با کمترین هزینه برای انجام پروژه‌های خود بهترین متخصص را استخدام کنید!
 
...

پروژه‌های AI Applications | فرصت‌های حرفه‌ای لنسریفای

پروژه‌های به‌روز AI Applications در لنسریفای
فریلنسر هستی و مهارت "AI Applications" داری؟
به صفحه پروژه‌های AI Applications در لنسریفای خوش آمدید؛ جایی که توسعه‌دهندگان، مهندسان یادگیری ماشین و علاقه‌مندان هوش مصنوعی می‌توانند پروژه‌های معتبر، آینده‌دار و درآمدزا را پیدا کنند و نمونه‌کار حرفه‌ای بسازند. AI Applications یا «کاربردهای هوش مصنوعی» یعنی تبدیل الگوریتم‌ها و مدل‌ها به راهکارهای واقعی برای کسب‌وکار: از چت‌بات‌های هوشمند و موتورهای توصیه‌گر تا تشخیص تصویر، تحلیل احساسات، پیش‌بینی تقاضا و اتوماسیون فرآیندها. چرا این مهارت مهم است؟ تقریباً تمام صنایع—فین‌تک، سلامت، خرده‌فروشی، لجستیک، آموزش و تولید—برای افزایش دقت، سرعت و سودآوری به راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی تکیه می‌کنند. این تقاضای پرشتاب، فرصت‌های شغلی فراوان، مسیر رشد روشن و دستمزدهای رقابتی را برای متخصصان AI Applications رقم زده است. اگر به دنبال کاری آینده‌دار و تاثیرگذار هستید، اینجا نقطه شروعی عالی است. در لنسریفای چه پروژه‌هایی پیدا می‌کنید؟ - طراحی و استقرار چت‌بات و دستیار هوشمند (NLP/LLM) - بینایی ماشین برای تشخیص عیب، OCR و تحلیل تصویر/ویدئو - سیستم‌های توصیه‌گر، شخصی‌سازی و بخش‌بندی مشتری - تحلیل پیش‌بینانه، کشف تقلب و پیش‌بینی سری‌های زمانی - اتوماسیون هوشمند فرآیندها (RPA) و استخراج داده - ارزیابی و بهینه‌سازی مدل، MLOps، مانیتورینگ و استقرار در مقیاس برای موفقیت در این پروژه‌ها، تسلط بر Python، کتابخانه‌های یادگیری ماشین و عمیق (مانند scikit-learn، TensorFlow یا PyTorch)، ابزارهای NLP و چارچوب‌های مدرن کار با مدل‌های زبانی، همراه با درک معماری داده، ارزیابی مدل و استقرار ابری مزیت بزرگی محسوب می‌شود. تجربه در طراحی مسیر داده، RAG، تست A/B و بهینه‌سازی هزینه نیز امتیاز شما را بالا می‌برد. در این صفحه می‌توانید پروژه‌ها را بر اساس بودجه، زمان‌بندی و فناوری فیلتر کنید، شرح نیاز کارفرما را بخوانید و پیشنهاد حرفه‌ای ارسال کنید. با ارتباط روشن، زمان‌بندی دقیق و تحویل باکیفیت، امتیاز بگیرید و شانس دریافت پروژه‌های بزرگ‌تر و بلندمدت را افزایش دهید. اگر کارفرما هستید، با ثبت پروژه شفاف و قابل سنجش، سریع به شبکه‌ای از فریلنسرهای متخصص و معتبر دسترسی پیدا می‌کنید. همین حالا شروع کنید: پروفایل خود را کامل کنید، دو تا سه پروژه مناسب مهارت‌تان را انتخاب کنید و یک پیشنهاد سفارشی، خلاصه و نتیجه‌محور بنویسید. مسیر حرفه‌ای شما در AI Applications از اینجا آغاز می‌شود؛ آینده‌ای روشن و فرصت‌های شغلی متنوع در انتظار شماست.
توضیحات بیشتر +

انقضا: 4 اسفند 1403 - 4 پیشنهاد
From: Oil Design and Construction Company (ODCC) Date: 2/7/2025 Subject: Proposal for AI-Based Machine Learning System for Refinery Process Optimization Introduction to ODCC Oil Design and Construction Company (ODCC) is a leading EPC contractor in Iran, specializing in refinery construction and petrochemical projects. Established in 1991, ODCC has successfully executed large-scale oil and gas projects, including Crude Distillation Units (CDU), Vacuum Distillation Units (VDU), Naphtha Hydrotreaters (NHT), Diesel Hydrotreaters (DHT), Sulfur Recovery Units (SRU), Fluid Catalytic Cracking (FCC), and Isomerization Units. To improve refining efficiency, product yield, and process optimization, we seek a machine-learning-based solution capable of analyzing complex refinery process data and predicting outcomes based on varying feedstock compositions. Project Scope & Objectives The AI solution should: 1. Process Large-Scale Refinery Data – Analyze historical and real-time data from CDU, VDU, and other process units to identify efficiency improvements. 2. Predict Product Yields – Based on different crude oil types, forecast product output composition (gasoline, diesel, fuel oil, LPG, etc.). 3. Optimize Process Parameters – Adjust operational settings for maximum yield, energy efficiency, and cost reduction. 4. Feedstock Adaptability – Automatically generate refining process predictions when new crude oil blends are introduced. 5. Anomaly Detection & Process Safety – Identify deviations, inefficiencies, or potential failures in refinery operations. 6. Real-Time Simulation & Decision Support – Provide engineers with AI-driven recommendations to enhance operational decisions. Key Challenges & Considerations • Complex Feedstock Variability: ODCC processes various crude oil types with different chemical compositions. • Multi-Unit Process Integration: The AI model must learn from CDU, VDU, NHT, DHT, FCC, SRU, and other refining units. • Real-Time Processing Needs: The system must work with live operational data while also leveraging historical datasets. • Customization & Industrial Compatibility: The software must integrate with ODCC’s existing refinery control systems (DCS, SCADA, and historian databases). Available Data & Resources ODCC has extensive process information, operational records, and crude oil test reports, including: • Crude Oil Assay Data – Composition, density, sulfur content, etc. • Process Operating Conditions – Temperature, pressure, flow rates. • Historical Production Data – Product yields, quality, and refining efficiencies. • Energy Consumption & Catalyst Performance – Key factors in refining economics. We are prepared to provide full access to these datasets to train the AI model effectively. Expected Deliverables We expect the AI company to develop: 1. A refinery process optimization software using machine learning models. 2. User-friendly dashboard for refinery engineers to analyze results. 3. Integration with ODCC’s existing control and data systems. 4. Simulation tool for predicting product outputs and refining performance. 5. Training & Technical Support for ODCC process engineers. Collaboration & Development Approach We seek a collaborative development approach, where your AI specialists work alongside ODCC’s process engineers, control system experts, and refinery operators. The project will follow an iterative testing model, ensuring continuous refinement and accuracy improvement. Next Steps Please provide a detailed proposal, including: • Your technical approach to developing this AI system. • Implementation timeline and project milestones. • Estimated budget and licensing structure. • Case studies of similar projects (if available). We believe this AI-driven refinery optimization system will significantly enhance ODCC’s process efficiency, cost control, and product yield optimization. We look forward to discussing this collaboration in further detail. Best regards,
انقضا: 4 اسفند 1403 - 2 پیشنهاد
From: Oil Design and Construction Company (ODCC) Date: 2/7/2025 Subject: Proposal for AI-Based Cost Estimation & Optimization Software for EPC Projects Introduction to ODCC Oil Design and Construction Company (ODCC) is a leading EPC contractor in Iran, specializing in refinery construction, petrochemicals, and hydrocarbon process plant industries. Established in 1991, ODCC has successfully executed world-scale projects, ranging from feasibility studies to turnkey mega-projects. Our extensive experience includes gas processing, oil & gas field development, petroleum refining, petrochemicals, and renewable energy projects. We are recognized as a 1st Grade EPC contractor in Iran and have been awarded multiple national project excellence awards. ODCC has delivered critical infrastructure projects, including the Abadan Refinery Upgrading Project, South Azadegan Oil Field Development, and Esfahan Oil Refinery Upgrading & Petrochemical Project. Given our commitment to cost efficiency and project optimization, we seek an AI-driven cost estimation and control solution to improve forecasting accuracy and cost efficiency in future projects. Project Scope & Objectives We aim to develop a machine-learning-based cost optimization system that will: 1. Leverage Historical Project Data – Analyze cost trends from previous EPC projects to improve future cost estimations. 2. Real-Time Cost Data Integration – Collect and update local (Rial) and international (USD, EUR) prices for materials and services. 3. Local Resource Optimization – Prioritize Iranian suppliers and contractors, given geopolitical constraints and local content requirements. 4. Risk Management & Cost Control – Provide real-time alerts for potential cost overruns, allowing proactive decision-making. 5. Scenario Analysis & Forecasting – Simulate various market conditions, currency fluctuations, and supply chain risks. Key Challenges • Currency Volatility: Managing cost variations between Iranian Rial, USD, and EUR. • Geopolitical & Sanctions Limitations: Ensuring compliance with restrictions while maximizing local procurement. • Data Complexity: Integrating diverse cost elements from procurement records, vendor databases, and historical budgets. • Supply Chain Disruptions: Mitigating risks associated with fluctuating availability of materials and foreign exchange constraints. Expected Deliverables We expect the AI company to provide: 1. A custom-built AI cost estimation and optimization platform. 2. Integration with procurement and financial systems to track real-time cost data. 3. User-friendly dashboards with predictive analytics for cost control. 4. Multi-currency support for cost comparisons and financial planning. 5. Training & Technical Support for ODCC’s project management team. Collaboration & Development Approach We seek a close collaboration between your AI specialists and ODCC’s procurement, engineering, and project management teams. The project will follow an iterative development model, ensuring the final product is fully aligned with ODCC’s operational requirements. Next Steps Please provide a detailed proposal including: • Technical approach for developing this AI solution. • Implementation timeline with key milestones. • Estimated budget and licensing model. • Case studies from similar projects (if available). We believe this collaboration will enhance ODCC’s ability to manage project costs, optimize local resources, and improve financial forecasting. We look forward to discussing this project further. Best regards,
انقضا: 29 دی 1403 - 0 پیشنهاد
هدف این پروژه ساخت ابزاری با هوش مصنوعی برای کمک به مدیر پروژه ها است. این ابزار باید به مدیر پروژه کمک کند تا پروژه خود را در طول اجرا از نظر ۱- زمان و هزینه ۲- تخصیص منابع تحلیل و بهینه سازی کنند. فرض بر این است که این پروژه ها در نرم افزار های MS Project یا Primavera تعریف شده اند. برای این پروژه باید Dataset مورد نیاز شناسایی و اطلاعات لازم بصورت مصنوعی تولید شود. زبان برنامه نویسی پایتون مورد نیاز است.