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
מיקום: האנוי
תחומי אחריות עיקריים:
● עיצוב, בנייה ופתרון בעיות של מערכות ייצור ויישומים AI על גוגל קלאוד פלטפורם & AWS
● פיתוח ותחזוקה של צינורות CI/CD באמצעות כלים כמו ג'נקינס, GitHub Actions או דומים.
● אופטימיזציה, שיפור, קונטיינריזציה, התקנה וניטור של מודלי מדע נתונים, תוך הבטחת גרסאות יציבות ובקרת איכות.
● אוטומציה של בדיקה, אישור והערכת ביצועים של מודלים של לימוד מכונה.
● שותפות עם מדעני נתונים, מהנדסים וארכיטקטים כדי לספק פתרונות בורמה, תיעוד תהליכים בבהירות ובהבנה מושלמת.
● ניהול ואופטימיזציה של תשתית כקוד (IaC) באמצעות כלים כמו Terraform או CloudFormation כדי להבטיח סביבות קנה מידה חוזרות ונשנות.
● יישום וניטור של מדדי ביצועי מודל בייצור, התמודדות פרואקטיבית עם סטייה, הטיה או פגיעה.
● הבטחת אבטחה ותאימות של מערכות AI, כולל תקני פרטיות מידע (כמו GDPR, HIPAA) ופרקטיקות התקנה מאובטחות.
כישורים נדרשים:
● ניסיון מוכח בעיצוב וביצוע צינורות MLOps על פלטפורמות ענן (רצוי ב-GCP & AWS).
● מומחיות מעשית במסגרת MLOps (כגון Kubeflow, MLFlow, Metaflow, Ray) וכלי קונטיינריזציה (דוקר, Kubernetes).
● כישורי תכנות חזקים ב-Python, Bash או דומים, בשילוב עם ידע מעמיק בסביבות Linux.
● ניסיון עם כלי ניטור כמו Prometheus, Grafana או מסגרות יומן מותאמות אישית למעקב אחר ביצועי מערכת ומדלים.
● ידע במסגרות מחשוב מבוזרות (כגון Spark, Ray) לטיפול בעיבוד נתונים רחב היקף או אימון מודל.
● הבנה של API מבוססי REST וארכיטקטורת מיקרו-שירותים, עם ניסיון בשילוב מודלים של ML באקוסיסטמות יישומיות.
● כישורי תקשורת באנגלית מצוינים, עם גישה שיתופית, ממוקדת צוות.
כישורים מועדפים:
● ניסיון בעיבוד נתונים בזמן אמת או מחשוב קצה.
● רקע ביישומי AI/ML הקשורים לנוירונסאינס, לבישה או אינטראקציה בין אדם למכונה (מתואם עם המשימה של EMOTIV).
אנא שתף את קורות חייך עם גברת חויין ב-huyennguyen@emotiv.com.
מיקום: האנוי
תחומי אחריות עיקריים:
● עיצוב, בנייה ופתרון בעיות של מערכות ייצור ויישומים AI על גוגל קלאוד פלטפורם & AWS
● פיתוח ותחזוקה של צינורות CI/CD באמצעות כלים כמו ג'נקינס, GitHub Actions או דומים.
● אופטימיזציה, שיפור, קונטיינריזציה, התקנה וניטור של מודלי מדע נתונים, תוך הבטחת גרסאות יציבות ובקרת איכות.
● אוטומציה של בדיקה, אישור והערכת ביצועים של מודלים של לימוד מכונה.
● שותפות עם מדעני נתונים, מהנדסים וארכיטקטים כדי לספק פתרונות בורמה, תיעוד תהליכים בבהירות ובהבנה מושלמת.
● ניהול ואופטימיזציה של תשתית כקוד (IaC) באמצעות כלים כמו Terraform או CloudFormation כדי להבטיח סביבות קנה מידה חוזרות ונשנות.
● יישום וניטור של מדדי ביצועי מודל בייצור, התמודדות פרואקטיבית עם סטייה, הטיה או פגיעה.
● הבטחת אבטחה ותאימות של מערכות AI, כולל תקני פרטיות מידע (כמו GDPR, HIPAA) ופרקטיקות התקנה מאובטחות.
כישורים נדרשים:
● ניסיון מוכח בעיצוב וביצוע צינורות MLOps על פלטפורמות ענן (רצוי ב-GCP & AWS).
● מומחיות מעשית במסגרת MLOps (כגון Kubeflow, MLFlow, Metaflow, Ray) וכלי קונטיינריזציה (דוקר, Kubernetes).
● כישורי תכנות חזקים ב-Python, Bash או דומים, בשילוב עם ידע מעמיק בסביבות Linux.
● ניסיון עם כלי ניטור כמו Prometheus, Grafana או מסגרות יומן מותאמות אישית למעקב אחר ביצועי מערכת ומדלים.
● ידע במסגרות מחשוב מבוזרות (כגון Spark, Ray) לטיפול בעיבוד נתונים רחב היקף או אימון מודל.
● הבנה של API מבוססי REST וארכיטקטורת מיקרו-שירותים, עם ניסיון בשילוב מודלים של ML באקוסיסטמות יישומיות.
● כישורי תקשורת באנגלית מצוינים, עם גישה שיתופית, ממוקדת צוות.
כישורים מועדפים:
● ניסיון בעיבוד נתונים בזמן אמת או מחשוב קצה.
● רקע ביישומי AI/ML הקשורים לנוירונסאינס, לבישה או אינטראקציה בין אדם למכונה (מתואם עם המשימה של EMOTIV).
אנא שתף את קורות חייך עם גברת חויין ב-huyennguyen@emotiv.com.
מיקום: האנוי
תחומי אחריות עיקריים:
● עיצוב, בנייה ופתרון בעיות של מערכות ייצור ויישומים AI על גוגל קלאוד פלטפורם & AWS
● פיתוח ותחזוקה של צינורות CI/CD באמצעות כלים כמו ג'נקינס, GitHub Actions או דומים.
● אופטימיזציה, שיפור, קונטיינריזציה, התקנה וניטור של מודלי מדע נתונים, תוך הבטחת גרסאות יציבות ובקרת איכות.
● אוטומציה של בדיקה, אישור והערכת ביצועים של מודלים של לימוד מכונה.
● שותפות עם מדעני נתונים, מהנדסים וארכיטקטים כדי לספק פתרונות בורמה, תיעוד תהליכים בבהירות ובהבנה מושלמת.
● ניהול ואופטימיזציה של תשתית כקוד (IaC) באמצעות כלים כמו Terraform או CloudFormation כדי להבטיח סביבות קנה מידה חוזרות ונשנות.
● יישום וניטור של מדדי ביצועי מודל בייצור, התמודדות פרואקטיבית עם סטייה, הטיה או פגיעה.
● הבטחת אבטחה ותאימות של מערכות AI, כולל תקני פרטיות מידע (כמו GDPR, HIPAA) ופרקטיקות התקנה מאובטחות.
כישורים נדרשים:
● ניסיון מוכח בעיצוב וביצוע צינורות MLOps על פלטפורמות ענן (רצוי ב-GCP & AWS).
● מומחיות מעשית במסגרת MLOps (כגון Kubeflow, MLFlow, Metaflow, Ray) וכלי קונטיינריזציה (דוקר, Kubernetes).
● כישורי תכנות חזקים ב-Python, Bash או דומים, בשילוב עם ידע מעמיק בסביבות Linux.
● ניסיון עם כלי ניטור כמו Prometheus, Grafana או מסגרות יומן מותאמות אישית למעקב אחר ביצועי מערכת ומדלים.
● ידע במסגרות מחשוב מבוזרות (כגון Spark, Ray) לטיפול בעיבוד נתונים רחב היקף או אימון מודל.
● הבנה של API מבוססי REST וארכיטקטורת מיקרו-שירותים, עם ניסיון בשילוב מודלים של ML באקוסיסטמות יישומיות.
● כישורי תקשורת באנגלית מצוינים, עם גישה שיתופית, ממוקדת צוות.
כישורים מועדפים:
● ניסיון בעיבוד נתונים בזמן אמת או מחשוב קצה.
● רקע ביישומי AI/ML הקשורים לנוירונסאינס, לבישה או אינטראקציה בין אדם למכונה (מתואם עם המשימה של EMOTIV).
אנא שתף את קורות חייך עם גברת חויין ב-huyennguyen@emotiv.com.