स्थान: हनोई
मुख्य जिम्मेदारियां:
● उत्पादन-ग्रेड AI सिस्टम और अनुप्रयोगों का डिज़ाइन, निर्माण और समस्या निवारण करें
GCP & AWS पर
● Jenkins, GitHub Actions, या
समान उपकरणों का उपयोग करके CI/CD पाइपलॉइन विकसित और बनाए रखें।
● डेटा विज्ञान के मॉडलों को ऑप्टिमाइज़, रीफैक्टर, कंटेनराइज़, डिप्लॉय और मॉनिटर करें, यह सुनिश्चित करते हुए
मजबूत संस्करणन और गुणवत्ता नियंत्रण।
● मशीन लर्निंग के मॉडलों के परीक्षण, मान्यता और प्रदर्शन मूल्यांकन को स्वचालित करें।
● डेटा वैज्ञानिकों, इंजीनियरों और आर्किटेक्ट्स के साथ मिलकर स्केलेबल समाधानों को प्रस्तुत करें,
प्रक्रियाओं को स्पष्ट और व्यापक रूप से दस्तावेजित करें।
● Terraform या
CloudFormation जैसे उपकरणों का उपयोग करके इन्फ्रास्ट्रक्चर-एज-कोड (IaC) का प्रबंधन और ऑप्टिमाइज़ करें ताकि स्केलेबल और पुनरुत्पादित वातावरण सुनिश्चित हो सके।
● उत्पादन में मॉडल प्रदर्शन मेट्रिक्स को लागू और मॉनिटर करें, पूर्व-खुदाई, पूर्वाग्रह, या गिरावट का प्रावधान करें।
● AI सिस्टम की सुरक्षा और अनुपालन सुनिश्चित करें, जिसमें डेटा गोपनीयता मानक (जैसे, GDPR, HIPAA) और सुरक्षित तैनाती प्रथाएं शामिल हैं।
आवश्यक योग्यता:
● क्लाउड प्लेटफार्मों पर MLOps पाइपलाइन डिज़ाइन और कार्यान्वयन का प्रमाणित अनुभव
(इच्छाशक्ति GCP & AWS)।
● MLOps ढांचे (जैसे, Kubeflow, MLFlow, Metaflow,
Ray) और कंटेनराइजेशन उपकरणों (Docker, Kubernetes) के साथ प्रायोगिक विशेषज्ञता।
● Python, Bash, या समान में मजबूत प्रोग्रामिंग कौशल, Linux वातावरण का गहरा ज्ञान paired।
● सिस्टम और मॉडल के प्रदर्शन को ट्रैक करने के लिए Prometheus, Grafana, या कस्टम लॉगिंग
ढांचे जैसे मॉनिटरिंग उपकरणों के साथ अनुभव।
● बड़े पैमाने पर डेटा प्रसंस्करण या मॉडल प्रशिक्षण के लिए वितरित कंप्यूटिंग ढांचे (जैसे, Spark, Ray) का ज्ञान।
● RESTful APIs और माइक्रोसर्विस आर्किटेक्चर की समझ, ML मॉडलों को अनुप्रयोग पारिस्थितिकी तंत्र में एकीकृत करने का अनुभव।
● उत्कृष्ट अंग्रेजी संवाद कौशल, सहयोगात्मक, टीम-केन्द्रित दृष्टिकोण के साथ।
प्राथमिक योग्यताएँ:
● वास्तविक समय डेटा प्रसंस्करण या एज कंप्यूटिंग के साथ अनुभव।
● तंत्रिका विज्ञान, पहनने योग्य, या मानव-
कंप्यूटर इंटरैक्शन (EMOTIV के मिशन के साथ जुड़े) से संबंधित AI/ML अनुप्रयोगों में पृष्ठभूमि।
कृपया अपना सीवी श्रीमती ह्यूएन को भेजें huyennguyen@emotiv.com पर।
स्थान: हनोई
मुख्य जिम्मेदारियां:
● उत्पादन-ग्रेड AI सिस्टम और अनुप्रयोगों का डिज़ाइन, निर्माण और समस्या निवारण करें
GCP & AWS पर
● Jenkins, GitHub Actions, या
समान उपकरणों का उपयोग करके CI/CD पाइपलॉइन विकसित और बनाए रखें।
● डेटा विज्ञान के मॉडलों को ऑप्टिमाइज़, रीफैक्टर, कंटेनराइज़, डिप्लॉय और मॉनिटर करें, यह सुनिश्चित करते हुए
मजबूत संस्करणन और गुणवत्ता नियंत्रण।
● मशीन लर्निंग के मॉडलों के परीक्षण, मान्यता और प्रदर्शन मूल्यांकन को स्वचालित करें।
● डेटा वैज्ञानिकों, इंजीनियरों और आर्किटेक्ट्स के साथ मिलकर स्केलेबल समाधानों को प्रस्तुत करें,
प्रक्रियाओं को स्पष्ट और व्यापक रूप से दस्तावेजित करें।
● Terraform या
CloudFormation जैसे उपकरणों का उपयोग करके इन्फ्रास्ट्रक्चर-एज-कोड (IaC) का प्रबंधन और ऑप्टिमाइज़ करें ताकि स्केलेबल और पुनरुत्पादित वातावरण सुनिश्चित हो सके।
● उत्पादन में मॉडल प्रदर्शन मेट्रिक्स को लागू और मॉनिटर करें, पूर्व-खुदाई, पूर्वाग्रह, या गिरावट का प्रावधान करें।
● AI सिस्टम की सुरक्षा और अनुपालन सुनिश्चित करें, जिसमें डेटा गोपनीयता मानक (जैसे, GDPR, HIPAA) और सुरक्षित तैनाती प्रथाएं शामिल हैं।
आवश्यक योग्यता:
● क्लाउड प्लेटफार्मों पर MLOps पाइपलाइन डिज़ाइन और कार्यान्वयन का प्रमाणित अनुभव
(इच्छाशक्ति GCP & AWS)।
● MLOps ढांचे (जैसे, Kubeflow, MLFlow, Metaflow,
Ray) और कंटेनराइजेशन उपकरणों (Docker, Kubernetes) के साथ प्रायोगिक विशेषज्ञता।
● Python, Bash, या समान में मजबूत प्रोग्रामिंग कौशल, Linux वातावरण का गहरा ज्ञान paired।
● सिस्टम और मॉडल के प्रदर्शन को ट्रैक करने के लिए Prometheus, Grafana, या कस्टम लॉगिंग
ढांचे जैसे मॉनिटरिंग उपकरणों के साथ अनुभव।
● बड़े पैमाने पर डेटा प्रसंस्करण या मॉडल प्रशिक्षण के लिए वितरित कंप्यूटिंग ढांचे (जैसे, Spark, Ray) का ज्ञान।
● RESTful APIs और माइक्रोसर्विस आर्किटेक्चर की समझ, ML मॉडलों को अनुप्रयोग पारिस्थितिकी तंत्र में एकीकृत करने का अनुभव।
● उत्कृष्ट अंग्रेजी संवाद कौशल, सहयोगात्मक, टीम-केन्द्रित दृष्टिकोण के साथ।
प्राथमिक योग्यताएँ:
● वास्तविक समय डेटा प्रसंस्करण या एज कंप्यूटिंग के साथ अनुभव।
● तंत्रिका विज्ञान, पहनने योग्य, या मानव-
कंप्यूटर इंटरैक्शन (EMOTIV के मिशन के साथ जुड़े) से संबंधित AI/ML अनुप्रयोगों में पृष्ठभूमि।
कृपया अपना सीवी श्रीमती ह्यूएन को भेजें huyennguyen@emotiv.com पर।
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● डेटा विज्ञान के मॉडलों को ऑप्टिमाइज़, रीफैक्टर, कंटेनराइज़, डिप्लॉय और मॉनिटर करें, यह सुनिश्चित करते हुए
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● डेटा वैज्ञानिकों, इंजीनियरों और आर्किटेक्ट्स के साथ मिलकर स्केलेबल समाधानों को प्रस्तुत करें,
प्रक्रियाओं को स्पष्ट और व्यापक रूप से दस्तावेजित करें।
● Terraform या
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● उत्पादन में मॉडल प्रदर्शन मेट्रिक्स को लागू और मॉनिटर करें, पूर्व-खुदाई, पूर्वाग्रह, या गिरावट का प्रावधान करें।
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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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