Machine Learning Operations (MLOps) Ingenieur

Standort: Hanoi

Hauptverantwortlichkeiten:
● Entwurf, Aufbau und Fehlerbehebung von produktionsfähigen KI-Systemen und Anwendungen auf
GCP & AWS
● Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Tools wie Jenkins, GitHub Actions oder
ähnlichem.
● Optimierung, Refactoring, Containerisierung, Bereitstellung und Überwachung von Modellen der
Datenwissenschaft, um eine robuste Versionskontrolle und Qualitätskontrolle zu gewährleisten.
● Automatisierung von Tests, Validierung und Leistungsevaluation von Modellen des maschinellen Lernens.
● Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern, Ingenieuren und Architekten zur Bereitstellung
skalierbarer Lösungen, wobei Prozesse klar und umfassend dokumentiert werden.
● Verwaltung und Optimierung von Infrastructure-as-Code (IaC) mit Tools wie Terraform oder
CloudFormation, um skalierbare und reproduzierbare Umgebungen zu gewährleisten.
● Implementierung und Überwachung von Leistungskennzahlen von Modellen in der Produktion,
proaktive Bearbeitung von Drift, Verzerrung oder Verschlechterung.
● Sicherstellung der Sicherheit und Compliance von KI-Systemen, einschließlich Datenschutzstandards (z. B.
GDPR, HIPAA) und sicheren Bereitstellungspraktiken.

Erforderliche Qualifikationen:
● Nachweisbare Erfahrung im Entwurf und in der Implementierung von MLOps-Pipelines auf Cloud-Plattformen
(Bevorzugt GCP & AWS).
● Praktische Expertise mit MLOps-Frameworks (z. B. Kubeflow, MLFlow, Metaflow,
Ray) und Containerisierungstools (Docker, Kubernetes).
● Starke Programmierkenntnisse in Python, Bash oder ähnlichem, gepaart mit tiefem Wissen über
Linux-Umgebungen.
● Erfahrung mit Überwachungstools wie Prometheus, Grafana oder benutzerdefinierten Protokollierungs-
Frameworks zur Nachverfolgung der System- und Modellleistung.
● Kenntnisse in verteilten Rechen-Frameworks (z. B. Spark, Ray) für die Verarbeitung großer Datenmengen oder die Schulung von Modellen.
● Verständnis von RESTful APIs und Mikrodiensten, mit Erfahrung in der Integration von ML-Modellen in
Anwendungssysteme.
● Ausgezeichnete Englischkenntnisse, mit einem kooperativen, teamorientierten Ansatz.
Bevorzugte Qualifikationen:
● Erfahrung mit der Verarbeitung von Echtzeitdaten oder Edge-Computing.

● Hintergrund in KI-/ML-Anwendungen, die mit Neurowissenschaften, tragbaren Technologien oder Mensch-
Computer-Interaktion verbunden sind (im Einklang mit der Mission von EMOTIV).
Bitte senden Sie Ihren Lebenslauf an Frau Huyen unter huyennguyen@emotiv.com.