Text copied to clipboard!
শিরোনাম
Text copied to clipboard!মেশিন লার্নিং গবেষক
বিবরণ
Text copied to clipboard!
আমরা একজন দক্ষ মেশিন লার্নিং গবেষক খুঁজছি, যিনি উন্নত অ্যালগরিদম তৈরি ও বিশ্লেষণ করতে সক্ষম হবেন। এই পদের জন্য প্রার্থীকে মেশিন লার্নিং, ডিপ লার্নিং, এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে গভীর জ্ঞান থাকতে হবে। গবেষণা ও উন্নয়নের মাধ্যমে নতুন প্রযুক্তি উদ্ভাবন এবং বিদ্যমান মডেলগুলোর কার্যকারিতা বৃদ্ধি করাই এই পদের মূল লক্ষ্য।
এই পদের জন্য প্রার্থীকে বড় ডেটাসেট বিশ্লেষণ, মডেল প্রশিক্ষণ, এবং অপ্টিমাইজেশনের কাজ করতে হবে। গবেষণার মাধ্যমে নতুন অ্যালগরিদম তৈরি করা এবং সেগুলোর কার্যকারিতা পরীক্ষা করা হবে প্রধান দায়িত্ব। এছাড়াও, গবেষণার ফলাফল প্রকাশ করা এবং প্রযুক্তিগত দলকে সহায়তা করাও গুরুত্বপূর্ণ।
আমাদের আদর্শ প্রার্থীকে পাইথন, টেনসরফ্লো, পাইটর্চ, এবং অন্যান্য মেশিন লার্নিং টুলস সম্পর্কে গভীর জ্ঞান থাকতে হবে। পাশাপাশি, গণিত, পরিসংখ্যান, এবং ডেটা সায়েন্সের উপর শক্তিশালী ধারণা থাকা আবশ্যক।
যদি আপনি মেশিন লার্নিং গবেষণার প্রতি আগ্রহী হন এবং নতুন প্রযুক্তি উদ্ভাবনে আগ্রহী হন, তাহলে এই সুযোগটি আপনার জন্য।
দায়িত্ব
Text copied to clipboard!- নতুন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম গবেষণা ও উন্নয়ন করা।
- বড় ডেটাসেট বিশ্লেষণ ও মডেল প্রশিক্ষণ করা।
- মডেলের কার্যকারিতা মূল্যায়ন ও অপ্টিমাইজ করা।
- গবেষণার ফলাফল প্রকাশ করা ও প্রযুক্তিগত দলকে সহায়তা করা।
- নতুন প্রযুক্তি ও গবেষণা পদ্ধতি সম্পর্কে আপডেট থাকা।
- ডেটা প্রিপ্রসেসিং ও ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং করা।
- গবেষণার জন্য উপযুক্ত টুলস ও ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করা।
- প্রকল্পের জন্য গবেষণা কৌশল নির্ধারণ করা।
প্রয়োজনীয়তা
Text copied to clipboard!- মেশিন লার্নিং, ডিপ লার্নিং, এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় অভিজ্ঞতা।
- পাইথন, টেনসরফ্লো, পাইটর্চ, এবং অন্যান্য মেশিন লার্নিং টুলস সম্পর্কে জ্ঞান।
- গণিত, পরিসংখ্যান, এবং ডেটা সায়েন্সের উপর শক্তিশালী ধারণা।
- বড় ডেটাসেট বিশ্লেষণ ও মডেল প্রশিক্ষণের অভিজ্ঞতা।
- গবেষণা ও প্রযুক্তিগত প্রকাশনার অভিজ্ঞতা।
- ডেটা প্রিপ্রসেসিং ও ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং দক্ষতা।
- গবেষণার জন্য উপযুক্ত টুলস ও ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহারের দক্ষতা।
- প্রকল্প ব্যবস্থাপনা ও দলগত কাজের অভিজ্ঞতা।
সম্ভাব্য সাক্ষাত্কার প্রশ্ন
Text copied to clipboard!- আপনি কোন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম নিয়ে গবেষণা করেছেন?
- আপনার প্রিয় মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক কোনটি এবং কেন?
- আপনি কীভাবে বড় ডেটাসেট বিশ্লেষণ ও মডেল প্রশিক্ষণ করেন?
- আপনার গবেষণার ফলাফল কীভাবে মূল্যায়ন করেন?
- আপনি কীভাবে নতুন প্রযুক্তি ও গবেষণা পদ্ধতি সম্পর্কে আপডেট থাকেন?
- আপনার সবচেয়ে চ্যালেঞ্জিং গবেষণা প্রকল্প কোনটি ছিল?
- আপনি কীভাবে গবেষণার ফলাফল প্রকাশ করেন?
- আপনার দলে কাজ করার অভিজ্ঞতা কেমন?