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Ingénieur en opérations d'apprentissage automatique (MLOps)
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Location : Hanoi
Principales responsabilités :
● Concevoir, construire et dépanner des systèmes et applications d'IA de qualité production sur
GCP & AWS
● Développer et maintenir des pipelines CI/CD en utilisant des outils comme Jenkins, GitHub Actions ou
similaires.
● Optimiser, refactoriser, containeriser, déployer et surveiller des modèles de science des données, en garantissant
un versionnage solide et un contrôle de qualité.
● Automatiser les tests, la validation et l'évaluation des performances des modèles d'apprentissage
automatique.
● Collaborer avec des data scientists, des ingénieurs et des architectes pour fournir des solutions évolutives,
en documentant les processus de manière claire et complète.
● Gérer et optimiser l'infrastructure en tant que code (IaC) en utilisant des outils comme Terraform ou
CloudFormation pour garantir des environnements évolutifs et reproductibles.
● Mettre en œuvre et surveiller les indicateurs de performance des modèles en production, en abordant de manière proactive la dérive, le biais ou la dégradation.
● Assurer la sécurité et la conformité des systèmes d'IA, y compris les normes de confidentialité des données (par exemple, GDPR, HIPAA) et les pratiques de déploiement sécurisé.
Qualifications requises :
● Expérience avérée dans la conception et la mise en œuvre de pipelines MLOps sur des plateformes cloud
(De préférence GCP & AWS).
● Expertise pratique avec des cadres MLOps (par exemple, Kubeflow, MLFlow, Metaflow,
Ray) et des outils de containerisation (Docker, Kubernetes).
● Solides compétences en programmation en Python, Bash ou similaires, associées à une connaissance approfondie des
environnements Linux.
● Expérience avec des outils de surveillance comme Prometheus, Grafana ou des
cadres de journalisation personnalisés pour le suivi de la performance des systèmes et des modèles.
● Connaissance des cadres de calcul distribué (par exemple, Spark, Ray) pour le traitement de grandes quantités de données ou la formation de modèles.
● Compréhension des API RESTful et de l'architecture des microservices, avec une expérience
dans l'intégration de modèles ML dans des écosystèmes d'application.
● Excellentes compétences en communication en anglais, avec une approche collaborative et axée sur l'équipe.
Qualifications préférées :
● Expérience avec le traitement de données en temps réel ou l'informatique en périphérie.
● Connaissance des applications IA/ML liées aux neurosciences, aux appareils connectés ou à l'interaction humain-
ordinateur (en accord avec la mission d'EMOTIV).
Merci d'envoyer votre CV à Mme Huyen à huyennguyen@emotiv.com.
Location : Hanoi
Principales responsabilités :
● Concevoir, construire et dépanner des systèmes et applications d'IA de qualité production sur
GCP & AWS
● Développer et maintenir des pipelines CI/CD en utilisant des outils comme Jenkins, GitHub Actions ou
similaires.
● Optimiser, refactoriser, containeriser, déployer et surveiller des modèles de science des données, en garantissant
un versionnage solide et un contrôle de qualité.
● Automatiser les tests, la validation et l'évaluation des performances des modèles d'apprentissage
automatique.
● Collaborer avec des data scientists, des ingénieurs et des architectes pour fournir des solutions évolutives,
en documentant les processus de manière claire et complète.
● Gérer et optimiser l'infrastructure en tant que code (IaC) en utilisant des outils comme Terraform ou
CloudFormation pour garantir des environnements évolutifs et reproductibles.
● Mettre en œuvre et surveiller les indicateurs de performance des modèles en production, en abordant de manière proactive la dérive, le biais ou la dégradation.
● Assurer la sécurité et la conformité des systèmes d'IA, y compris les normes de confidentialité des données (par exemple, GDPR, HIPAA) et les pratiques de déploiement sécurisé.
Qualifications requises :
● Expérience avérée dans la conception et la mise en œuvre de pipelines MLOps sur des plateformes cloud
(De préférence GCP & AWS).
● Expertise pratique avec des cadres MLOps (par exemple, Kubeflow, MLFlow, Metaflow,
Ray) et des outils de containerisation (Docker, Kubernetes).
● Solides compétences en programmation en Python, Bash ou similaires, associées à une connaissance approfondie des
environnements Linux.
● Expérience avec des outils de surveillance comme Prometheus, Grafana ou des
cadres de journalisation personnalisés pour le suivi de la performance des systèmes et des modèles.
● Connaissance des cadres de calcul distribué (par exemple, Spark, Ray) pour le traitement de grandes quantités de données ou la formation de modèles.
● Compréhension des API RESTful et de l'architecture des microservices, avec une expérience
dans l'intégration de modèles ML dans des écosystèmes d'application.
● Excellentes compétences en communication en anglais, avec une approche collaborative et axée sur l'équipe.
Qualifications préférées :
● Expérience avec le traitement de données en temps réel ou l'informatique en périphérie.
● Connaissance des applications IA/ML liées aux neurosciences, aux appareils connectés ou à l'interaction humain-
ordinateur (en accord avec la mission d'EMOTIV).
Merci d'envoyer votre CV à Mme Huyen à huyennguyen@emotiv.com.
Location : Hanoi
Principales responsabilités :
● Concevoir, construire et dépanner des systèmes et applications d'IA de qualité production sur
GCP & AWS
● Développer et maintenir des pipelines CI/CD en utilisant des outils comme Jenkins, GitHub Actions ou
similaires.
● Optimiser, refactoriser, containeriser, déployer et surveiller des modèles de science des données, en garantissant
un versionnage solide et un contrôle de qualité.
● Automatiser les tests, la validation et l'évaluation des performances des modèles d'apprentissage
automatique.
● Collaborer avec des data scientists, des ingénieurs et des architectes pour fournir des solutions évolutives,
en documentant les processus de manière claire et complète.
● Gérer et optimiser l'infrastructure en tant que code (IaC) en utilisant des outils comme Terraform ou
CloudFormation pour garantir des environnements évolutifs et reproductibles.
● Mettre en œuvre et surveiller les indicateurs de performance des modèles en production, en abordant de manière proactive la dérive, le biais ou la dégradation.
● Assurer la sécurité et la conformité des systèmes d'IA, y compris les normes de confidentialité des données (par exemple, GDPR, HIPAA) et les pratiques de déploiement sécurisé.
Qualifications requises :
● Expérience avérée dans la conception et la mise en œuvre de pipelines MLOps sur des plateformes cloud
(De préférence GCP & AWS).
● Expertise pratique avec des cadres MLOps (par exemple, Kubeflow, MLFlow, Metaflow,
Ray) et des outils de containerisation (Docker, Kubernetes).
● Solides compétences en programmation en Python, Bash ou similaires, associées à une connaissance approfondie des
environnements Linux.
● Expérience avec des outils de surveillance comme Prometheus, Grafana ou des
cadres de journalisation personnalisés pour le suivi de la performance des systèmes et des modèles.
● Connaissance des cadres de calcul distribué (par exemple, Spark, Ray) pour le traitement de grandes quantités de données ou la formation de modèles.
● Compréhension des API RESTful et de l'architecture des microservices, avec une expérience
dans l'intégration de modèles ML dans des écosystèmes d'application.
● Excellentes compétences en communication en anglais, avec une approche collaborative et axée sur l'équipe.
Qualifications préférées :
● Expérience avec le traitement de données en temps réel ou l'informatique en périphérie.
● Connaissance des applications IA/ML liées aux neurosciences, aux appareils connectés ou à l'interaction humain-
ordinateur (en accord avec la mission d'EMOTIV).
Merci d'envoyer votre CV à Mme Huyen à huyennguyen@emotiv.com.
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