Lokalizacja: Hanoi

Kluczowe obowiązki:
● Projektowanie, budowanie i rozwiązywanie problemów z produkcyjnymi systemami i aplikacjami AI na
GCP & AWS
● Opracowywanie i utrzymywanie potoków CI/CD za pomocą narzędzi takich jak Jenkins, GitHub Actions lub
podobne.
● Optymalizacja, refaktoryzacja, konteneryzacja, wdrażanie i monitorowanie modeli naukowych o danych, zapewniając
solidne wersjonowanie i kontrolę jakości.
● Automatyzacja testów, walidacji oraz oceny wydajności modeli uczenia maszynowego.
● Współpraca z naukowcami danych, inżynierami i architektami w celu dostarczenia skalowalnych rozwiązań,
dokumentowanie procesów w sposób jasny i wyczerpujący.
● Zarządzanie i optymalizacja infrastruktury jako kod (IaC) za pomocą narzędzi takich jak Terraform lub
CloudFormation, aby zapewnić skalowalne i powtarzalne środowiska.
● Wdrażanie i monitorowanie metryk wydajności modeli w produkcji, proaktywne rozwiązywanie problemów z driftami, stronniczością lub degradacją.
● Zapewnienie bezpieczeństwa i zgodności systemów AI, w tym standardów prywatności danych (np. GDPR, HIPAA) oraz bezpiecznych praktyk wdrożeniowych.

Wymagane kwalifikacje:
● Udokumentowane doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu potoków MLOps na platformach chmurowych
(Preferowane GCP & AWS).
● Praktyczna wiedza na temat frameworków MLOps (np. Kubeflow, MLFlow, Metaflow,
Ray) oraz narzędzi do konteneryzacji (Docker, Kubernetes).
● Silne umiejętności programowania w Pythonie, Bashu lub podobnych, połączone z głęboką wiedzą o
środowiskach Linux.
● Doświadczenie z narzędziami monitorującymi, takimi jak Prometheus, Grafana lub niestandardowe ramy logowania
do śledzenia wydajności systemów i modeli.
● Wiedza na temat frameworków przetwarzania rozproszonego (np. Spark, Ray) do obsługi dużych zbiorów danych lub szkolenia modeli.
● Zrozumienie interfejsów API RESTful i architektury mikrousług, z doświadczeniem
w integrowaniu modeli ML w ekosystemach aplikacji.
● Doskonałe umiejętności komunikacji w języku angielskim, z nastawieniem na współpracę i zespołowe podejście.
Preferowane kwalifikacje:
● Doświadczenie w przetwarzaniu danych w czasie rzeczywistym lub obliczeniach brzegowych.

● Tło w aplikacjach AI/ML związanych z neurobiologią, urządzeniami noszonymi lub interakcją człowiek-
komputer (zgodne z misją EMOTIV).
Proszę przesłać swoje CV do Pani Huyen na adres huyennguyen@emotiv.com.

Lokalizacja: Hanoi

Kluczowe obowiązki:
● Projektowanie, budowanie i rozwiązywanie problemów z produkcyjnymi systemami i aplikacjami AI na
GCP & AWS
● Opracowywanie i utrzymywanie potoków CI/CD za pomocą narzędzi takich jak Jenkins, GitHub Actions lub
podobne.
● Optymalizacja, refaktoryzacja, konteneryzacja, wdrażanie i monitorowanie modeli naukowych o danych, zapewniając
solidne wersjonowanie i kontrolę jakości.
● Automatyzacja testów, walidacji oraz oceny wydajności modeli uczenia maszynowego.
● Współpraca z naukowcami danych, inżynierami i architektami w celu dostarczenia skalowalnych rozwiązań,
dokumentowanie procesów w sposób jasny i wyczerpujący.
● Zarządzanie i optymalizacja infrastruktury jako kod (IaC) za pomocą narzędzi takich jak Terraform lub
CloudFormation, aby zapewnić skalowalne i powtarzalne środowiska.
● Wdrażanie i monitorowanie metryk wydajności modeli w produkcji, proaktywne rozwiązywanie problemów z driftami, stronniczością lub degradacją.
● Zapewnienie bezpieczeństwa i zgodności systemów AI, w tym standardów prywatności danych (np. GDPR, HIPAA) oraz bezpiecznych praktyk wdrożeniowych.

Wymagane kwalifikacje:
● Udokumentowane doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu potoków MLOps na platformach chmurowych
(Preferowane GCP & AWS).
● Praktyczna wiedza na temat frameworków MLOps (np. Kubeflow, MLFlow, Metaflow,
Ray) oraz narzędzi do konteneryzacji (Docker, Kubernetes).
● Silne umiejętności programowania w Pythonie, Bashu lub podobnych, połączone z głęboką wiedzą o
środowiskach Linux.
● Doświadczenie z narzędziami monitorującymi, takimi jak Prometheus, Grafana lub niestandardowe ramy logowania
do śledzenia wydajności systemów i modeli.
● Wiedza na temat frameworków przetwarzania rozproszonego (np. Spark, Ray) do obsługi dużych zbiorów danych lub szkolenia modeli.
● Zrozumienie interfejsów API RESTful i architektury mikrousług, z doświadczeniem
w integrowaniu modeli ML w ekosystemach aplikacji.
● Doskonałe umiejętności komunikacji w języku angielskim, z nastawieniem na współpracę i zespołowe podejście.
Preferowane kwalifikacje:
● Doświadczenie w przetwarzaniu danych w czasie rzeczywistym lub obliczeniach brzegowych.

● Tło w aplikacjach AI/ML związanych z neurobiologią, urządzeniami noszonymi lub interakcją człowiek-
komputer (zgodne z misją EMOTIV).
Proszę przesłać swoje CV do Pani Huyen na adres huyennguyen@emotiv.com.

Lokalizacja: Hanoi

Kluczowe obowiązki:
● Projektowanie, budowanie i rozwiązywanie problemów z produkcyjnymi systemami i aplikacjami AI na
GCP & AWS
● Opracowywanie i utrzymywanie potoków CI/CD za pomocą narzędzi takich jak Jenkins, GitHub Actions lub
podobne.
● Optymalizacja, refaktoryzacja, konteneryzacja, wdrażanie i monitorowanie modeli naukowych o danych, zapewniając
solidne wersjonowanie i kontrolę jakości.
● Automatyzacja testów, walidacji oraz oceny wydajności modeli uczenia maszynowego.
● Współpraca z naukowcami danych, inżynierami i architektami w celu dostarczenia skalowalnych rozwiązań,
dokumentowanie procesów w sposób jasny i wyczerpujący.
● Zarządzanie i optymalizacja infrastruktury jako kod (IaC) za pomocą narzędzi takich jak Terraform lub
CloudFormation, aby zapewnić skalowalne i powtarzalne środowiska.
● Wdrażanie i monitorowanie metryk wydajności modeli w produkcji, proaktywne rozwiązywanie problemów z driftami, stronniczością lub degradacją.
● Zapewnienie bezpieczeństwa i zgodności systemów AI, w tym standardów prywatności danych (np. GDPR, HIPAA) oraz bezpiecznych praktyk wdrożeniowych.

Wymagane kwalifikacje:
● Udokumentowane doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu potoków MLOps na platformach chmurowych
(Preferowane GCP & AWS).
● Praktyczna wiedza na temat frameworków MLOps (np. Kubeflow, MLFlow, Metaflow,
Ray) oraz narzędzi do konteneryzacji (Docker, Kubernetes).
● Silne umiejętności programowania w Pythonie, Bashu lub podobnych, połączone z głęboką wiedzą o
środowiskach Linux.
● Doświadczenie z narzędziami monitorującymi, takimi jak Prometheus, Grafana lub niestandardowe ramy logowania
do śledzenia wydajności systemów i modeli.
● Wiedza na temat frameworków przetwarzania rozproszonego (np. Spark, Ray) do obsługi dużych zbiorów danych lub szkolenia modeli.
● Zrozumienie interfejsów API RESTful i architektury mikrousług, z doświadczeniem
w integrowaniu modeli ML w ekosystemach aplikacji.
● Doskonałe umiejętności komunikacji w języku angielskim, z nastawieniem na współpracę i zespołowe podejście.
Preferowane kwalifikacje:
● Doświadczenie w przetwarzaniu danych w czasie rzeczywistym lub obliczeniach brzegowych.

● Tło w aplikacjach AI/ML związanych z neurobiologią, urządzeniami noszonymi lub interakcją człowiek-
komputer (zgodne z misją EMOTIV).
Proszę przesłać swoje CV do Pani Huyen na adres huyennguyen@emotiv.com.

© 2025 EMOTIV, Wszelkie prawa zastrzeżone.

Consent

Twoje wybory dotyczące prywatności (ustawienia plików cookie)

*Zastrzeżenie – Produkty EMOTIV przeznaczone są wyłącznie do zastosowań badawczych i osobistych. Nasze produkty nie są sprzedawane jako wyroby medyczne, jak określono w dyrektywie UE 93/42/EEC. Nasze produkty nie są zaprojektowane ani przeznaczone do diagnozowania ani leczenia chorób.

Uwaga dotycząca tłumaczeń: nieangielskie wersje tej witryny zostały przetłumaczone dla Twojej wygody przy użyciu sztucznej inteligencji. Chociaż dążymy do dokładności, automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub niuanse różniące się od oryginalnego tekstu. Aby uzyskać najdokładniejsze informacje, prosimy o odniesienie się do angielskiej wersji tej witryny.

© 2025 EMOTIV, Wszelkie prawa zastrzeżone.

Consent

Twoje wybory dotyczące prywatności (ustawienia plików cookie)

*Zastrzeżenie – Produkty EMOTIV przeznaczone są wyłącznie do zastosowań badawczych i osobistych. Nasze produkty nie są sprzedawane jako wyroby medyczne, jak określono w dyrektywie UE 93/42/EEC. Nasze produkty nie są zaprojektowane ani przeznaczone do diagnozowania ani leczenia chorób.

Uwaga dotycząca tłumaczeń: nieangielskie wersje tej witryny zostały przetłumaczone dla Twojej wygody przy użyciu sztucznej inteligencji. Chociaż dążymy do dokładności, automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub niuanse różniące się od oryginalnego tekstu. Aby uzyskać najdokładniejsze informacje, prosimy o odniesienie się do angielskiej wersji tej witryny.

© 2025 EMOTIV, Wszelkie prawa zastrzeżone.

Consent

Twoje wybory dotyczące prywatności (ustawienia plików cookie)

*Zastrzeżenie – Produkty EMOTIV przeznaczone są wyłącznie do zastosowań badawczych i osobistych. Nasze produkty nie są sprzedawane jako wyroby medyczne, jak określono w dyrektywie UE 93/42/EEC. Nasze produkty nie są zaprojektowane ani przeznaczone do diagnozowania ani leczenia chorób.

Uwaga dotycząca tłumaczeń: nieangielskie wersje tej witryny zostały przetłumaczone dla Twojej wygody przy użyciu sztucznej inteligencji. Chociaż dążymy do dokładności, automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub niuanse różniące się od oryginalnego tekstu. Aby uzyskać najdokładniejsze informacje, prosimy o odniesienie się do angielskiej wersji tej witryny.