머신러닝 운영(MLOps) 엔지니어

위치: 하노이

주요 책임:
● GCP 및 AWS에서 생산 등급 AI 시스템 및 애플리케이션을 설계, 구축 및 문제 해결
● Jenkins, GitHub Actions 또는 유사한 도구를 사용하여 CI/CD 파이프라인을 개발 및 유지 관리.
● 데이터 과학 모델의 최적화, 리팩토링, 컨테이너화, 배포 및 모니터링을 수행하여
신뢰할 수 있는 버전 관리 및 품질 관리를 보장합니다.
● 기계 학습 모델의 테스트, 검증 및 성능 평가 자동화.
● 데이터 과학자, 엔지니어 및 아키텍트와 협력하여 확장 가능한 솔루션을 제공하고,
프로세스를 명확하고 포괄적으로 문서화합니다.
● Terraform 또는 CloudFormation과 같은 도구를 사용하여 인프라를 코드로 관리 및 최적화하여
확장 가능하고 재현 가능한 환경을 보장합니다.
● 프로덕션에서 모델 성능 메트릭을 구현하고 모니터링하여, 드리프트, 편향 또는 저하에
선제적으로 대응합니다.
● 데이터 개인 정보 표준(GDPR, HIPAA 등)을 포함한 AI 시스템의 보안 및 규정 준수를 보장하고,
안전한 배포 관행을 준수합니다.

필수 자격:
● 클라우드 플랫폼(GCP 및 AWS 바람직)에서 MLOps 파이프라인을 설계하고 구현한 입증된 경험.
● MLOps 프레임워크(예: Kubeflow, MLFlow, Metaflow, Ray) 및 컨테이너화 도구(Docker, Kubernetes)에 대한 실무 전문성.
● Python, Bash 또는 유사한 프로그래밍 언어에 대한 강력한 기술과 Linux 환경에 대한 깊은 지식.
● 시스템 및 모델 성능을 추적하기 위한 Prometheus, Grafana 또는 맞춤형 로깅
프레임워크와 같은 모니터링 도구 경험.
● 대규모 데이터 처리 또는 모델 훈련을 위한 분산 컴퓨팅 프레임워크(예: Spark, Ray)에 대한 지식.
● RESTful API 및 마이크로서비스 아키텍처에 대한 이해 및 애플리케이션 생태계에 ML 모델 통합 경험.
● 협업적이고 팀 중심의 접근 방식을 가진 우수한 영어 의사 소통 능력.
선호 자격:
● 실시간 데이터 처리 또는 엣지 컴퓨팅 경험.

● 신경 과학, 웨어러블 또는 인간-컴퓨터 상호 작용(EMOTIV의 미션과 일치)에 연관된 AI/ML 애플리케이션 배경.
이력서를 Ms Huyen에게 huyennguyen@emotiv.com으로 송부해 주세요.