Kỹ sư Vận hành Học máy (MLOps)

Vị trí: Hà Nội

Các trách nhiệm chính:
● Thiết kế, xây dựng và xử lý sự cố các hệ thống và ứng dụng AI đạt tiêu chuẩn sản xuất trên
GCP & AWS
● Phát triển và duy trì các pipeline CI/CD sử dụng các công cụ như Jenkins, GitHub Actions, hoặc
tương tự.
● Tối ưu hóa, tái cấu trúc, container hóa, triển khai và giám sát các mô hình khoa học dữ liệu, đảm bảo
phiên bản và kiểm soát chất lượng vững chắc.
● Tự động hóa kiểm tra, xác nhận và đánh giá hiệu suất của các mô hình học máy.
● Hợp tác với các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và kiến trúc sư để cung cấp các giải pháp có thể mở rộng,
tài liệu hóa rõ ràng và chi tiết các quy trình.
● Quản lý và tối ưu hóa hạ tầng dưới dạng mã (IaC) sử dụng các công cụ như Terraform hoặc
CloudFormation để đảm bảo môi trường có thể mở rộng và có thể tái lập.
● Triển khai và theo dõi các chỉ số hiệu suất mô hình trong sản xuất, chủ động giải quyết sự trôi nổi, thiên lệch hoặc suy giảm.
● Đảm bảo an ninh và tuân thủ các hệ thống AI, bao gồm tiêu chuẩn bảo mật dữ liệu (ví dụ: GDPR, HIPAA) và thực hành triển khai an toàn.

Các yêu cầu cần thiết:
● Có kinh nghiệm thực tế trong việc thiết kế và triển khai các pipeline MLOps trên các nền tảng điện toán đám mây
(Ưu tiên GCP & AWS).
● Có chuyên môn thực hành về các khung MLOps (ví dụ: Kubeflow, MLFlow, Metaflow,
Ray) và các công cụ container hóa (Docker, Kubernetes).
● Kỹ năng lập trình mạnh mẽ bằng Python, Bash, hoặc tương tự, kèm theo kiến thức sâu về
các môi trường Linux.
● Kinh nghiệm với các công cụ giám sát như Prometheus, Grafana, hoặc các khung ghi nhật ký tùy chỉnh
để theo dõi hệ thống và hiệu suất mô hình.
● Kiến thức về các khung tính toán phân tán (ví dụ: Spark, Ray) để xử lý dữ liệu quy mô lớn hoặc đào tạo mô hình.
● Hiểu biết về API RESTful và kiến trúc microservices, với kinh nghiệm
tích hợp các mô hình ML vào hệ sinh thái ứng dụng.
● Kỹ năng giao tiếp tiếng Anh xuất sắc, với cách tiếp cận hợp tác, hướng tới nhóm.
Các yêu cầu ưu tiên:
● Kinh nghiệm với xử lý dữ liệu theo thời gian thực hoặc tính toán biên.

● Nền tảng trong các ứng dụng AI/ML liên quan đến khoa học thần kinh, thiết bị đeo, hoặc tương tác
giữa người và máy tính (phù hợp với sứ mệnh của EMOTIV).
Vui lòng chia sẻ CV của bạn cho cô Huyền tại huyennguyen@emotiv.com.