شارك:
الموقع: هانوي
المسؤوليات الرئيسية:
● تصميم وبناء وحل المشكلات في أنظمة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي ذات الجودة الإنتاجية على
GCP و AWS
● تطوير وصيانة خطوط أنابيب CI/CD باستخدام أدوات مثل Jenkins أو GitHub Actions أو
ما شابه.
● تحسين وإعادة هيكلة وحاوية ونشر ومراقبة نماذج علم البيانات، مع ضمان
التحكم الجيد في الإصدارات والجودة.
● أتمتة الاختبار والتحقق وتقييم الأداء لنماذج التعلم الآلي.
● الشراكة مع علماء البيانات والمهندسين والمعماريين لتقديم حلول قابلة للتوسع،
مع توثيق العمليات بوضوح وشمولية.
● إدارة وتحسين البنية التحتية ككود (IaC) باستخدام أدوات مثل Terraform أو
CloudFormation لضمان بيئات قابلة للتوسع وقابلة للتكرار.
● تنفيذ ومراقبة مقاييس أداء النموذج في الإنتاج، ومعالجة الانحراف أو التحيز أو التدهور بشكل استباقي.
● ضمان الأمان والامتثال لأنظمة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك معايير خصوصية البيانات (مثل GDPR و HIPAA) وممارسات النشر الآمن.
المؤهلات المطلوبة:
● خبرة مثبتة في تصميم وتنفيذ خطوط أنابيب MLOps على منصات السحابة
(يفضل GCP و AWS).
● خبرة عملية مع أطر MLOps (مثل Kubeflow و MLFlow و Metaflow و
Ray) وأدوات الحاويات (Docker و Kubernetes).
● مهارات برمجة قوية في Python أو Bash أو ما شابه، جنبًا إلى جنب مع معرفة عميقة بـ
بيئات Linux.
● خبرة في أدوات المراقبة مثل Prometheus و Grafana أو أطر تسجيل الدخول المخصصة
لتتبع أداء الأنظمة والنماذج.
● معرفة بأطر الحوسبة الموزعة (مثل Spark و Ray) للتعامل مع معالجة البيانات على نطاق واسع أو تدريب النماذج.
● فهم واجهات برمجة التطبيقات RESTful وهندسة الخدمات الصغيرة، مع خبرة
في دمج نماذج التعلم الآلي في أنظمة التطبيقات.
● مهارات تواصل باللغة الإنجليزية ممتازة، مع نهج تعاوني يركز على الفريق.
المؤهلات المPreferred:
● خبرة مع معالجة البيانات في الوقت الحقيقي أو الحوسبة على الحافة.
● خلفية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي المرتبطة بعلم الأعصاب، والأجهزة القابلة للارتداء، أو تفاعل الإنسان-
الكمبيوتر (متماشية مع مهمة EMOTIV).
يرجى مشاركة سيرتك الذاتية مع السيدة هويين على huyennguyen@emotiv.com.
الموقع: هانوي
المسؤوليات الرئيسية:
● تصميم وبناء وحل المشكلات في أنظمة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي ذات الجودة الإنتاجية على
GCP و AWS
● تطوير وصيانة خطوط أنابيب CI/CD باستخدام أدوات مثل Jenkins أو GitHub Actions أو
ما شابه.
● تحسين وإعادة هيكلة وحاوية ونشر ومراقبة نماذج علم البيانات، مع ضمان
التحكم الجيد في الإصدارات والجودة.
● أتمتة الاختبار والتحقق وتقييم الأداء لنماذج التعلم الآلي.
● الشراكة مع علماء البيانات والمهندسين والمعماريين لتقديم حلول قابلة للتوسع،
مع توثيق العمليات بوضوح وشمولية.
● إدارة وتحسين البنية التحتية ككود (IaC) باستخدام أدوات مثل Terraform أو
CloudFormation لضمان بيئات قابلة للتوسع وقابلة للتكرار.
● تنفيذ ومراقبة مقاييس أداء النموذج في الإنتاج، ومعالجة الانحراف أو التحيز أو التدهور بشكل استباقي.
● ضمان الأمان والامتثال لأنظمة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك معايير خصوصية البيانات (مثل GDPR و HIPAA) وممارسات النشر الآمن.
المؤهلات المطلوبة:
● خبرة مثبتة في تصميم وتنفيذ خطوط أنابيب MLOps على منصات السحابة
(يفضل GCP و AWS).
● خبرة عملية مع أطر MLOps (مثل Kubeflow و MLFlow و Metaflow و
Ray) وأدوات الحاويات (Docker و Kubernetes).
● مهارات برمجة قوية في Python أو Bash أو ما شابه، جنبًا إلى جنب مع معرفة عميقة بـ
بيئات Linux.
● خبرة في أدوات المراقبة مثل Prometheus و Grafana أو أطر تسجيل الدخول المخصصة
لتتبع أداء الأنظمة والنماذج.
● معرفة بأطر الحوسبة الموزعة (مثل Spark و Ray) للتعامل مع معالجة البيانات على نطاق واسع أو تدريب النماذج.
● فهم واجهات برمجة التطبيقات RESTful وهندسة الخدمات الصغيرة، مع خبرة
في دمج نماذج التعلم الآلي في أنظمة التطبيقات.
● مهارات تواصل باللغة الإنجليزية ممتازة، مع نهج تعاوني يركز على الفريق.
المؤهلات المPreferred:
● خبرة مع معالجة البيانات في الوقت الحقيقي أو الحوسبة على الحافة.
● خلفية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي المرتبطة بعلم الأعصاب، والأجهزة القابلة للارتداء، أو تفاعل الإنسان-
الكمبيوتر (متماشية مع مهمة EMOTIV).
يرجى مشاركة سيرتك الذاتية مع السيدة هويين على huyennguyen@emotiv.com.
الموقع: هانوي
المسؤوليات الرئيسية:
● تصميم وبناء وحل المشكلات في أنظمة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي ذات الجودة الإنتاجية على
GCP و AWS
● تطوير وصيانة خطوط أنابيب CI/CD باستخدام أدوات مثل Jenkins أو GitHub Actions أو
ما شابه.
● تحسين وإعادة هيكلة وحاوية ونشر ومراقبة نماذج علم البيانات، مع ضمان
التحكم الجيد في الإصدارات والجودة.
● أتمتة الاختبار والتحقق وتقييم الأداء لنماذج التعلم الآلي.
● الشراكة مع علماء البيانات والمهندسين والمعماريين لتقديم حلول قابلة للتوسع،
مع توثيق العمليات بوضوح وشمولية.
● إدارة وتحسين البنية التحتية ككود (IaC) باستخدام أدوات مثل Terraform أو
CloudFormation لضمان بيئات قابلة للتوسع وقابلة للتكرار.
● تنفيذ ومراقبة مقاييس أداء النموذج في الإنتاج، ومعالجة الانحراف أو التحيز أو التدهور بشكل استباقي.
● ضمان الأمان والامتثال لأنظمة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك معايير خصوصية البيانات (مثل GDPR و HIPAA) وممارسات النشر الآمن.
المؤهلات المطلوبة:
● خبرة مثبتة في تصميم وتنفيذ خطوط أنابيب MLOps على منصات السحابة
(يفضل GCP و AWS).
● خبرة عملية مع أطر MLOps (مثل Kubeflow و MLFlow و Metaflow و
Ray) وأدوات الحاويات (Docker و Kubernetes).
● مهارات برمجة قوية في Python أو Bash أو ما شابه، جنبًا إلى جنب مع معرفة عميقة بـ
بيئات Linux.
● خبرة في أدوات المراقبة مثل Prometheus و Grafana أو أطر تسجيل الدخول المخصصة
لتتبع أداء الأنظمة والنماذج.
● معرفة بأطر الحوسبة الموزعة (مثل Spark و Ray) للتعامل مع معالجة البيانات على نطاق واسع أو تدريب النماذج.
● فهم واجهات برمجة التطبيقات RESTful وهندسة الخدمات الصغيرة، مع خبرة
في دمج نماذج التعلم الآلي في أنظمة التطبيقات.
● مهارات تواصل باللغة الإنجليزية ممتازة، مع نهج تعاوني يركز على الفريق.
المؤهلات المPreferred:
● خبرة مع معالجة البيانات في الوقت الحقيقي أو الحوسبة على الحافة.
● خلفية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي المرتبطة بعلم الأعصاب، والأجهزة القابلة للارتداء، أو تفاعل الإنسان-
الكمبيوتر (متماشية مع مهمة EMOTIV).
يرجى مشاركة سيرتك الذاتية مع السيدة هويين على huyennguyen@emotiv.com.