Paylaş:
Konum: Hanoi
Ana Sorumluluklar:
● Üretim sınıfı AI sistemleri ve uygulamaları tasarlamak, oluşturmak ve sorun gidermek
GCP & AWS üzerinde.
● Jenkins, GitHub Actions gibi araçları kullanarak veya benzerleriyle CI/CD boru hatları geliştirmek ve sürdürmek.
● Veri bilimi modellerini optimize etmek, yeniden yapılandırmak, konteynerleştirmek, dağıtmak ve izlemek, sağlam sürüm kontrolü ve kalite kontrolü sağlamak.
● Makine öğrenimi modellerinin test edilmesini, doğrulanmasını ve performans değerlendirmesini otomatikleştirmek.
● Ölçeklenebilir çözümler sunmak için veri bilimciler, mühendisler ve mimarlarla işbirliği yapmak, süreçleri açık ve kapsamlı bir şekilde belgelemek.
● Ölçeklenebilir ve tekrarlanabilir ortamlar sağlamak için Terraform veya CloudFormation gibi araçları kullanarak altyapıyı kod olarak yönetmek ve optimize etmek.
● Üretimde model performans metriği uygulamak ve izlemek, kayma, önyargı veya bozulma gibi sorunları proaktif bir şekilde ele almak.
● AI sistemlerinin güvenliğini ve uyumunu sağlamak, veri gizliliği standartlarını (örn. 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 (örn. Kubeflow, MLFlow, Metaflow, Ray) ve konteynerleştirme araçları (Docker, Kubernetes) ile pratik uzmanlık.
● Python, Bash veya benzeri dillerde güçlü programlama becerileri, Linux ortamları hakkında derin bilgi ile bir arada.
● Sistem ve model performansını izlemek için Prometheus, Grafana veya özel günlüğe kaydetme çerçeveleri gibi izleme araçları kullanma deneyimi.
● Büyük ölçekli veri işleme veya model eğitimi için dağıtık bilgi işlem çerçeveleri (örn. Spark, Ray) hakkında bilgi.
● RESTful API'ler ve mikro hizmet mimarisi hakkında anlama, ML modellerini uygulama ekosistemlerine entegre etme deneyimi.
● İşbirlikçi, takım odaklı bir yaklaşım ile mükemmel İngilizce iletişim becerileri.
Tercih Edilen Nitelikler:
● Gerçek zamanlı veri işleme veya kenar bilişim deneyimi.
● Sinir bilimleri, giyilebilir teknolojiler veya insan-bilgisayar etkileşimi ile ilgili AI/ML uygulamaları hakkında bir geçmiş (EMOTIV’in misyonuna uygun).
Lütfen CV'nizi huyennguyen@emotiv.com adresine Bayan Huyen'e gönderin.
Konum: Hanoi
Ana Sorumluluklar:
● Üretim sınıfı AI sistemleri ve uygulamaları tasarlamak, oluşturmak ve sorun gidermek
GCP & AWS üzerinde.
● Jenkins, GitHub Actions gibi araçları kullanarak veya benzerleriyle CI/CD boru hatları geliştirmek ve sürdürmek.
● Veri bilimi modellerini optimize etmek, yeniden yapılandırmak, konteynerleştirmek, dağıtmak ve izlemek, sağlam sürüm kontrolü ve kalite kontrolü sağlamak.
● Makine öğrenimi modellerinin test edilmesini, doğrulanmasını ve performans değerlendirmesini otomatikleştirmek.
● Ölçeklenebilir çözümler sunmak için veri bilimciler, mühendisler ve mimarlarla işbirliği yapmak, süreçleri açık ve kapsamlı bir şekilde belgelemek.
● Ölçeklenebilir ve tekrarlanabilir ortamlar sağlamak için Terraform veya CloudFormation gibi araçları kullanarak altyapıyı kod olarak yönetmek ve optimize etmek.
● Üretimde model performans metriği uygulamak ve izlemek, kayma, önyargı veya bozulma gibi sorunları proaktif bir şekilde ele almak.
● AI sistemlerinin güvenliğini ve uyumunu sağlamak, veri gizliliği standartlarını (örn. 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 (örn. Kubeflow, MLFlow, Metaflow, Ray) ve konteynerleştirme araçları (Docker, Kubernetes) ile pratik uzmanlık.
● Python, Bash veya benzeri dillerde güçlü programlama becerileri, Linux ortamları hakkında derin bilgi ile bir arada.
● Sistem ve model performansını izlemek için Prometheus, Grafana veya özel günlüğe kaydetme çerçeveleri gibi izleme araçları kullanma deneyimi.
● Büyük ölçekli veri işleme veya model eğitimi için dağıtık bilgi işlem çerçeveleri (örn. Spark, Ray) hakkında bilgi.
● RESTful API'ler ve mikro hizmet mimarisi hakkında anlama, ML modellerini uygulama ekosistemlerine entegre etme deneyimi.
● İşbirlikçi, takım odaklı bir yaklaşım ile mükemmel İngilizce iletişim becerileri.
Tercih Edilen Nitelikler:
● Gerçek zamanlı veri işleme veya kenar bilişim deneyimi.
● Sinir bilimleri, giyilebilir teknolojiler veya insan-bilgisayar etkileşimi ile ilgili AI/ML uygulamaları hakkında bir geçmiş (EMOTIV’in misyonuna uygun).
Lütfen CV'nizi huyennguyen@emotiv.com adresine Bayan Huyen'e gönderin.
Konum: Hanoi
Ana Sorumluluklar:
● Üretim sınıfı AI sistemleri ve uygulamaları tasarlamak, oluşturmak ve sorun gidermek
GCP & AWS üzerinde.
● Jenkins, GitHub Actions gibi araçları kullanarak veya benzerleriyle CI/CD boru hatları geliştirmek ve sürdürmek.
● Veri bilimi modellerini optimize etmek, yeniden yapılandırmak, konteynerleştirmek, dağıtmak ve izlemek, sağlam sürüm kontrolü ve kalite kontrolü sağlamak.
● Makine öğrenimi modellerinin test edilmesini, doğrulanmasını ve performans değerlendirmesini otomatikleştirmek.
● Ölçeklenebilir çözümler sunmak için veri bilimciler, mühendisler ve mimarlarla işbirliği yapmak, süreçleri açık ve kapsamlı bir şekilde belgelemek.
● Ölçeklenebilir ve tekrarlanabilir ortamlar sağlamak için Terraform veya CloudFormation gibi araçları kullanarak altyapıyı kod olarak yönetmek ve optimize etmek.
● Üretimde model performans metriği uygulamak ve izlemek, kayma, önyargı veya bozulma gibi sorunları proaktif bir şekilde ele almak.
● AI sistemlerinin güvenliğini ve uyumunu sağlamak, veri gizliliği standartlarını (örn. 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 (örn. Kubeflow, MLFlow, Metaflow, Ray) ve konteynerleştirme araçları (Docker, Kubernetes) ile pratik uzmanlık.
● Python, Bash veya benzeri dillerde güçlü programlama becerileri, Linux ortamları hakkında derin bilgi ile bir arada.
● Sistem ve model performansını izlemek için Prometheus, Grafana veya özel günlüğe kaydetme çerçeveleri gibi izleme araçları kullanma deneyimi.
● Büyük ölçekli veri işleme veya model eğitimi için dağıtık bilgi işlem çerçeveleri (örn. Spark, Ray) hakkında bilgi.
● RESTful API'ler ve mikro hizmet mimarisi hakkında anlama, ML modellerini uygulama ekosistemlerine entegre etme deneyimi.
● İşbirlikçi, takım odaklı bir yaklaşım ile mükemmel İngilizce iletişim becerileri.
Tercih Edilen Nitelikler:
● Gerçek zamanlı veri işleme veya kenar bilişim deneyimi.
● Sinir bilimleri, giyilebilir teknolojiler veya insan-bilgisayar etkileşimi ile ilgili AI/ML uygulamaları hakkında bir geçmiş (EMOTIV’in misyonuna uygun).
Lütfen CV'nizi huyennguyen@emotiv.com adresine Bayan Huyen'e gönderin.