتب بشركة ƽapp.

يمكن لأي إيموجي أن يرسم ابتسامة فورية على أوجه الناس، لكن يتطلب الأمر مواهب خاصة لجعل رمز أنيموجي يبتسم، وسيسيل وزملاؤها يضمنون أن تنعكس تلك التعبيرات بدقة وعلى الفور. سيسيل، بصفتها مديرة في قسم الهندسة في ƽapp، هي جزء من فريق مسؤول عن تطوير طبقات البرامج التي تدعم تسريع الأجزة للشبكات العصبية على منصات ƽapp، ما يوفر أداءً في الوقت الفعلي لمجموعة متنوعة من التطبيقات. لذا، تُتيح منهجيتهم المبتكرة تنفيذ العمليات على الجهاز نفسه، ما يُقدم أداءً أفضل وكفاءة أعلى في استهلاك الطاقة لعملائنا مع الحفاظ على خصوصية بياناتهم. بحسب سيسيل، تعود هذه التجارب الاستثنائية المقدمة للعملاء إلى التعاون الملهم بين أشخاص من خلفيات متعددة ووجهات نظر مختلفة. "تجذب ƽapp مجموعة متنوعة من المهندسين الموهوبين، لذلك في كل مرة نجتمع فيها معاً لإنجاز شيء جذاب، نصل إلى هذه اللحظة الملهمة من الروعة".

انضم إلى فريق وابدأ قصتك هُنا.

البنية التحتية للتعلم الآلي

ضع الأساس المتين الذي يدعم مجموعة من أكثر منتجات ƽapp ابتكاراً. من خلال العمل ضمن هذا الفريق، ستُتاح لك فرصة الربط بين أفضل الباحثين في العالم وأحدث أدوات الحوسبة والتخزين والتحليل لمواجهة أكثر التحديات تعقيداً في مجال التعلم الآلي. ولأنك في ƽapp، ستتولى أنت وفريقك الابتكار عبر هذا المسار المهني بالكامل: الأجزة، والبرامج، والخوارزميات - كل شيء هُنا. تشمل مجالات العمل هندسة الواجهة الخلفية، وعلوم البيانات، وهندسة المنصات، وهندسة الأنظمة.

التعلم العميق والتعلم المعزز

انضم إلى فريق من الباحثين والمهندسين الذين يتمتّعون بسجل حافل في مجموعة متنوعة من طرق التعلم الآلي: التعلم الموجه وغير الموجه، والنماذج التوليدية، والتعلم الزمني، وتدفقات المدخلات متعددة الوسائط، والتعلم المعزز العميق، والتعلم المعزز العكسي، ونظرية القرار، ونظرية الألعاب. يتبحّر هذا الفريق في أبحاث التعلم العميق والذكاء الاصطناعي للمساعدة في حل المشكلات الكبيرة والمعقدة في العالم الواقعي. تشمل مجالات العمل التعلم العميق، والتعلم المعزز، والبحث.

معالجة اللغة الطبيعية وتقنيات الكلام

يضم هذا الفريق علماء البحث ذوي الخبرة العملية من مجالات متنوعة تتعلق بمعالجة اللغة الطبيعية. انضم إليهم للعمل على فهم اللغة الطبيعية، والترجمة الآلية، وتمييز الكيانات المُعرّفة، والإجابة عن الأسئلة، وتجزئة الموضوعات، والتعرّف التلقائي على الكلام. يستند بحث هذا الفريق عادةً إلى كميات كبيرة جداً من البيانات والأساليب المبتكرة في التعلم العميق لمواجهة تحديات المستخدمين حول العالم - بلغات العالم المختلفة. تشمل مجالات العمل هندسة اللغة الطبيعية، والنمذجة اللغوية، وهندسة البرمجيات لتحويل النص إلى كلام، وهندسة أطر الكلام، وعلوم البيانات، والبحث.

يُطلقون عليه اسم "التعلم الآلي"،
ولكن جوليا أيضاً تواصل التعلم.

قصة جوليا

جوليا، قائدة فريق معالجة اللغة الطبيعية، تجلس على طاولة برفقة زملائها في ƽapp.

تعمل جوليا في ƽapp منذ أوائل التسعينيات. وتقول: "كنا نعمل على التعلم الآلي من قبل أن يصبح رائجاً بهذه الدرجة". اليوم، تقود جوليا فريق معالجة اللغة الطبيعية، وتعليم الآلات للتعرف على أنماط مثل الأرقام أو الصور أو الكلمات، بما في ذلك أكثر من 30,000 حرف صيني مكتوب بخط اليد. على الرغم من متابعتها الشغوفة لأحدث الأبحاث الأكاديمية، تقول جوليا إن التعاون مع فريقها والمجموعات الأخرى في ƽapp يساعدها أيضاً في الحفاظ على مكانتها المتقدمة في مجالها. "أُحب التحديات الفكرية، لكن أكثر ما أحبه على الإطلاق هو تحويل تلك الأفكار إلى ابتكارات فعلية - لمسة سحرية يشعر بها الملايين حول العالم".

الرؤية الحاسوبية

انضم لحل أكثر المشكلات تعقيداً في مجال الرؤية الحاسوبية والإدراك. كُن جزءاً من فريق متعدد التخصصات يصمم الخوارزميات لتحليل ودمج تدفقات البيانات الحسية المعقدة. يعمل هذا الفريق على جميع المهام، بدءاً من خوارزميات معالجة الصور منخفضة المستوى إلى أساليب الشبكات العصبية العميقة لاكتشاف الأجسام، مع الحرص دائماً على التوازن بين دقة الخوارزميات وأداء الحوسبة. تشمل مجالات العمل الرؤية الحاسوبية، وعلوم البيانات، والتعلم العميق.

البحث التطبيقي

حوّل الأفكار المبتكرة إلى ميزات ثورية. ستُشارك في أبحاث التعلم الآلي الأساسية والتطبيقية التي تُركز على تطوير الخوارزميات ودمجها. ستُطوِّر، بصفتك مهندس بحث وتطوير برمجيات، خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة لتمكين منتجات ƽapp وخدماتها الحالية والمستقبلية في مجالات تشمل الصحة، وتسهيلات الاستخدام، والخصوصية. تشمل مجالات العمل هندسة منصات التعلم الآلي، وهندسة الأنظمة، وعلوم البيانات، والعلوم التطبيقية.