Standort: Hanoi
Hauptverantwortlichkeiten:
● Entwerfen, Erstellen und Troubleshooting von produktionsgerechten KI-Systemen und -Anwendungen auf
GCP & AWS
● Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Tools wie Jenkins, GitHub Actions oder
ähnlichem.
● Optimieren, Refaktorisieren, Containerisieren, Bereitstellen und Überwachen von Data-Science-Modellen, um
robuste Versionierung und Qualitätskontrolle zu gewährleisten.
● Automatisierung von Tests, Validierung und Leistungsevaluierung von maschinellen Lernmodellen.
● Zusammenarbeit mit Data Scientists, Ingenieuren und Architekten zur Bereitstellung skalierbarer Lösungen,
Dokumentation von Prozessen klar und umfassend.
● Verwaltung und Optimierung der Infrastruktur-as-Code (IaC) mit Werkzeugen wie Terraform oder
CloudFormation, um skalierbare und reproduzierbare Umgebungen sicherzustellen.
● Implementierung und Überwachung von Leistungsmetriken für Modelle in der Produktion, proaktives Ansprechen von Drift, Vorurteil oder Verschlechterung.
● Gewährleistung von Sicherheit und Einhaltung von Vorschriften für KI-Systeme, einschließlich Datenschutzstandards (z. B. GDPR, HIPAA) und sicheren Bereitstellungspraktiken.
Erforderliche Qualifikationen:
● Nachgewiesene Erfahrung in der Gestaltung und 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 Protokollierungsframeworks zur Verfolgung der System- und Modellleistung.
● Kenntnisse von Frameworks für verteiltes Rechnen (z. B. Spark, Ray) zur Verarbeitung großer Datenmengen oder für das Training von Modellen.
● Verständnis von RESTful APIs und Microservices-Architektur, mit Erfahrung
in der Integration von ML-Modellen in Anwendungsecosysteme.
● Ausgezeichnete Englischkenntnisse mit einem kooperativen, teamorientierten Ansatz.
Bevorzugte Qualifikationen:
● Erfahrung mit der Verarbeitung von Echtzeitdaten oder Edge-Computing.
● Hintergrund in KI/ML-Anwendungen im Zusammenhang mit Neurowissenschaften, tragbaren Geräten oder Mensch-
Computer-Interaktion (im Einklang mit der Mission von EMOTIV).
Bitte senden Sie Ihren Lebenslauf an Frau Huyen an huyennguyen@emotiv.com.
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GCP & AWS
● Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Tools wie Jenkins, GitHub Actions oder
ähnlichem.
● Optimieren, Refaktorisieren, Containerisieren, Bereitstellen und Überwachen von Data-Science-Modellen, um
robuste Versionierung und Qualitätskontrolle zu gewährleisten.
● Automatisierung von Tests, Validierung und Leistungsevaluierung von maschinellen Lernmodellen.
● Zusammenarbeit mit Data Scientists, Ingenieuren und Architekten zur Bereitstellung skalierbarer Lösungen,
Dokumentation von Prozessen klar und umfassend.
● Verwaltung und Optimierung der Infrastruktur-as-Code (IaC) mit Werkzeugen wie Terraform oder
CloudFormation, um skalierbare und reproduzierbare Umgebungen sicherzustellen.
● Implementierung und Überwachung von Leistungsmetriken für Modelle in der Produktion, proaktives Ansprechen von Drift, Vorurteil oder Verschlechterung.
● Gewährleistung von Sicherheit und Einhaltung von Vorschriften für KI-Systeme, einschließlich Datenschutzstandards (z. B. GDPR, HIPAA) und sicheren Bereitstellungspraktiken.
Erforderliche Qualifikationen:
● Nachgewiesene Erfahrung in der Gestaltung und 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 Protokollierungsframeworks zur Verfolgung der System- und Modellleistung.
● Kenntnisse von Frameworks für verteiltes Rechnen (z. B. Spark, Ray) zur Verarbeitung großer Datenmengen oder für das Training von Modellen.
● Verständnis von RESTful APIs und Microservices-Architektur, mit Erfahrung
in der Integration von ML-Modellen in Anwendungsecosysteme.
● Ausgezeichnete Englischkenntnisse mit einem kooperativen, teamorientierten Ansatz.
Bevorzugte Qualifikationen:
● Erfahrung mit der Verarbeitung von Echtzeitdaten oder Edge-Computing.
● Hintergrund in KI/ML-Anwendungen im Zusammenhang mit Neurowissenschaften, tragbaren Geräten oder Mensch-
Computer-Interaktion (im Einklang mit der Mission von EMOTIV).
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robuste Versionierung und Qualitätskontrolle zu gewährleisten.
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Hinweis zu Übersetzungen: Nicht-englische Versionen dieser Website wurden zu Ihrer Bequemlichkeit mithilfe künstlicher Intelligenz übersetzt. Obwohl wir um Genauigkeit bemüht sind, können automatisierte Übersetzungen Fehler oder Nuancen enthalten, die vom Originaltext abweichen. Für die genauesten Informationen beziehen Sie sich bitte auf die englische Version dieser Seite.
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