地点： 河内

主要职责：
● 设计、构建和排除生产级 AI 系统和应用程序的故障，运行于
GCP 和 AWS
● 使用 Jenkins、GitHub Actions 或
类似工具开发和维护 CI/CD 管道。
● 优化、重构、容器化、部署和监测数据科学模型，确保
可靠的版本控制和质量控制。
● 自动化机器学习
模型的测试、验证和性能评估。
● 与数据科学家、工程师和架构师合作，提供可扩展的解决方案，
清晰而全面地记录流程。
● 使用 Terraform 或
CloudFormation 等工具管理和优化基础设施即代码 (IaC)，确保可扩展和可重现的环境。
● 在生产中实施和监测模型性能指标，主动处理漂移、偏差或退化。
● 确保 AI 系统的安全性和合规性，包括数据隐私标准（如 GDPR、HIPAA）及安全部署实践。

所需资格：
● 在云平台上设计和实施 MLOps 管道的证明经验
（优先考虑 GCP 和 AWS）。
● 在 MLOps 框架（如 Kubeflow、MLFlow、Metaflow、
Ray）和容器化工具（Docker、Kubernetes）方面的实际专长。
● 出色的 Python、Bash 或类似语言的编程技能，深入了解
Linux 环境。
● 使用 Prometheus、Grafana 或自定义日志记录工具
跟踪系统和模型性能的监控工具方面的经验。
● 对分布式计算框架（如 Spark、Ray）有知识，以处理大规模数据处理或模型训练。
● 了解 RESTful API 和微服务架构，有将 ML 模型
集成到应用程序生态系统中的经验。
● 优秀的英语沟通能力，合作性强，团队导向。
优先资格：
● 具有实时数据处理或边缘计算方面的经验。

● 背景与 AI/ML 应用程序相关，涉及神经科学、可穿戴设备或人机
交互（与 EMOTIV 的使命相一致）。
请将您的简历发送给 Huyen 女士，邮箱为 huyennguyen@emotiv.com。