আপনার স্মৃতিকে চ্যালেঞ্জ করুন! Emotiv App-এ নতুন N-Back গেম খেলুন
আপনার স্মৃতিকে চ্যালেঞ্জ করুন! Emotiv App-এ নতুন N-Back গেম খেলুন
শেয়ার:
অবস্থান: হ্যানয়
প্রধান দায়িত্বগুলো:
● GCP এবং AWS-এ উৎপাদন-মানের AI সিস্টেম এবং অ্যাপ্লিকেশন ডিজাইন, নির্মাণ এবং সমস্যা সমাধান করা
● জেনকিন্স, গিটহাব অ্যাকশন বা অনুরূপ সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে CI/CD পাইপলাইনের উন্নয়ন এবং রক্ষণাবেক্ষণ করা।
● ডেটা বিজ্ঞান মডেলগুলি অপ্টিমাইজ, পুনর্লিখন, কনটেনারাইজ, বাস্তবায়ন এবং পর্যবেক্ষণ করা, সুনির্দিষ্ট সংস্করণের বিষয়বস্তু এবং গুণমান নিয়ন্ত্রণ নিশ্চিত করা।
● মেশিন লার্নিং মডেলগুলির পরীক্ষার, প্রমাণীকরণ এবং কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন স্বয়ংক্রিয় করা।
● স্কেলেবল সমাধান বিতরণ করতে ডেটা বিজ্ঞানী, প্রকৌশলী এবং স্থপতিদের সাথে সহযোগিতা করা, প্রক্রিয়াগুলি পরিষ্কার এবং সমগ্রভাবে নথিবদ্ধ করা।
● Terraform বা ক্লাউডফর্মেশন মত সরঞ্জাম ব্যবহার করে অবকাঠামো-এ-কোড (IaC) পরিচালনা এবং অপ্টিমাইজ করা যাতে স্কেলেবল এবং পুনরুত্পাদনযোগ্য পরিবেশ নিশ্চিত হয়।
● উৎপাদনে মডেল কর্মক্ষমতা মেট্রিকগুলি বাস্তবায়ন এবং পর্যবেক্ষণ করা, রোধ, পক্ষপাত বা অবনতি সমাধানের জন্য সক্রিয়ভাবে পদক্ষেপ নেওয়া।
● AI সিস্টেমের নিরাপত্তা এবং বিধি নিশ্চিত করা, ডেটা গোপনীয়তা মান (যেমন, GDPR, HIPAA) এবং নিরাপদ বাস্তবায়ন অনুশীলন সহ।
দরকারি যোগ্যতাসমূহ:
● ক্লাউড প্ল্যাটফর্মগুলিতে (পছন্দসই GCP এবং AWS) MLOps পাইপলাইন ডিজাইন এবং বাস্তবায়নে প্রমাণিত অভিজ্ঞতা।
● MLOps ফ্রেমওয়ার্ক (যেমন, কুবফ্লো, এমএলফ্লো, মেটাফ্লো, রে) এবং কনটেইনারাইজেশন টুলে হাতে-কলমে দক্ষতা (ডকার, কুবেরনেটস)।
● পাইটন, ব্যাশ বা অনুরূপের মধ্যে শক্তিশালী প্রোগ্রামিং দক্ষতা, লিনাক্স পরিবেশের গভীর জ্ঞান সহ।
● সিস্টেম এবং মডেল পারফরম্যান্স ট্র্যাক করার জন্য যেমন, প্রোমিথিয়াস, গ্র্যাফানা বা কাস্টম লগিং ফ্রেমওয়ার্কের সাথে মনিটরিং টুলগুলির অভিজ্ঞতা।
● বৃহৎ পরিসরের ডেটা প্রক্রিয়াকরণ বা মডেল প্রশিক্ষণের জন্য বিতরণকৃত কম্পিউটিং ফ্রেমওয়ার্ক (যেমন, স্পার্ক, রে) সম্পর্কে জ্ঞান।
● RESTful API এবং মাইক্রোসার্ভিস আর্কিটেকচারের বোঝাপড়া, ML মডেলগুলি অ্যাপ্লিকেশন ইকোসিস্টেমে একীভূত করার অভিজ্ঞতার সঙ্গে।
● চমৎকার ইংরেজি যোগাযোগ দক্ষতা, সহযোগিতামূলক, দলের দিকে মনোনিবেশ করা পদ্ধতির সাথে।
পছন্দসই যোগ্যতাসমূহ:
● বাস্তব-সময়ে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ বা এজ কম্পিউটিংয়ের সাথে অভিজ্ঞতা।
● স্নায়ুবিজ্ঞানের সাথে সম্পর্কিত AI/ML অ্যাপ্লিকেশন, পরিধানযোগ্য ডিভাইস বা মানব-কম্পিউটার ইন্টারঅ্যাকশনে (EMOTIV-এর মিশনের সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ)背景।
দয়া করে আপনার সিভি মিস হুয়েনে ভাগ করুন huyennguyen@emotiv.com এ।
অবস্থান: হ্যানয়
প্রধান দায়িত্বগুলো:
● GCP এবং AWS-এ উৎপাদন-মানের AI সিস্টেম এবং অ্যাপ্লিকেশন ডিজাইন, নির্মাণ এবং সমস্যা সমাধান করা
● জেনকিন্স, গিটহাব অ্যাকশন বা অনুরূপ সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে CI/CD পাইপলাইনের উন্নয়ন এবং রক্ষণাবেক্ষণ করা।
● ডেটা বিজ্ঞান মডেলগুলি অপ্টিমাইজ, পুনর্লিখন, কনটেনারাইজ, বাস্তবায়ন এবং পর্যবেক্ষণ করা, সুনির্দিষ্ট সংস্করণের বিষয়বস্তু এবং গুণমান নিয়ন্ত্রণ নিশ্চিত করা।
● মেশিন লার্নিং মডেলগুলির পরীক্ষার, প্রমাণীকরণ এবং কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন স্বয়ংক্রিয় করা।
● স্কেলেবল সমাধান বিতরণ করতে ডেটা বিজ্ঞানী, প্রকৌশলী এবং স্থপতিদের সাথে সহযোগিতা করা, প্রক্রিয়াগুলি পরিষ্কার এবং সমগ্রভাবে নথিবদ্ধ করা।
● Terraform বা ক্লাউডফর্মেশন মত সরঞ্জাম ব্যবহার করে অবকাঠামো-এ-কোড (IaC) পরিচালনা এবং অপ্টিমাইজ করা যাতে স্কেলেবল এবং পুনরুত্পাদনযোগ্য পরিবেশ নিশ্চিত হয়।
● উৎপাদনে মডেল কর্মক্ষমতা মেট্রিকগুলি বাস্তবায়ন এবং পর্যবেক্ষণ করা, রোধ, পক্ষপাত বা অবনতি সমাধানের জন্য সক্রিয়ভাবে পদক্ষেপ নেওয়া।
● AI সিস্টেমের নিরাপত্তা এবং বিধি নিশ্চিত করা, ডেটা গোপনীয়তা মান (যেমন, GDPR, HIPAA) এবং নিরাপদ বাস্তবায়ন অনুশীলন সহ।
দরকারি যোগ্যতাসমূহ:
● ক্লাউড প্ল্যাটফর্মগুলিতে (পছন্দসই GCP এবং AWS) MLOps পাইপলাইন ডিজাইন এবং বাস্তবায়নে প্রমাণিত অভিজ্ঞতা।
● MLOps ফ্রেমওয়ার্ক (যেমন, কুবফ্লো, এমএলফ্লো, মেটাফ্লো, রে) এবং কনটেইনারাইজেশন টুলে হাতে-কলমে দক্ষতা (ডকার, কুবেরনেটস)।
● পাইটন, ব্যাশ বা অনুরূপের মধ্যে শক্তিশালী প্রোগ্রামিং দক্ষতা, লিনাক্স পরিবেশের গভীর জ্ঞান সহ।
● সিস্টেম এবং মডেল পারফরম্যান্স ট্র্যাক করার জন্য যেমন, প্রোমিথিয়াস, গ্র্যাফানা বা কাস্টম লগিং ফ্রেমওয়ার্কের সাথে মনিটরিং টুলগুলির অভিজ্ঞতা।
● বৃহৎ পরিসরের ডেটা প্রক্রিয়াকরণ বা মডেল প্রশিক্ষণের জন্য বিতরণকৃত কম্পিউটিং ফ্রেমওয়ার্ক (যেমন, স্পার্ক, রে) সম্পর্কে জ্ঞান।
● RESTful API এবং মাইক্রোসার্ভিস আর্কিটেকচারের বোঝাপড়া, ML মডেলগুলি অ্যাপ্লিকেশন ইকোসিস্টেমে একীভূত করার অভিজ্ঞতার সঙ্গে।
● চমৎকার ইংরেজি যোগাযোগ দক্ষতা, সহযোগিতামূলক, দলের দিকে মনোনিবেশ করা পদ্ধতির সাথে।
পছন্দসই যোগ্যতাসমূহ:
● বাস্তব-সময়ে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ বা এজ কম্পিউটিংয়ের সাথে অভিজ্ঞতা।
● স্নায়ুবিজ্ঞানের সাথে সম্পর্কিত AI/ML অ্যাপ্লিকেশন, পরিধানযোগ্য ডিভাইস বা মানব-কম্পিউটার ইন্টারঅ্যাকশনে (EMOTIV-এর মিশনের সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ)背景।
দয়া করে আপনার সিভি মিস হুয়েনে ভাগ করুন huyennguyen@emotiv.com এ।
অবস্থান: হ্যানয়
প্রধান দায়িত্বগুলো:
● GCP এবং AWS-এ উৎপাদন-মানের AI সিস্টেম এবং অ্যাপ্লিকেশন ডিজাইন, নির্মাণ এবং সমস্যা সমাধান করা
● জেনকিন্স, গিটহাব অ্যাকশন বা অনুরূপ সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে CI/CD পাইপলাইনের উন্নয়ন এবং রক্ষণাবেক্ষণ করা।
● ডেটা বিজ্ঞান মডেলগুলি অপ্টিমাইজ, পুনর্লিখন, কনটেনারাইজ, বাস্তবায়ন এবং পর্যবেক্ষণ করা, সুনির্দিষ্ট সংস্করণের বিষয়বস্তু এবং গুণমান নিয়ন্ত্রণ নিশ্চিত করা।
● মেশিন লার্নিং মডেলগুলির পরীক্ষার, প্রমাণীকরণ এবং কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন স্বয়ংক্রিয় করা।
● স্কেলেবল সমাধান বিতরণ করতে ডেটা বিজ্ঞানী, প্রকৌশলী এবং স্থপতিদের সাথে সহযোগিতা করা, প্রক্রিয়াগুলি পরিষ্কার এবং সমগ্রভাবে নথিবদ্ধ করা।
● Terraform বা ক্লাউডফর্মেশন মত সরঞ্জাম ব্যবহার করে অবকাঠামো-এ-কোড (IaC) পরিচালনা এবং অপ্টিমাইজ করা যাতে স্কেলেবল এবং পুনরুত্পাদনযোগ্য পরিবেশ নিশ্চিত হয়।
● উৎপাদনে মডেল কর্মক্ষমতা মেট্রিকগুলি বাস্তবায়ন এবং পর্যবেক্ষণ করা, রোধ, পক্ষপাত বা অবনতি সমাধানের জন্য সক্রিয়ভাবে পদক্ষেপ নেওয়া।
● AI সিস্টেমের নিরাপত্তা এবং বিধি নিশ্চিত করা, ডেটা গোপনীয়তা মান (যেমন, GDPR, HIPAA) এবং নিরাপদ বাস্তবায়ন অনুশীলন সহ।
দরকারি যোগ্যতাসমূহ:
● ক্লাউড প্ল্যাটফর্মগুলিতে (পছন্দসই GCP এবং AWS) MLOps পাইপলাইন ডিজাইন এবং বাস্তবায়নে প্রমাণিত অভিজ্ঞতা।
● MLOps ফ্রেমওয়ার্ক (যেমন, কুবফ্লো, এমএলফ্লো, মেটাফ্লো, রে) এবং কনটেইনারাইজেশন টুলে হাতে-কলমে দক্ষতা (ডকার, কুবেরনেটস)।
● পাইটন, ব্যাশ বা অনুরূপের মধ্যে শক্তিশালী প্রোগ্রামিং দক্ষতা, লিনাক্স পরিবেশের গভীর জ্ঞান সহ।
● সিস্টেম এবং মডেল পারফরম্যান্স ট্র্যাক করার জন্য যেমন, প্রোমিথিয়াস, গ্র্যাফানা বা কাস্টম লগিং ফ্রেমওয়ার্কের সাথে মনিটরিং টুলগুলির অভিজ্ঞতা।
● বৃহৎ পরিসরের ডেটা প্রক্রিয়াকরণ বা মডেল প্রশিক্ষণের জন্য বিতরণকৃত কম্পিউটিং ফ্রেমওয়ার্ক (যেমন, স্পার্ক, রে) সম্পর্কে জ্ঞান।
● RESTful API এবং মাইক্রোসার্ভিস আর্কিটেকচারের বোঝাপড়া, ML মডেলগুলি অ্যাপ্লিকেশন ইকোসিস্টেমে একীভূত করার অভিজ্ঞতার সঙ্গে।
● চমৎকার ইংরেজি যোগাযোগ দক্ষতা, সহযোগিতামূলক, দলের দিকে মনোনিবেশ করা পদ্ধতির সাথে।
পছন্দসই যোগ্যতাসমূহ:
● বাস্তব-সময়ে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ বা এজ কম্পিউটিংয়ের সাথে অভিজ্ঞতা।
● স্নায়ুবিজ্ঞানের সাথে সম্পর্কিত AI/ML অ্যাপ্লিকেশন, পরিধানযোগ্য ডিভাইস বা মানব-কম্পিউটার ইন্টারঅ্যাকশনে (EMOTIV-এর মিশনের সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ)背景।
দয়া করে আপনার সিভি মিস হুয়েনে ভাগ করুন huyennguyen@emotiv.com এ।