위치: 하노이

주요 책임:
● GCP 및 AWS에서 생산 수준의 AI 시스템 및 애플리케이션을 설계하고 구축하며 문제를 해결합니다.
● Jenkins, GitHub Actions 또는 유사한 도구를 사용하여 CI/CD 파이프라인을 개발하고 유지합니다.
● 데이터 과학 모델을 최적화, 리팩토링, 컨테이너화, 배포 및 모니터링하여 강력한 버전 관리 및 품질 관리를 보장합니다.
● 기계 학습 모델의 테스트, 검증 및 성능 평가를 자동화합니다.
● 데이터 과학자, 엔지니어 및 아키텍트와 협력하여 확장 가능한 솔루션을 제공하며, 프로세스를 명확하고 포괄적으로 문서화합니다.
● Terraform 및 CloudFormation과 같은 도구를 사용하여 인프라를 코드로 관리 및 최적화하여 확장 가능하고 재현 가능한 환경을 보장합니다.
● 생산에서 모델 성능 메트릭을 구현 및 모니터링하고, drift, bias 또는 저하를 적극적으로 해결합니다.
● 데이터 프라이버시 기준(GDPR, HIPAA 등) 및 안전한 배포 관행을 포함하여 AI 시스템의 보안 및 규정 준수를 보장합니다.

필수 자격:
● 클라우드 플랫폼(GCP 및 AWS가 바람직함)에서 MLOps 파이프라인 설계 및 구현 경험이 있는 것이 입증되었습니다.
● MLOps 프레임워크(예: Kubeflow, MLFlow, Metaflow, Ray) 및 컨테이너화 도구(Docker, Kubernetes)에 대한 실무 경험이 있습니다.
● Python, Bash 또는 유사한 프로그래밍 언어에 대한 강력한 프로그래밍 능력과 Linux 환경에 대한 깊은 지식을 보유하고 있습니다.
● 시스템 및 모델 성능 추적을 위한 모니터링 도구(예: Prometheus, Grafana 또는 맞춤형 로깅 프레임워크)의 경험이 있습니다.
● 대규모 데이터 처리 또는 모델 훈련을 위한 분산 컴퓨팅 프레임워크(예: Spark, Ray)에 대한 지식이 있습니다.
● RESTful API 및 마이크로서비스 아키텍처에 대한 이해가 있으며 ML 모델을 애플리케이션 생태계에 통합한 경험이 있습니다.
● 협력적이고 팀 중심의 접근 방식을 가진 뛰어난 영어 커뮤니케이션 능력이 있습니다.
우대 자격:
● 실시간 데이터 처리 또는 엣지 컴퓨팅 경험이 있습니다.

● 신경과학, 웨어러블 또는 인간-컴퓨터 상호작용과 관련된 AI/ML 애플리케이션에 대한 배경이 있습니다(EMOTIV의 미션에 맞춰).
귀하의 이력서를 Ms Huyen에게 huyennguyen@emotiv.com으로 보내주십시오.