تحدى ذاكرتك! العب لعبة N-Back الجديدة في تطبيق إيموتيف
تحدى ذاكرتك! العب لعبة N-Back الجديدة في تطبيق إيموتيف
مهندس عمليات تعلم الآلة (MLOps)
شارك:
الموقع: هانوي
المسؤوليات الرئيسية:
● تصميم وبناء واستكشاف أنظمة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مستوى الإنتاج على
GCP و AWS
● تطوير وصيانة أنابيب CI/CD باستخدام أدوات مثل Jenkins أو GitHub Actions أو
ما شابه.
● تحسين وإعادة هيكلة وتحويل ونشر ومراقبة نماذج علوم البيانات، مع ضمان
التحكم الجيد في الإصدارات والجودة.
● أتمتة الاختبار والتحقق وتقييم الأداء لنماذج التعلم الآلي.
● التعاون مع علماء البيانات والمهندسين والمعماريين لتقديم حلول قابلة للتطوير،
ومعالجة الوثائق بوضوح و شمولية.
● إدارة وتحسين البنية التحتية ككود (IaC) باستخدام أدوات مثل Terraform أو
CloudFormation لضمان بيئات قابلة للتطوير وإعادة الإنتاج.
● تنفيذ ومراقبة مقاييس أداء النموذج في الإنتاج، مع معالجة الانحراف أو التحيز أو التدهور بشكل استباقي.
● ضمان أمان وامتثال أنظمة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك معايير خصوصية البيانات (مثل: GDPR، HIPAA) وممارسات النشر الآمن.
المؤهلات المطلوبة:
● خبرة مثبتة في تصميم وتنفيذ أنابيب MLOps على المنصات السحابية
(يفضل GCP و AWS).
● خبرة عملية مع أطر MLOps (مثل: Kubeflow، MLFlow، Metaflow،
Ray) وأدوات الحاويات (Docker، Kubernetes).
● مهارات برمجة قوية في Python و Bash أو ما شابه، مقرونة بمعرفة عميقة ببيئات
Linux.
● خبرة مع أدوات المراقبة مثل Prometheus و Grafana أو أطر تسجيل مخصصة
لتتبع أداء النظام والنموذج.
● معرفة بأطر الحوسبة الموزعة (مثل: Spark، Ray) للتعامل مع معالجة البيانات الكبيرة أو تدريب النماذج.
● فهم واجهات برمجة التطبيقات RESTful وعمارة الخدمات الدقيقة، مع خبرة
في دمج نماذج التعلم الآلي في أنظمة التطبيقات.
● مهارات تواصل ممتازة باللغة الإنجليزية، مع نهج تعاوني يركز على الفريق.
المؤهلات المفضلة:
● خبرة في معالجة البيانات في الوقت الحقيقي أو الحوسبة الطرفية.
● خلفية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي المرتبطة بعلم الأعصاب، أو الأجهزة القابلة للارتداء، أو التفاعل بين الإنسان والكمبيوتر (متماشية مع مهمة EMOTIV).
يرجى إرسال سيرتك الذاتية إلى السيدة هويين على huyennguyen@emotiv.com.
الموقع: هانوي
المسؤوليات الرئيسية:
● تصميم وبناء واستكشاف أنظمة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مستوى الإنتاج على
GCP و AWS
● تطوير وصيانة أنابيب CI/CD باستخدام أدوات مثل Jenkins أو GitHub Actions أو
ما شابه.
● تحسين وإعادة هيكلة وتحويل ونشر ومراقبة نماذج علوم البيانات، مع ضمان
التحكم الجيد في الإصدارات والجودة.
● أتمتة الاختبار والتحقق وتقييم الأداء لنماذج التعلم الآلي.
● التعاون مع علماء البيانات والمهندسين والمعماريين لتقديم حلول قابلة للتطوير،
ومعالجة الوثائق بوضوح و شمولية.
● إدارة وتحسين البنية التحتية ككود (IaC) باستخدام أدوات مثل Terraform أو
CloudFormation لضمان بيئات قابلة للتطوير وإعادة الإنتاج.
● تنفيذ ومراقبة مقاييس أداء النموذج في الإنتاج، مع معالجة الانحراف أو التحيز أو التدهور بشكل استباقي.
● ضمان أمان وامتثال أنظمة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك معايير خصوصية البيانات (مثل: GDPR، HIPAA) وممارسات النشر الآمن.
المؤهلات المطلوبة:
● خبرة مثبتة في تصميم وتنفيذ أنابيب MLOps على المنصات السحابية
(يفضل GCP و AWS).
● خبرة عملية مع أطر MLOps (مثل: Kubeflow، MLFlow، Metaflow،
Ray) وأدوات الحاويات (Docker، Kubernetes).
● مهارات برمجة قوية في Python و Bash أو ما شابه، مقرونة بمعرفة عميقة ببيئات
Linux.
● خبرة مع أدوات المراقبة مثل Prometheus و Grafana أو أطر تسجيل مخصصة
لتتبع أداء النظام والنموذج.
● معرفة بأطر الحوسبة الموزعة (مثل: Spark، Ray) للتعامل مع معالجة البيانات الكبيرة أو تدريب النماذج.
● فهم واجهات برمجة التطبيقات RESTful وعمارة الخدمات الدقيقة، مع خبرة
في دمج نماذج التعلم الآلي في أنظمة التطبيقات.
● مهارات تواصل ممتازة باللغة الإنجليزية، مع نهج تعاوني يركز على الفريق.
المؤهلات المفضلة:
● خبرة في معالجة البيانات في الوقت الحقيقي أو الحوسبة الطرفية.
● خلفية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي المرتبطة بعلم الأعصاب، أو الأجهزة القابلة للارتداء، أو التفاعل بين الإنسان والكمبيوتر (متماشية مع مهمة EMOTIV).
يرجى إرسال سيرتك الذاتية إلى السيدة هويين على huyennguyen@emotiv.com.
الموقع: هانوي
المسؤوليات الرئيسية:
● تصميم وبناء واستكشاف أنظمة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مستوى الإنتاج على
GCP و AWS
● تطوير وصيانة أنابيب CI/CD باستخدام أدوات مثل Jenkins أو GitHub Actions أو
ما شابه.
● تحسين وإعادة هيكلة وتحويل ونشر ومراقبة نماذج علوم البيانات، مع ضمان
التحكم الجيد في الإصدارات والجودة.
● أتمتة الاختبار والتحقق وتقييم الأداء لنماذج التعلم الآلي.
● التعاون مع علماء البيانات والمهندسين والمعماريين لتقديم حلول قابلة للتطوير،
ومعالجة الوثائق بوضوح و شمولية.
● إدارة وتحسين البنية التحتية ككود (IaC) باستخدام أدوات مثل Terraform أو
CloudFormation لضمان بيئات قابلة للتطوير وإعادة الإنتاج.
● تنفيذ ومراقبة مقاييس أداء النموذج في الإنتاج، مع معالجة الانحراف أو التحيز أو التدهور بشكل استباقي.
● ضمان أمان وامتثال أنظمة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك معايير خصوصية البيانات (مثل: GDPR، HIPAA) وممارسات النشر الآمن.
المؤهلات المطلوبة:
● خبرة مثبتة في تصميم وتنفيذ أنابيب MLOps على المنصات السحابية
(يفضل GCP و AWS).
● خبرة عملية مع أطر MLOps (مثل: Kubeflow، MLFlow، Metaflow،
Ray) وأدوات الحاويات (Docker، Kubernetes).
● مهارات برمجة قوية في Python و Bash أو ما شابه، مقرونة بمعرفة عميقة ببيئات
Linux.
● خبرة مع أدوات المراقبة مثل Prometheus و Grafana أو أطر تسجيل مخصصة
لتتبع أداء النظام والنموذج.
● معرفة بأطر الحوسبة الموزعة (مثل: Spark، Ray) للتعامل مع معالجة البيانات الكبيرة أو تدريب النماذج.
● فهم واجهات برمجة التطبيقات RESTful وعمارة الخدمات الدقيقة، مع خبرة
في دمج نماذج التعلم الآلي في أنظمة التطبيقات.
● مهارات تواصل ممتازة باللغة الإنجليزية، مع نهج تعاوني يركز على الفريق.
المؤهلات المفضلة:
● خبرة في معالجة البيانات في الوقت الحقيقي أو الحوسبة الطرفية.
● خلفية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي المرتبطة بعلم الأعصاب، أو الأجهزة القابلة للارتداء، أو التفاعل بين الإنسان والكمبيوتر (متماشية مع مهمة EMOTIV).
يرجى إرسال سيرتك الذاتية إلى السيدة هويين على huyennguyen@emotiv.com.
تابع القراءة