挑戰您的記憶力！在Emotiv App中玩新的N-Back遊戲
位置：河內
主要責任：
● 設計、構建和排除生產級 AI 系統和應用的故障，基於
GCP & AWS
● 使用 Jenkins、GitHub Actions 或類似工具開發和維護 CI/CD 管道。
● 優化、重構、容器化、部署和監控數據科學模型，確保
版本控制和質量控制的可靠性。
● 自動化機器學習模型的測試、驗證和性能評估。
● 與數據科學家、工程師和架構師合作交付可擴展解決方案，
清楚和全面地記錄流程。
● 使用工具如 Terraform 或 CloudFormation 管理和優化基於代碼的基礎設施（IaC），以確保可擴展和可重複的環境。
● 在生產中實施和監控模型性能指標，主動處理漂移、偏差或退化問題。
● 確保 AI 系統的安全和合規性，包括數據隱私標準（例如 GDPR、HIPAA）和安全部署實踐。
要求資格：
● 設計和實施雲平台上的 MLOps 管道的豐富經驗
（最好是在 GCP & AWS）。
● 對 MLOps 框架（例如 Kubeflow、MLFlow、Metaflow、
Ray）和容器化工具（Docker、Kubernetes）的實際操作專長。
● 擁有相似技能的 Python、Bash 強大編程技能，並擁有深厚的
Linux 環境知識。
● 擁有使用監控工具如 Prometheus、Grafana 或自定日誌框架
跟踪系統和模型性能的經驗。
● 分布式計算框架（例如 Spark、Ray）知識，用於處理大規模數據處理或模型訓練。
● 理解 RESTful APIs 和微服務架構，具有將 ML 模型整合到應用生態系統
的經驗。
● 出色的英語交流能力，具有協作、以團隊為中心的方式。
偏好的資格：
● 擁有即時數據處理或邊緣計算的經驗。
● 與神經科學、可穿戴設備或人機交互相關的 AI/ML 應用背景（與 Emotiv 的使命一致）。
請將您的履歷分享給 Ms Huyen, huyennguyen@emotiv.com。
位置：河內
主要責任：
● 設計、構建和排除生產級 AI 系統和應用的故障，基於
GCP & AWS
● 使用 Jenkins、GitHub Actions 或類似工具開發和維護 CI/CD 管道。
● 優化、重構、容器化、部署和監控數據科學模型，確保
版本控制和質量控制的可靠性。
● 自動化機器學習模型的測試、驗證和性能評估。
● 與數據科學家、工程師和架構師合作交付可擴展解決方案，
清楚和全面地記錄流程。
● 使用工具如 Terraform 或 CloudFormation 管理和優化基於代碼的基礎設施（IaC），以確保可擴展和可重複的環境。
● 在生產中實施和監控模型性能指標，主動處理漂移、偏差或退化問題。
● 確保 AI 系統的安全和合規性，包括數據隱私標準（例如 GDPR、HIPAA）和安全部署實踐。
要求資格：
● 設計和實施雲平台上的 MLOps 管道的豐富經驗
（最好是在 GCP & AWS）。
● 對 MLOps 框架（例如 Kubeflow、MLFlow、Metaflow、
Ray）和容器化工具（Docker、Kubernetes）的實際操作專長。
● 擁有相似技能的 Python、Bash 強大編程技能，並擁有深厚的
Linux 環境知識。
● 擁有使用監控工具如 Prometheus、Grafana 或自定日誌框架
跟踪系統和模型性能的經驗。
● 分布式計算框架（例如 Spark、Ray）知識，用於處理大規模數據處理或模型訓練。
● 理解 RESTful APIs 和微服務架構，具有將 ML 模型整合到應用生態系統
的經驗。
● 出色的英語交流能力，具有協作、以團隊為中心的方式。
偏好的資格：
● 擁有即時數據處理或邊緣計算的經驗。
● 與神經科學、可穿戴設備或人機交互相關的 AI/ML 應用背景（與 Emotiv 的使命一致）。
請將您的履歷分享給 Ms Huyen, huyennguyen@emotiv.com。
位置：河內
主要責任：
● 設計、構建和排除生產級 AI 系統和應用的故障，基於
GCP & AWS
● 使用 Jenkins、GitHub Actions 或類似工具開發和維護 CI/CD 管道。
● 優化、重構、容器化、部署和監控數據科學模型，確保
版本控制和質量控制的可靠性。
● 自動化機器學習模型的測試、驗證和性能評估。
● 與數據科學家、工程師和架構師合作交付可擴展解決方案，
清楚和全面地記錄流程。
● 使用工具如 Terraform 或 CloudFormation 管理和優化基於代碼的基礎設施（IaC），以確保可擴展和可重複的環境。
● 在生產中實施和監控模型性能指標，主動處理漂移、偏差或退化問題。
● 確保 AI 系統的安全和合規性，包括數據隱私標準（例如 GDPR、HIPAA）和安全部署實踐。
要求資格：
● 設計和實施雲平台上的 MLOps 管道的豐富經驗
（最好是在 GCP & AWS）。
● 對 MLOps 框架（例如 Kubeflow、MLFlow、Metaflow、
Ray）和容器化工具（Docker、Kubernetes）的實際操作專長。
● 擁有相似技能的 Python、Bash 強大編程技能，並擁有深厚的
Linux 環境知識。
● 擁有使用監控工具如 Prometheus、Grafana 或自定日誌框架
跟踪系統和模型性能的經驗。
● 分布式計算框架（例如 Spark、Ray）知識，用於處理大規模數據處理或模型訓練。
● 理解 RESTful APIs 和微服務架構，具有將 ML 模型整合到應用生態系統
的經驗。
● 出色的英語交流能力，具有協作、以團隊為中心的方式。
偏好的資格：
● 擁有即時數據處理或邊緣計算的經驗。
● 與神經科學、可穿戴設備或人機交互相關的 AI/ML 應用背景（與 Emotiv 的使命一致）。
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