Hafızanızı zorlayın! Emotiv Uygulamasında yeni N-Back oyununu oynayın
Hafızanızı zorlayın! Emotiv Uygulamasında yeni N-Back oyununu oynayın
Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps) Mühendisi
Paylaş:
Lokasyon: Hanoi
Ana Sorumluluklar:
● Üretim kalitesinde AI sistemleri ve uygulamaları tasarlamak, inşa etmek ve sorun gidermek
GCP & AWS
● Jenkins, GitHub Actions veya benzeri araçlar kullanarak CI/CD boru hatlarını geliştirmek ve sürdürmek.
● Veri bilim modellerini optimize etmek, yeniden yapılandırmak, kapsayıcı hale getirmek, dağıtmak ve izlemek, sağlam sürümleme ve kalite kontrolünü sağlamak.
● Makine öğrenimi modellerinin test edilmesi, doğrulanması ve performans değerlendirmesini otomatikleştirmek.
● Veri bilimcileri, mühendisler ve mimarlarla iş birliği yaparak ölçeklenebilir çözümler sunmak, süreçleri net ve kapsamlı bir şekilde belgelemek.
● Terraform veya CloudFormation gibi araçlar kullanarak kod olarak altyapıyı (IaC) yönetmek ve optimize etmek, ölçeklenebilir ve yeniden üretilebilir ortamlar sağlamak.
● Üretimde model performansı metriklerini uygulamak ve izlemek, kayma, önyargı veya bozulma ile proaktif olarak ilgilenmek.
● AI sistemlerinin güvenliğini ve uyumunu sağlamak, veri gizliliği standartları (örneğin, GDPR, HIPAA) ve güvenli dağıtım uygulamalarını içermek.
Gerekli Nitelikler:
● Bulut platformlarında MLOps boru hatlarını tasarlama ve uygulama konusunda kanıtlanmış deneyim
(Tercihen GCP & AWS).
● MLOps çerçeveleri (örneğin, Kubeflow, MLFlow, Metaflow, Ray) ve kapsayıcılama araçları (Docker, Kubernetes) ile uygulamalı uzmanlık.
● Python, Bash veya benzeri dillerde güçlü programlama becerileri ile Linux ortamlarında derin bilgi.
● Sistem ve model performansını izlemek için Prometheus, Grafana veya özel günlüğe kaydetme çerçeveleri gibi izleme araçları ile deneyim.
● Büyük ölçekli veri işleme veya model eğitimi için dağıtık hesaplama çerçeveleri (örneğin, Spark, Ray) hakkında bilgi.
● RESTful API'ler ve mikro hizmet mimarisi hakkında anlayış, ML modellerini uygulama ekosistemine entegre etme deneyimi.
● İş birliği yapan, ekip odaklı bir yaklaşıma sahip, mükemmel İngilizce iletişim becerileri.
Tercih Edilen Nitelikler:
● Gerçek zamanlı veri işleme veya uç bilişim deneyimi.
● Sinir bilim, giyilebilir teknolojiler veya insan-bilgisayar etkileşimi ile bağlantılı AI/ML uygulamalarında geçmiş.
Lütfen CV'nizi Ms Huyen'e huyennguyen@emotiv.com adresine gönderin.
Lokasyon: Hanoi
Ana Sorumluluklar:
● Üretim kalitesinde AI sistemleri ve uygulamaları tasarlamak, inşa etmek ve sorun gidermek
GCP & AWS
● Jenkins, GitHub Actions veya benzeri araçlar kullanarak CI/CD boru hatlarını geliştirmek ve sürdürmek.
● Veri bilim modellerini optimize etmek, yeniden yapılandırmak, kapsayıcı hale getirmek, dağıtmak ve izlemek, sağlam sürümleme ve kalite kontrolünü sağlamak.
● Makine öğrenimi modellerinin test edilmesi, doğrulanması ve performans değerlendirmesini otomatikleştirmek.
● Veri bilimcileri, mühendisler ve mimarlarla iş birliği yaparak ölçeklenebilir çözümler sunmak, süreçleri net ve kapsamlı bir şekilde belgelemek.
● Terraform veya CloudFormation gibi araçlar kullanarak kod olarak altyapıyı (IaC) yönetmek ve optimize etmek, ölçeklenebilir ve yeniden üretilebilir ortamlar sağlamak.
● Üretimde model performansı metriklerini uygulamak ve izlemek, kayma, önyargı veya bozulma ile proaktif olarak ilgilenmek.
● AI sistemlerinin güvenliğini ve uyumunu sağlamak, veri gizliliği standartları (örneğin, GDPR, HIPAA) ve güvenli dağıtım uygulamalarını içermek.
Gerekli Nitelikler:
● Bulut platformlarında MLOps boru hatlarını tasarlama ve uygulama konusunda kanıtlanmış deneyim
(Tercihen GCP & AWS).
● MLOps çerçeveleri (örneğin, Kubeflow, MLFlow, Metaflow, Ray) ve kapsayıcılama araçları (Docker, Kubernetes) ile uygulamalı uzmanlık.
● Python, Bash veya benzeri dillerde güçlü programlama becerileri ile Linux ortamlarında derin bilgi.
● Sistem ve model performansını izlemek için Prometheus, Grafana veya özel günlüğe kaydetme çerçeveleri gibi izleme araçları ile deneyim.
● Büyük ölçekli veri işleme veya model eğitimi için dağıtık hesaplama çerçeveleri (örneğin, Spark, Ray) hakkında bilgi.
● RESTful API'ler ve mikro hizmet mimarisi hakkında anlayış, ML modellerini uygulama ekosistemine entegre etme deneyimi.
● İş birliği yapan, ekip odaklı bir yaklaşıma sahip, mükemmel İngilizce iletişim becerileri.
Tercih Edilen Nitelikler:
● Gerçek zamanlı veri işleme veya uç bilişim deneyimi.
● Sinir bilim, giyilebilir teknolojiler veya insan-bilgisayar etkileşimi ile bağlantılı AI/ML uygulamalarında geçmiş.
Lütfen CV'nizi Ms Huyen'e huyennguyen@emotiv.com adresine gönderin.
Lokasyon: Hanoi
Ana Sorumluluklar:
● Üretim kalitesinde AI sistemleri ve uygulamaları tasarlamak, inşa etmek ve sorun gidermek
GCP & AWS
● Jenkins, GitHub Actions veya benzeri araçlar kullanarak CI/CD boru hatlarını geliştirmek ve sürdürmek.
● Veri bilim modellerini optimize etmek, yeniden yapılandırmak, kapsayıcı hale getirmek, dağıtmak ve izlemek, sağlam sürümleme ve kalite kontrolünü sağlamak.
● Makine öğrenimi modellerinin test edilmesi, doğrulanması ve performans değerlendirmesini otomatikleştirmek.
● Veri bilimcileri, mühendisler ve mimarlarla iş birliği yaparak ölçeklenebilir çözümler sunmak, süreçleri net ve kapsamlı bir şekilde belgelemek.
● Terraform veya CloudFormation gibi araçlar kullanarak kod olarak altyapıyı (IaC) yönetmek ve optimize etmek, ölçeklenebilir ve yeniden üretilebilir ortamlar sağlamak.
● Üretimde model performansı metriklerini uygulamak ve izlemek, kayma, önyargı veya bozulma ile proaktif olarak ilgilenmek.
● AI sistemlerinin güvenliğini ve uyumunu sağlamak, veri gizliliği standartları (örneğin, GDPR, HIPAA) ve güvenli dağıtım uygulamalarını içermek.
Gerekli Nitelikler:
● Bulut platformlarında MLOps boru hatlarını tasarlama ve uygulama konusunda kanıtlanmış deneyim
(Tercihen GCP & AWS).
● MLOps çerçeveleri (örneğin, Kubeflow, MLFlow, Metaflow, Ray) ve kapsayıcılama araçları (Docker, Kubernetes) ile uygulamalı uzmanlık.
● Python, Bash veya benzeri dillerde güçlü programlama becerileri ile Linux ortamlarında derin bilgi.
● Sistem ve model performansını izlemek için Prometheus, Grafana veya özel günlüğe kaydetme çerçeveleri gibi izleme araçları ile deneyim.
● Büyük ölçekli veri işleme veya model eğitimi için dağıtık hesaplama çerçeveleri (örneğin, Spark, Ray) hakkında bilgi.
● RESTful API'ler ve mikro hizmet mimarisi hakkında anlayış, ML modellerini uygulama ekosistemine entegre etme deneyimi.
● İş birliği yapan, ekip odaklı bir yaklaşıma sahip, mükemmel İngilizce iletişim becerileri.
Tercih Edilen Nitelikler:
● Gerçek zamanlı veri işleme veya uç bilişim deneyimi.
● Sinir bilim, giyilebilir teknolojiler veya insan-bilgisayar etkileşimi ile bağlantılı AI/ML uygulamalarında geçmiş.
Lütfen CV'nizi Ms Huyen'e huyennguyen@emotiv.com adresine gönderin.
Okumaya devam et