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.
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computadora (alineado con la misión de EMOTIV).
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Nota sobre las traducciones: Las versiones en idiomas distintos del inglés de este sitio web han sido traducidas para su conveniencia utilizando inteligencia artificial. Si bien nos esforzamos por la precisión, las traducciones automáticas pueden contener errores o matices que difieren del texto original. Para la información más precisa, consulte la versión en inglés de este sitio.
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