機械学習運用（MLOps）エンジニア

場所: ハノイ

主要な責任:
● GCP & AWS上での生産品質のAIシステムとアプリケーションの設計、構築、トラブルシューティング
● Jenkins、GitHub Actions、または同様のツールを使用してCI/CDパイプラインを開発・維持
● データサイエンスモデルを最適化、リファクタリング、コンテナ化、デプロイ、および監視し、堅牢なバージョン管理と品質管理を確保する
● 機械学習モデルのテスト、自動化、検証、および性能評価
● データサイエンティスト、エンジニア、アーキテクトと協力してスケーラブルなソリューションを提供し、プロセスを明確かつ包括的に文書化する
● TerraformやCloudFormationのようなツールを使用して、コードとしてのインフラストラクチャ（IaC）を管理および最適化し、スケーラブルで再現可能な環境を確保する
● プロダクションでのモデル性能メトリックを実装および監視し、ドリフト、バイアス、または劣化に対処する
● データプライバシー基準（例：GDPR、HIPAA）や安全なデプロイメント慣行を含むAIシステムのセキュリティとコンプライアンスを確保する

必要な資格:
● クラウドプラットフォーム上でのMLOpsパイプラインの設計と実装における実績を持つこと
(できればGCP & AWS)。
● MLOpsフレームワーク（例：Kubeflow、MLFlow、Metaflow、Ray）およびコンテナ化ツール（Docker、Kubernetes）に関する実践的な専門知識
● Python、Bash、または同様の強力なプログラミングスキルとLinux環境に関する深い知識
● システムおよびモデルパフォーマンスを追跡するためのPrometheus、Grafana、またはカスタムロギングフレームワークのような監視ツールの経験
● 大規模データ処理やモデル訓練を扱うための分散コンピューティングフレームワーク（例：Spark、Ray）についての知識
● RESTful APIおよびマイクロサービスアーキテクチャの理解。MLモデルをアプリケーションエコシステムに統合した経験
● コラボレーティブでチーム志向のアプローチを持つ優れた英語コミュニケーションスキル
優遇される資格:
● リアルタイムデータ処理またはエッジコンピューティングの経験。

● 神経科学、ウェアラブル、または人間-コンピュータ相互作用（EMOTIVの使命と関連）に関連したAI/MLアプリケーションのバックグラウンド。
履歴書をMs Huyenにhuyennguyen@emotiv.comまでお送りください。