ท้าทายความจำของคุณ! เล่นเกม N-Back ใหม่ใน Emotiv App
ท้าทายความจำของคุณ! เล่นเกม N-Back ใหม่ใน Emotiv App
ท้าทายความจำของคุณ! เล่นเกม N-Back ใหม่ใน Emotiv App
วิศวกรด้านการดำเนินงานของ Machine Learning (MLOps)
แชร์:
สถานที่ตั้ง: ฮานอย
ความรับผิดชอบหลัก:
● ออกแบบ สร้าง และแก้ไขปัญหาระบบและแอปพลิเคชัน AI ระดับการผลิตบน
GCP & AWS
● พัฒนาและบำรุงรักษา CI/CD pipelines โดยใช้เครื่องมือเช่น Jenkins, GitHub Actions หรือ
เครื่องมือที่คล้ายกัน
● ปรับปรุง ประสิทธิภาพสูงสุด ปรับแก้ให้เหมาะสม นำไปบรรจุใน container จัดส่ง และตรวจสอบ
โมเดลข้อมูลวิทยาศาสตร์ เพื่อการควบคุมคุณภาพและเวอร์ชันอย่างเข้มงวด
● ทำการทดสอบอัตโนมัติ, การประเมินผล และประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
● ร่วมมือกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร และสถาปนิกเพื่อส่งมอบโซลูชันที่ขยายได้,
ด้วยการบันทึกกระบวนการอย่างชัดเจนและครอบคลุม
● จัดการและปรับแต่งโค้ดโครงสร้างพื้นฐานให้เหมือนกัน (IaC) โดยใช้เครื่องมือเช่น Terraform หรือ
CloudFormation เพื่อให้แน่ใจว่าสภาพแวดล้อมสามารถขยายและทำซ้ำได้
● ดำเนินการและตรวจสอบตัวชี้วัดประสิทธิภาพแบบจำลองในขั้นตอนการผลิต โดยแก้ไขอย่างรวดเร็วในกรณีการพัฒนา
ความผิดเพี้ยน หรือลดลง
● ตรวจสอบความปลอดภัยและการปฏิบัติตามมาตรฐานของระบบ AI รวมทั้งมาตรฐานความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (เช่น, GDPR, HIPAA) และการปฏิบัติเกี่ยวกับการจัดส่งอย่างปลอดภัย
คุณสมบัติที่ต้องการ:
● มีประสบการณ์ในการออกแบบและใช้ MLOps pipelines บนแพลตฟอร์มคลาวด์
(ส่วนใหญ่ GCP & AWS).
● มีความเชี่ยวชาญในการใช้งาน MLOps frameworks (เช่น, Kubeflow, MLFlow, Metaflow,
Ray) และเครื่องมือการบรรจุด้วย container (Docker, Kubernetes)
● มีทักษะการเขียนโปรแกรมที่ยอดเยี่ยมใน Python, Bash หรือภาษาอื่นๆ ที่คล้ายกัน, พร้อมกับมีความรู้ลึกซึ้งใน
สภาพแวดล้อม Linux
● มีประสบการณ์กับเครื่องมือตรวจสอบเช่น Prometheus, Grafana หรือระบบ logging กำหนดเอง
สำหรับการติดตามประสิทธิภาพของระบบและโมเดล
● มีความรู้เกี่ยวกับเฟรมเวิร์กการคำนวณแบบกระจาย (เช่น, Spark, Ray) สำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่หรือการฝึกโมเดล
● เข้าใจ RESTful APIs และสถาปัตยกรรมไมโครเซอร์วิส, พร้อมกับประสบการณ์ในการ
รวมโมเดล ML เข้ากับระบบแอปพลิเคชัน
● มีทักษะการสื่อสารภาษาอังกฤษดีเยี่ยม, พร้อมที่จะทำงานร่วมกันในทีม
คุณสมบัติที่พึงประสงค์:
● มีประสบการณ์กับการประมวลผลข้อมูลเรียลไทม์ หรือ edge computing
● มีพื้นฐานในแอปพลิเคชัน AI/ML ที่เกี่ยวข้องกับประสาทวิทยา อุปกรณ์สวมใส่ หรือ
ปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ (สอดคล้องกับภารกิจของ EMOTIV)
โปรดแชร์ประวัติย่อของคุณกับคุณฮเยียนที่ huyennguyen@emotiv.com.
สถานที่ตั้ง: ฮานอย
ความรับผิดชอบหลัก:
● ออกแบบ สร้าง และแก้ไขปัญหาระบบและแอปพลิเคชัน AI ระดับการผลิตบน
GCP & AWS
● พัฒนาและบำรุงรักษา CI/CD pipelines โดยใช้เครื่องมือเช่น Jenkins, GitHub Actions หรือ
เครื่องมือที่คล้ายกัน
● ปรับปรุง ประสิทธิภาพสูงสุด ปรับแก้ให้เหมาะสม นำไปบรรจุใน container จัดส่ง และตรวจสอบ
โมเดลข้อมูลวิทยาศาสตร์ เพื่อการควบคุมคุณภาพและเวอร์ชันอย่างเข้มงวด
● ทำการทดสอบอัตโนมัติ, การประเมินผล และประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
● ร่วมมือกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร และสถาปนิกเพื่อส่งมอบโซลูชันที่ขยายได้,
ด้วยการบันทึกกระบวนการอย่างชัดเจนและครอบคลุม
● จัดการและปรับแต่งโค้ดโครงสร้างพื้นฐานให้เหมือนกัน (IaC) โดยใช้เครื่องมือเช่น Terraform หรือ
CloudFormation เพื่อให้แน่ใจว่าสภาพแวดล้อมสามารถขยายและทำซ้ำได้
● ดำเนินการและตรวจสอบตัวชี้วัดประสิทธิภาพแบบจำลองในขั้นตอนการผลิต โดยแก้ไขอย่างรวดเร็วในกรณีการพัฒนา
ความผิดเพี้ยน หรือลดลง
● ตรวจสอบความปลอดภัยและการปฏิบัติตามมาตรฐานของระบบ AI รวมทั้งมาตรฐานความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (เช่น, GDPR, HIPAA) และการปฏิบัติเกี่ยวกับการจัดส่งอย่างปลอดภัย
คุณสมบัติที่ต้องการ:
● มีประสบการณ์ในการออกแบบและใช้ MLOps pipelines บนแพลตฟอร์มคลาวด์
(ส่วนใหญ่ GCP & AWS).
● มีความเชี่ยวชาญในการใช้งาน MLOps frameworks (เช่น, Kubeflow, MLFlow, Metaflow,
Ray) และเครื่องมือการบรรจุด้วย container (Docker, Kubernetes)
● มีทักษะการเขียนโปรแกรมที่ยอดเยี่ยมใน Python, Bash หรือภาษาอื่นๆ ที่คล้ายกัน, พร้อมกับมีความรู้ลึกซึ้งใน
สภาพแวดล้อม Linux
● มีประสบการณ์กับเครื่องมือตรวจสอบเช่น Prometheus, Grafana หรือระบบ logging กำหนดเอง
สำหรับการติดตามประสิทธิภาพของระบบและโมเดล
● มีความรู้เกี่ยวกับเฟรมเวิร์กการคำนวณแบบกระจาย (เช่น, Spark, Ray) สำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่หรือการฝึกโมเดล
● เข้าใจ RESTful APIs และสถาปัตยกรรมไมโครเซอร์วิส, พร้อมกับประสบการณ์ในการ
รวมโมเดล ML เข้ากับระบบแอปพลิเคชัน
● มีทักษะการสื่อสารภาษาอังกฤษดีเยี่ยม, พร้อมที่จะทำงานร่วมกันในทีม
คุณสมบัติที่พึงประสงค์:
● มีประสบการณ์กับการประมวลผลข้อมูลเรียลไทม์ หรือ edge computing
● มีพื้นฐานในแอปพลิเคชัน AI/ML ที่เกี่ยวข้องกับประสาทวิทยา อุปกรณ์สวมใส่ หรือ
ปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ (สอดคล้องกับภารกิจของ EMOTIV)
โปรดแชร์ประวัติย่อของคุณกับคุณฮเยียนที่ huyennguyen@emotiv.com.
สถานที่ตั้ง: ฮานอย
ความรับผิดชอบหลัก:
● ออกแบบ สร้าง และแก้ไขปัญหาระบบและแอปพลิเคชัน AI ระดับการผลิตบน
GCP & AWS
● พัฒนาและบำรุงรักษา CI/CD pipelines โดยใช้เครื่องมือเช่น Jenkins, GitHub Actions หรือ
เครื่องมือที่คล้ายกัน
● ปรับปรุง ประสิทธิภาพสูงสุด ปรับแก้ให้เหมาะสม นำไปบรรจุใน container จัดส่ง และตรวจสอบ
โมเดลข้อมูลวิทยาศาสตร์ เพื่อการควบคุมคุณภาพและเวอร์ชันอย่างเข้มงวด
● ทำการทดสอบอัตโนมัติ, การประเมินผล และประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
● ร่วมมือกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร และสถาปนิกเพื่อส่งมอบโซลูชันที่ขยายได้,
ด้วยการบันทึกกระบวนการอย่างชัดเจนและครอบคลุม
● จัดการและปรับแต่งโค้ดโครงสร้างพื้นฐานให้เหมือนกัน (IaC) โดยใช้เครื่องมือเช่น Terraform หรือ
CloudFormation เพื่อให้แน่ใจว่าสภาพแวดล้อมสามารถขยายและทำซ้ำได้
● ดำเนินการและตรวจสอบตัวชี้วัดประสิทธิภาพแบบจำลองในขั้นตอนการผลิต โดยแก้ไขอย่างรวดเร็วในกรณีการพัฒนา
ความผิดเพี้ยน หรือลดลง
● ตรวจสอบความปลอดภัยและการปฏิบัติตามมาตรฐานของระบบ AI รวมทั้งมาตรฐานความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (เช่น, GDPR, HIPAA) และการปฏิบัติเกี่ยวกับการจัดส่งอย่างปลอดภัย
คุณสมบัติที่ต้องการ:
● มีประสบการณ์ในการออกแบบและใช้ MLOps pipelines บนแพลตฟอร์มคลาวด์
(ส่วนใหญ่ GCP & AWS).
● มีความเชี่ยวชาญในการใช้งาน MLOps frameworks (เช่น, Kubeflow, MLFlow, Metaflow,
Ray) และเครื่องมือการบรรจุด้วย container (Docker, Kubernetes)
● มีทักษะการเขียนโปรแกรมที่ยอดเยี่ยมใน Python, Bash หรือภาษาอื่นๆ ที่คล้ายกัน, พร้อมกับมีความรู้ลึกซึ้งใน
สภาพแวดล้อม Linux
● มีประสบการณ์กับเครื่องมือตรวจสอบเช่น Prometheus, Grafana หรือระบบ logging กำหนดเอง
สำหรับการติดตามประสิทธิภาพของระบบและโมเดล
● มีความรู้เกี่ยวกับเฟรมเวิร์กการคำนวณแบบกระจาย (เช่น, Spark, Ray) สำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่หรือการฝึกโมเดล
● เข้าใจ RESTful APIs และสถาปัตยกรรมไมโครเซอร์วิส, พร้อมกับประสบการณ์ในการ
รวมโมเดล ML เข้ากับระบบแอปพลิเคชัน
● มีทักษะการสื่อสารภาษาอังกฤษดีเยี่ยม, พร้อมที่จะทำงานร่วมกันในทีม
คุณสมบัติที่พึงประสงค์:
● มีประสบการณ์กับการประมวลผลข้อมูลเรียลไทม์ หรือ edge computing
● มีพื้นฐานในแอปพลิเคชัน AI/ML ที่เกี่ยวข้องกับประสาทวิทยา อุปกรณ์สวมใส่ หรือ
ปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ (สอดคล้องกับภารกิจของ EMOTIV)
โปรดแชร์ประวัติย่อของคุณกับคุณฮเยียนที่ huyennguyen@emotiv.com.