Ubicación: Hanoi
Responsabilidades Clave:
● Diseñar, construir y solucionar problemas en sistemas y aplicaciones de IA de calidad
de producción en
GCP & AWS
● Desarrollar y mantener pipelines de CI/CD utilizando herramientas como Jenkins, GitHub Actions o
similares.
● Optimizar, refactorizar, contenedizar, desplegar y monitorear modelos de ciencia de datos, asegurando
un control de versiones robusto y de calidad.
● Automatizar pruebas, validación y evaluación del rendimiento de modelos de aprendizaje
automático.
● Colaborar con científicos de datos, ingenieros y arquitectos para entregar soluciones escalables,
documentando los procesos de manera clara y completa.
● Gestionar y optimizar infraestructura como código (IaC) utilizando herramientas como Terraform o
CloudFormation para garantizar entornos escalables y reproducibles.
● Implementar y monitorear métricas de rendimiento de modelos en producción, abordando proactivamente el desvío, sesgo o degradación.
● Asegurar la seguridad y el cumplimiento de los sistemas de IA, incluidas las normas de privacidad de datos (por ejemplo, GDPR, HIPAA) y prácticas seguras de despliegue.
Calificaciones Requeridas:
● Experiencia comprobada diseñando e implementando pipelines de MLOps en plataformas en la
nube (Preferiblemente GCP & AWS).
● Experiencia práctica con marcos de MLOps (por ejemplo, Kubeflow, MLFlow, Metaflow,
Ray) y herramientas de contenedorización (Docker, Kubernetes).
● Fuertes habilidades de programación en Python, Bash o similar, junto con un profundo conocimiento de
entornos Linux.
● Experiencia con herramientas de monitoreo como Prometheus, Grafana o marcos de
logging personalizados para rastrear el sistema y el rendimiento del modelo.
● Conocimiento de marcos de computación distribuida (por ejemplo, Spark, Ray) para manejar el procesamiento de datos a gran escala o el entrenamiento de modelos.
● Comprensión de APIs RESTful y arquitectura de microservicios, con experiencia
en la integración de modelos de ML en ecosistemas de aplicaciones.
● Excelentes habilidades de comunicación en inglés, con un enfoque colaborativo y centrado en el equipo.
Calificaciones Preferidas:
● Experiencia en procesamiento de datos en tiempo real o computación en el borde.
● Experiencia en aplicaciones de IA/ML relacionadas con neurociencia, dispositivos portátiles o interacción humano-
computadora (alineado con la misión de EMOTIV).
Por favor, envíe su CV a la Sra. Huyen a huyennguyen@emotiv.com.
Ubicación: Hanoi
Responsabilidades Clave:
● Diseñar, construir y solucionar problemas en sistemas y aplicaciones de IA de calidad
de producción en
GCP & AWS
● Desarrollar y mantener pipelines de CI/CD utilizando herramientas como Jenkins, GitHub Actions o
similares.
● Optimizar, refactorizar, contenedizar, desplegar y monitorear modelos de ciencia de datos, asegurando
un control de versiones robusto y de calidad.
● Automatizar pruebas, validación y evaluación del rendimiento de modelos de aprendizaje
automático.
● Colaborar con científicos de datos, ingenieros y arquitectos para entregar soluciones escalables,
documentando los procesos de manera clara y completa.
● Gestionar y optimizar infraestructura como código (IaC) utilizando herramientas como Terraform o
CloudFormation para garantizar entornos escalables y reproducibles.
● Implementar y monitorear métricas de rendimiento de modelos en producción, abordando proactivamente el desvío, sesgo o degradación.
● Asegurar la seguridad y el cumplimiento de los sistemas de IA, incluidas las normas de privacidad de datos (por ejemplo, GDPR, HIPAA) y prácticas seguras de despliegue.
Calificaciones Requeridas:
● Experiencia comprobada diseñando e implementando pipelines de MLOps en plataformas en la
nube (Preferiblemente GCP & AWS).
● Experiencia práctica con marcos de MLOps (por ejemplo, Kubeflow, MLFlow, Metaflow,
Ray) y herramientas de contenedorización (Docker, Kubernetes).
● Fuertes habilidades de programación en Python, Bash o similar, junto con un profundo conocimiento de
entornos Linux.
● Experiencia con herramientas de monitoreo como Prometheus, Grafana o marcos de
logging personalizados para rastrear el sistema y el rendimiento del modelo.
● Conocimiento de marcos de computación distribuida (por ejemplo, Spark, Ray) para manejar el procesamiento de datos a gran escala o el entrenamiento de modelos.
● Comprensión de APIs RESTful y arquitectura de microservicios, con experiencia
en la integración de modelos de ML en ecosistemas de aplicaciones.
● Excelentes habilidades de comunicación en inglés, con un enfoque colaborativo y centrado en el equipo.
Calificaciones Preferidas:
● Experiencia en procesamiento de datos en tiempo real o computación en el borde.
● Experiencia en aplicaciones de IA/ML relacionadas con neurociencia, dispositivos portátiles o interacción humano-
computadora (alineado con la misión de EMOTIV).
Por favor, envíe su CV a la Sra. Huyen a huyennguyen@emotiv.com.
Ubicación: Hanoi
Responsabilidades Clave:
● Diseñar, construir y solucionar problemas en sistemas y aplicaciones de IA de calidad
de producción en
GCP & AWS
● Desarrollar y mantener pipelines de CI/CD utilizando herramientas como Jenkins, GitHub Actions o
similares.
● Optimizar, refactorizar, contenedizar, desplegar y monitorear modelos de ciencia de datos, asegurando
un control de versiones robusto y de calidad.
● Automatizar pruebas, validación y evaluación del rendimiento de modelos de aprendizaje
automático.
● Colaborar con científicos de datos, ingenieros y arquitectos para entregar soluciones escalables,
documentando los procesos de manera clara y completa.
● Gestionar y optimizar infraestructura como código (IaC) utilizando herramientas como Terraform o
CloudFormation para garantizar entornos escalables y reproducibles.
● Implementar y monitorear métricas de rendimiento de modelos en producción, abordando proactivamente el desvío, sesgo o degradación.
● Asegurar la seguridad y el cumplimiento de los sistemas de IA, incluidas las normas de privacidad de datos (por ejemplo, GDPR, HIPAA) y prácticas seguras de despliegue.
Calificaciones Requeridas:
● Experiencia comprobada diseñando e implementando pipelines de MLOps en plataformas en la
nube (Preferiblemente GCP & AWS).
● Experiencia práctica con marcos de MLOps (por ejemplo, Kubeflow, MLFlow, Metaflow,
Ray) y herramientas de contenedorización (Docker, Kubernetes).
● Fuertes habilidades de programación en Python, Bash o similar, junto con un profundo conocimiento de
entornos Linux.
● Experiencia con herramientas de monitoreo como Prometheus, Grafana o marcos de
logging personalizados para rastrear el sistema y el rendimiento del modelo.
● Conocimiento de marcos de computación distribuida (por ejemplo, Spark, Ray) para manejar el procesamiento de datos a gran escala o el entrenamiento de modelos.
● Comprensión de APIs RESTful y arquitectura de microservicios, con experiencia
en la integración de modelos de ML en ecosistemas de aplicaciones.
● Excelentes habilidades de comunicación en inglés, con un enfoque colaborativo y centrado en el equipo.
Calificaciones Preferidas:
● Experiencia en procesamiento de datos en tiempo real o computación en el borde.
● Experiencia en aplicaciones de IA/ML relacionadas con neurociencia, dispositivos portátiles o interacción humano-
computadora (alineado con la misión de EMOTIV).
Por favor, envíe su CV a la Sra. Huyen a huyennguyen@emotiv.com.