אתגרו את הזיכרון שלכם! שחקו במשחק החדש N-Back ב-Emotiv App
אתגרו את הזיכרון שלכם! שחקו במשחק החדש N-Back ב-Emotiv App
אתגרו את הזיכרון שלכם! שחקו במשחק החדש N-Back ב-Emotiv App
מהנדס תפעול למידת מכונה (MLOps)
שתף:
מיקום: האנוי
תחומי אחריות עיקריים:
● עיצוב, בנייה ותיקון מערכות AI ברמה מקצועית ויישומים ב-GCP & AWS
● פיתוח ותחזוקה של צנרת CI/CD באמצעות כלים כמו Jenkins, GitHub Actions, או
דומים.
● אופטימיזציה, שינוי, קונטיינריזציה, פריסה ומעקב אחר מודלים מדעיים נתונים תוך הבטחת
גרסה חזקת ושליטה באיכות.
● אוטומציה של מבחנים, אימות והערכת ביצועים של מודלים של למידת מכונה.
● שיתוף פעולה עם מדענים נתונים, מהנדסים ואדריכלים כדי לספק פתרונות מדרגיים,
תיעוד תהליכים בצורה בהירה ומקיפה.
● ניהול ואופטימיזציה של תשתית קוד (IaC) באמצעות כלים כמו Terraform או
CloudFormation כדי להבטיח סביבות מדרגות ושחזור מתקדמות.
● יישום ומעקב אחר מדדי ביצועים של מודלים בייצור, טיפול פרואקטיבי ב-הסטה, הטיה או התדרדרות.
● הבטחת אבטחה וציות של מערכות AI, כולל תקני פרטיות נתונים (למשל, GDPR, HIPAA) ושיטות פריסה בטוחה.
דרישות נדרשות:
● ניסיון מוכח בעיצוב ויישום צנרת MLOps בפלטפורמות ענן
(בעדיפות GCP & AWS).
● ידע מעמיק עם מסגרות MLOps (למשל, Kubeflow, MLFlow, Metaflow,
Ray) וכלים של קונטיינריזציה (Docker, Kubernetes).
● יכולות תכנות חזקות ב-Python, Bash, או דומה, עם ידע עמוק בסביבות
לינוקס.
● ניסיון עם כלי מעקב כמו Prometheus, Grafana, או מסגרות לוגים מותאמות
למעקב אחר ביצועי מערכת ומודל.
● ידע במסגרות מחשוב מפוזר (למשל, Spark, Ray) לטיפול בעיבוד נתונים רחב או אימון מודלים.
● הבנת APIs מבוססי REST וארכיטקטורה של מיקרו-שירותים, עם ניסיון
ביישום אינטגרציה של מודלים למידת מכונה לתוך מערכות יישום.
● מיומנויות תקשורת באנגלית מצוינות, עם גישה שיתופית ומתמקדת בצוות.
איכויות מועדפות:
● ניסיון בעיבוד נתונים בזמן אמת או מחשוב קצה.
● רקע ביישומי AI/ML הקשורים לנוירוסיינס, לבישות, או אינטראקציה אנושית
-מחשב (מתואמת עם משימתה של EMOTIV).
נא לשתף את ה-CV שלך עם Ms Huyen בכתובת huyennguyen@emotiv.com.
מיקום: האנוי
תחומי אחריות עיקריים:
● עיצוב, בנייה ותיקון מערכות AI ברמה מקצועית ויישומים ב-GCP & AWS
● פיתוח ותחזוקה של צנרת CI/CD באמצעות כלים כמו Jenkins, GitHub Actions, או
דומים.
● אופטימיזציה, שינוי, קונטיינריזציה, פריסה ומעקב אחר מודלים מדעיים נתונים תוך הבטחת
גרסה חזקת ושליטה באיכות.
● אוטומציה של מבחנים, אימות והערכת ביצועים של מודלים של למידת מכונה.
● שיתוף פעולה עם מדענים נתונים, מהנדסים ואדריכלים כדי לספק פתרונות מדרגיים,
תיעוד תהליכים בצורה בהירה ומקיפה.
● ניהול ואופטימיזציה של תשתית קוד (IaC) באמצעות כלים כמו Terraform או
CloudFormation כדי להבטיח סביבות מדרגות ושחזור מתקדמות.
● יישום ומעקב אחר מדדי ביצועים של מודלים בייצור, טיפול פרואקטיבי ב-הסטה, הטיה או התדרדרות.
● הבטחת אבטחה וציות של מערכות AI, כולל תקני פרטיות נתונים (למשל, GDPR, HIPAA) ושיטות פריסה בטוחה.
דרישות נדרשות:
● ניסיון מוכח בעיצוב ויישום צנרת MLOps בפלטפורמות ענן
(בעדיפות GCP & AWS).
● ידע מעמיק עם מסגרות MLOps (למשל, Kubeflow, MLFlow, Metaflow,
Ray) וכלים של קונטיינריזציה (Docker, Kubernetes).
● יכולות תכנות חזקות ב-Python, Bash, או דומה, עם ידע עמוק בסביבות
לינוקס.
● ניסיון עם כלי מעקב כמו Prometheus, Grafana, או מסגרות לוגים מותאמות
למעקב אחר ביצועי מערכת ומודל.
● ידע במסגרות מחשוב מפוזר (למשל, Spark, Ray) לטיפול בעיבוד נתונים רחב או אימון מודלים.
● הבנת APIs מבוססי REST וארכיטקטורה של מיקרו-שירותים, עם ניסיון
ביישום אינטגרציה של מודלים למידת מכונה לתוך מערכות יישום.
● מיומנויות תקשורת באנגלית מצוינות, עם גישה שיתופית ומתמקדת בצוות.
איכויות מועדפות:
● ניסיון בעיבוד נתונים בזמן אמת או מחשוב קצה.
● רקע ביישומי AI/ML הקשורים לנוירוסיינס, לבישות, או אינטראקציה אנושית
-מחשב (מתואמת עם משימתה של EMOTIV).
נא לשתף את ה-CV שלך עם Ms Huyen בכתובת huyennguyen@emotiv.com.
מיקום: האנוי
תחומי אחריות עיקריים:
● עיצוב, בנייה ותיקון מערכות AI ברמה מקצועית ויישומים ב-GCP & AWS
● פיתוח ותחזוקה של צנרת CI/CD באמצעות כלים כמו Jenkins, GitHub Actions, או
דומים.
● אופטימיזציה, שינוי, קונטיינריזציה, פריסה ומעקב אחר מודלים מדעיים נתונים תוך הבטחת
גרסה חזקת ושליטה באיכות.
● אוטומציה של מבחנים, אימות והערכת ביצועים של מודלים של למידת מכונה.
● שיתוף פעולה עם מדענים נתונים, מהנדסים ואדריכלים כדי לספק פתרונות מדרגיים,
תיעוד תהליכים בצורה בהירה ומקיפה.
● ניהול ואופטימיזציה של תשתית קוד (IaC) באמצעות כלים כמו Terraform או
CloudFormation כדי להבטיח סביבות מדרגות ושחזור מתקדמות.
● יישום ומעקב אחר מדדי ביצועים של מודלים בייצור, טיפול פרואקטיבי ב-הסטה, הטיה או התדרדרות.
● הבטחת אבטחה וציות של מערכות AI, כולל תקני פרטיות נתונים (למשל, GDPR, HIPAA) ושיטות פריסה בטוחה.
דרישות נדרשות:
● ניסיון מוכח בעיצוב ויישום צנרת MLOps בפלטפורמות ענן
(בעדיפות GCP & AWS).
● ידע מעמיק עם מסגרות MLOps (למשל, Kubeflow, MLFlow, Metaflow,
Ray) וכלים של קונטיינריזציה (Docker, Kubernetes).
● יכולות תכנות חזקות ב-Python, Bash, או דומה, עם ידע עמוק בסביבות
לינוקס.
● ניסיון עם כלי מעקב כמו Prometheus, Grafana, או מסגרות לוגים מותאמות
למעקב אחר ביצועי מערכת ומודל.
● ידע במסגרות מחשוב מפוזר (למשל, Spark, Ray) לטיפול בעיבוד נתונים רחב או אימון מודלים.
● הבנת APIs מבוססי REST וארכיטקטורה של מיקרו-שירותים, עם ניסיון
ביישום אינטגרציה של מודלים למידת מכונה לתוך מערכות יישום.
● מיומנויות תקשורת באנגלית מצוינות, עם גישה שיתופית ומתמקדת בצוות.
איכויות מועדפות:
● ניסיון בעיבוד נתונים בזמן אמת או מחשוב קצה.
● רקע ביישומי AI/ML הקשורים לנוירוסיינס, לבישות, או אינטראקציה אנושית
-מחשב (מתואמת עם משימתה של EMOTIV).
נא לשתף את ה-CV שלך עם Ms Huyen בכתובת huyennguyen@emotiv.com.
המשך לקרוא