मशीन लर्निंग ऑपरेशंस (MLOps) इंजीनियर
साझा करें:
स्थान: हनोई
मुख्य जिम्मेदारियां:
● उत्पादन-स्तरीय एआई सिस्टम और अनुप्रयोगों को डिजाइन, बनाना और समस्या निवारण करना
GCP और AWS पर
● जेनकिंस, गिटहब एक्शंस, या इसी तरह के उपकरणों का उपयोग करके CI/CD पाइपलाइनों का विकास और रखरखाव करना।
● डेटा साइंस मॉडलों को ऑप्टिमाइज़ करना, फिर से बनाना, कंटेनराइज करना, लागू करना, और मॉनिटर करना, यह सुनिश्चित करते हुए कि
मजबूत संस्करणन और गुणवत्ता नियंत्रण हो।
● मशीन लर्निंग मॉडल के परीक्षण, मान्यता और प्रदर्शन मूल्यांकन को स्वचालित करना।
● डेटा वैज्ञानिकों, इंजीनियरों और आर्किटेक्टों के साथ मिलकर स्केलेबल समाधान प्रदान करना,
प्रक्रियाओं का स्पष्ट और संपूर्ण रूप से दस्तावेजीकरण करना।
● Terraform या CloudFormation जैसे उपकरणों का उपयोग करके इन्फ्रास्ट्रक्चर-एज़-कोड (IaC) का प्रबंधन और ऑप्टिमाइज़ करना,
स्केलेबल और पुनरुत्पादनीय वातावरण सुनिश्चित करने के लिए।
● उत्पादन में मॉडल के प्रदर्शन मैट्रिक्स को लागू और मॉनिटर करना, सक्रिय रूप से ड्रिफ्ट, पूर्वाग्रह, या गिरावट का समाधान करना।
● एआई सिस्टम की सुरक्षा और अनुपालन सुनिश्चित करना, जिसमें डेटा गोपनीयता मानक (जैसे, GDPR, HIPAA) और सुरक्षित कार्यान्वयन प्रथाएं शामिल हैं।
आवश्यक योग्यताएं:
● क्लाउड प्लेटफार्मों पर MLOps पाइपलाइनों को डिज़ाइन और लागू करने का सिद्ध अनुभव
(प्राथमिकता GCP और AWS)।
● MLOps ढांचे (जैसे, कुबफ्लो, एमएलफ्लो, मेटाफ्लो,
रे) और कंटेनराइजेशन उपकरण (डॉकर, क्यूबेरनेट्स) में व्यावहारिक विशेषज्ञता।
● पाइथन, बैश, या इसी तरह की मजबूत प्रोग्रामिंग कौशल, साथ ही लिनक्स वातावरण का गहरा ज्ञान।
● सिस्टम और मॉडल प्रदर्शन को ट्रैक करने के लिए मॉनिटरिंग उपकरण जैसे प्रॉमेथियस, ग्राफ़ाना, या कस्टम लॉगिंग
फ्रेमवर्क्स के साथ अनुभव।
● बड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग या मॉडल प्रशिक्षण के लिए वितरित कंप्यूटिंग ढांचे (जैसे, स्पार्क, रे) का ज्ञान।
● RESTful APIs और माइक्रोसर्विसेज आर्किटेक्चर की समझ, ML मॉडलों को अनुप्रयोग पारिस्थितिकी तंत्र में एकीकृत करने का अनुभव।
● उत्कृष्ट अंग्रेजी संचार कौशल, सहयोगात्मक, टीम-केंद्रित दृष्टिकोण के साथ।
प्राथमिकता योग्यताएं:
● वास्तविक समय डेटा प्रोसेसिंग या एज कंप्यूटिंग का अनुभव।
● न्यूरोसायंस, पहनने योग्य उपकरणों, या मानव-
कंप्यूटर इंटरैक्शन (EMOTIV के मिशन के अनुसार) से संबंधित एआई/एमएल अनुप्रयोगों में पृष्ठभूमि।
कृपया अपना CV श्रीमती हुएन को huyennguyen@emotiv.com पर साझा करें।
स्थान: हनोई
मुख्य जिम्मेदारियां:
● उत्पादन-स्तरीय एआई सिस्टम और अनुप्रयोगों को डिजाइन, बनाना और समस्या निवारण करना
GCP और AWS पर
● जेनकिंस, गिटहब एक्शंस, या इसी तरह के उपकरणों का उपयोग करके CI/CD पाइपलाइनों का विकास और रखरखाव करना।
● डेटा साइंस मॉडलों को ऑप्टिमाइज़ करना, फिर से बनाना, कंटेनराइज करना, लागू करना, और मॉनिटर करना, यह सुनिश्चित करते हुए कि
मजबूत संस्करणन और गुणवत्ता नियंत्रण हो।
● मशीन लर्निंग मॉडल के परीक्षण, मान्यता और प्रदर्शन मूल्यांकन को स्वचालित करना।
● डेटा वैज्ञानिकों, इंजीनियरों और आर्किटेक्टों के साथ मिलकर स्केलेबल समाधान प्रदान करना,
प्रक्रियाओं का स्पष्ट और संपूर्ण रूप से दस्तावेजीकरण करना।
● Terraform या CloudFormation जैसे उपकरणों का उपयोग करके इन्फ्रास्ट्रक्चर-एज़-कोड (IaC) का प्रबंधन और ऑप्टिमाइज़ करना,
स्केलेबल और पुनरुत्पादनीय वातावरण सुनिश्चित करने के लिए।
● उत्पादन में मॉडल के प्रदर्शन मैट्रिक्स को लागू और मॉनिटर करना, सक्रिय रूप से ड्रिफ्ट, पूर्वाग्रह, या गिरावट का समाधान करना।
● एआई सिस्टम की सुरक्षा और अनुपालन सुनिश्चित करना, जिसमें डेटा गोपनीयता मानक (जैसे, GDPR, HIPAA) और सुरक्षित कार्यान्वयन प्रथाएं शामिल हैं।
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● क्लाउड प्लेटफार्मों पर MLOps पाइपलाइनों को डिज़ाइन और लागू करने का सिद्ध अनुभव
(प्राथमिकता GCP और AWS)।
● MLOps ढांचे (जैसे, कुबफ्लो, एमएलफ्लो, मेटाफ्लो,
रे) और कंटेनराइजेशन उपकरण (डॉकर, क्यूबेरनेट्स) में व्यावहारिक विशेषज्ञता।
● पाइथन, बैश, या इसी तरह की मजबूत प्रोग्रामिंग कौशल, साथ ही लिनक्स वातावरण का गहरा ज्ञान।
● सिस्टम और मॉडल प्रदर्शन को ट्रैक करने के लिए मॉनिटरिंग उपकरण जैसे प्रॉमेथियस, ग्राफ़ाना, या कस्टम लॉगिंग
फ्रेमवर्क्स के साथ अनुभव।
● बड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग या मॉडल प्रशिक्षण के लिए वितरित कंप्यूटिंग ढांचे (जैसे, स्पार्क, रे) का ज्ञान।
● RESTful APIs और माइक्रोसर्विसेज आर्किटेक्चर की समझ, ML मॉडलों को अनुप्रयोग पारिस्थितिकी तंत्र में एकीकृत करने का अनुभव।
● उत्कृष्ट अंग्रेजी संचार कौशल, सहयोगात्मक, टीम-केंद्रित दृष्टिकोण के साथ।
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● वास्तविक समय डेटा प्रोसेसिंग या एज कंप्यूटिंग का अनुभव।
● न्यूरोसायंस, पहनने योग्य उपकरणों, या मानव-
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● डेटा साइंस मॉडलों को ऑप्टिमाइज़ करना, फिर से बनाना, कंटेनराइज करना, लागू करना, और मॉनिटर करना, यह सुनिश्चित करते हुए कि
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● उत्पादन में मॉडल के प्रदर्शन मैट्रिक्स को लागू और मॉनिटर करना, सक्रिय रूप से ड्रिफ्ट, पूर्वाग्रह, या गिरावट का समाधान करना।
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© 2025 EMOTIV, सभी अधिकार सुरक्षित।
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*अस्वीकृति – EMOTIV उत्पादों का उद्देश्य केवल अनुसंधान अनुप्रयोगों और व्यक्तिगत उपयोग के लिए होना है। हमारे उत्पादों को EU निर्देश 93/42/EEC में परिभाषित चिकित्सा उपकरणों के रूप में बेचा नहीं जाता है। हमारे उत्पादों को किसी बीमारी के निदान या उपचार के लिए उपयोग के लिए डिज़ाइन या उद्देश्य नहीं किया गया है।
अनुवाद पर नोट: इस वेबसाइट के गैर-अंग्रेजी संस्करणों का अनुवाद आपकी सुविधा के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयास करते हैं, स्वचालित अनुवाद में त्रुटियाँ या ऐसे अंतरों हो सकते हैं जो मूल पाठ से भिन्न होते हैं। सबसे सटीक जानकारी के लिए, कृपया इस साइट के अंग्रेजी संस्करण को देखें।
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