Desafie sua memória! Jogue o novo jogo N-Back no aplicativo Emotiv
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Engenheiro de Operações de Aprendizado de Máquina (MLOps)
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Localização: Hanói
Principais Responsabilidades:
● Projetar, construir e solucionar problemas de sistemas e aplicações de IA em ambientes de produção em
GCP & AWS
● Desenvolver e manter pipelines de CI/CD usando ferramentas como Jenkins, GitHub Actions ou
similares.
● Otimizar, refatorar, contêinerizar, implantar e monitorar modelos de ciência de dados, garantindo
versionamento robusto e controle de qualidade.
● Automatizar testes, validação e avaliação de desempenho de modelos de aprendizado de máquina.
● Colaborar com cientistas de dados, engenheiros e arquitetos para entregar soluções escaláveis,
documentando processos de forma clara e abrangente.
● Gerenciar e otimizar infraestrutura como código (IaC) usando ferramentas como Terraform ou
CloudFormation para garantir ambientes escaláveis e reprodutíveis.
● Implementar e monitorar métricas de desempenho de modelos em produção, abordando proativamente desvios, viés ou degradação.
● Garantir a segurança e conformidade dos sistemas de IA, incluindo padrões de privacidade de dados (por exemplo, GDPR, HIPAA) e práticas de implantação seguras.
Qualificações Necessárias:
● Experiência comprovada em projetar e implementar pipelines de MLOps em plataformas de nuvem
(Preferencialmente GCP & AWS).
● Expertise prática com frameworks de MLOps (por exemplo, Kubeflow, MLFlow, Metaflow,
Ray) e ferramentas de contêinerização (Docker, Kubernetes).
● Fortes habilidades de programação em Python, Bash ou similares, aliadas a um profundo conhecimento de
ambientes Linux.
● Experiência com ferramentas de monitoramento como Prometheus, Grafana ou frameworks de registro
personalizados para acompanhamento do desempenho do sistema e dos modelos.
● Conhecimento de frameworks de computação distribuída (por exemplo, Spark, Ray) para lidar com processamento de dados em grande escala ou treinamento de modelos.
● Compreensão de APIs RESTful e arquitetura de microsserviços, com experiência
integrando modelos de ML em ecossistemas de aplicativos.
● Excelentes habilidades de comunicação em inglês, com uma abordagem colaborativa e focada em equipe.
Qualificações Preferenciais:
● Experiência com processamento de dados em tempo real ou computação de borda.
● Formação em aplicações de IA/ML relacionadas à neurociência, dispositivos vestíveis ou interação humano-
computador (alinhada à missão da EMOTIV).
Por favor, envie seu CV para a Sra. Huyen em huyennguyen@emotiv.com.
Localização: Hanói
Principais Responsabilidades:
● Projetar, construir e solucionar problemas de sistemas e aplicações de IA em ambientes de produção em
GCP & AWS
● Desenvolver e manter pipelines de CI/CD usando ferramentas como Jenkins, GitHub Actions ou
similares.
● Otimizar, refatorar, contêinerizar, implantar e monitorar modelos de ciência de dados, garantindo
versionamento robusto e controle de qualidade.
● Automatizar testes, validação e avaliação de desempenho de modelos de aprendizado de máquina.
● Colaborar com cientistas de dados, engenheiros e arquitetos para entregar soluções escaláveis,
documentando processos de forma clara e abrangente.
● Gerenciar e otimizar infraestrutura como código (IaC) usando ferramentas como Terraform ou
CloudFormation para garantir ambientes escaláveis e reprodutíveis.
● Implementar e monitorar métricas de desempenho de modelos em produção, abordando proativamente desvios, viés ou degradação.
● Garantir a segurança e conformidade dos sistemas de IA, incluindo padrões de privacidade de dados (por exemplo, GDPR, HIPAA) e práticas de implantação seguras.
Qualificações Necessárias:
● Experiência comprovada em projetar e implementar pipelines de MLOps em plataformas de nuvem
(Preferencialmente GCP & AWS).
● Expertise prática com frameworks de MLOps (por exemplo, Kubeflow, MLFlow, Metaflow,
Ray) e ferramentas de contêinerização (Docker, Kubernetes).
● Fortes habilidades de programação em Python, Bash ou similares, aliadas a um profundo conhecimento de
ambientes Linux.
● Experiência com ferramentas de monitoramento como Prometheus, Grafana ou frameworks de registro
personalizados para acompanhamento do desempenho do sistema e dos modelos.
● Conhecimento de frameworks de computação distribuída (por exemplo, Spark, Ray) para lidar com processamento de dados em grande escala ou treinamento de modelos.
● Compreensão de APIs RESTful e arquitetura de microsserviços, com experiência
integrando modelos de ML em ecossistemas de aplicativos.
● Excelentes habilidades de comunicação em inglês, com uma abordagem colaborativa e focada em equipe.
Qualificações Preferenciais:
● Experiência com processamento de dados em tempo real ou computação de borda.
● Formação em aplicações de IA/ML relacionadas à neurociência, dispositivos vestíveis ou interação humano-
computador (alinhada à missão da EMOTIV).
Por favor, envie seu CV para a Sra. Huyen em huyennguyen@emotiv.com.
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Principais Responsabilidades:
● Projetar, construir e solucionar problemas de sistemas e aplicações de IA em ambientes de produção em
GCP & AWS
● Desenvolver e manter pipelines de CI/CD usando ferramentas como Jenkins, GitHub Actions ou
similares.
● Otimizar, refatorar, contêinerizar, implantar e monitorar modelos de ciência de dados, garantindo
versionamento robusto e controle de qualidade.
● Automatizar testes, validação e avaliação de desempenho de modelos de aprendizado de máquina.
● Colaborar com cientistas de dados, engenheiros e arquitetos para entregar soluções escaláveis,
documentando processos de forma clara e abrangente.
● Gerenciar e otimizar infraestrutura como código (IaC) usando ferramentas como Terraform ou
CloudFormation para garantir ambientes escaláveis e reprodutíveis.
● Implementar e monitorar métricas de desempenho de modelos em produção, abordando proativamente desvios, viés ou degradação.
● Garantir a segurança e conformidade dos sistemas de IA, incluindo padrões de privacidade de dados (por exemplo, GDPR, HIPAA) e práticas de implantação seguras.
Qualificações Necessárias:
● Experiência comprovada em projetar e implementar pipelines de MLOps em plataformas de nuvem
(Preferencialmente GCP & AWS).
● Expertise prática com frameworks de MLOps (por exemplo, Kubeflow, MLFlow, Metaflow,
Ray) e ferramentas de contêinerização (Docker, Kubernetes).
● Fortes habilidades de programação em Python, Bash ou similares, aliadas a um profundo conhecimento de
ambientes Linux.
● Experiência com ferramentas de monitoramento como Prometheus, Grafana ou frameworks de registro
personalizados para acompanhamento do desempenho do sistema e dos modelos.
● Conhecimento de frameworks de computação distribuída (por exemplo, Spark, Ray) para lidar com processamento de dados em grande escala ou treinamento de modelos.
● Compreensão de APIs RESTful e arquitetura de microsserviços, com experiência
integrando modelos de ML em ecossistemas de aplicativos.
● Excelentes habilidades de comunicação em inglês, com uma abordagem colaborativa e focada em equipe.
Qualificações Preferenciais:
● Experiência com processamento de dados em tempo real ou computação de borda.
● Formação em aplicações de IA/ML relacionadas à neurociência, dispositivos vestíveis ou interação humano-
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