Tuyển dụng Check with seller [TPHCM] Cần tuyển gấp Machine Learning Operations (MLOps) Lead

nháp mô tả công việc cho vị trí MLOps Lead, tập trung vào kinh nghiệm trên 1 năm ở vị trí tương đương, cùng với các quyền lợi hấp dẫn:

[Tên Công ty] Tuyển dụng: MLOps Lead

Về [Tên Công ty]:

[Giới thiệu ngắn gọn, hấp dẫn về công ty bạn: lĩnh vực hoạt động, văn hóa, giá trị cốt lõi, thành tựu nổi bật, và lý do tại sao ứng viên nên gia nhập.]

Mô tả công việc:

Chúng tôi đang tìm kiếm một MLOps Lead tài năng và giàu kinh nghiệm để dẫn dắt và phát triển các hoạt động Machine Learning Operations (MLOps) của công ty. Bạn sẽ chịu trách nhiệm xây dựng, triển khai và duy trì các pipeline MLOps hiệu quả, đảm bảo chất lượng và hiệu suất của các mô hình machine learning trong môi trường sản xuất.

Trách nhiệm chính:

Lãnh đạo và Quản lý:

Dẫn dắt và quản lý một nhóm các kỹ sư MLOps, data engineers và các chuyên gia liên quan.
Phân công công việc, đào tạo và phát triển đội ngũ.
Đảm bảo sự phối hợp hiệu quả giữa các thành viên trong nhóm và với các bộ phận khác (Data Science, Engineering, Product).

Xây dựng và Triển khai MLOps Pipelines:

Thiết kế, xây dựng và duy trì các pipeline MLOps tự động hóa, từ thu thập dữ liệu, tiền xử lý, huấn luyện mô hình, kiểm thử, triển khai, giám sát và tái huấn luyện.
Xây dựng hạ tầng MLOps (ví dụ: sử dụng Kubernetes, Docker, cloud services) để hỗ trợ việc triển khai và quản lý mô hình.
Tối ưu hóa quy trình làm việc để tăng tốc độ phát triển và triển khai mô hình.

Giám sát và Đảm bảo Chất lượng:

Thiết lập các hệ thống giám sát hiệu suất mô hình (model performance) và độ lệch dữ liệu (data drift) trong môi trường sản xuất.
Xây dựng các quy trình kiểm thử (testing) và đánh giá (evaluation) mô hình nghiêm ngặt.
Đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn về bảo mật dữ liệu và quy định pháp luật liên quan.

Nghiên cứu và Phát triển:

Nghiên cứu và áp dụng các công nghệ, công cụ và phương pháp MLOps mới nhất.
Đề xuất các giải pháp cải tiến quy trình và hạ tầng MLOps.
Chia sẻ kiến thức và kinh nghiệm MLOps trong nhóm và với cộng đồng.

Yêu cầu:

Kinh nghiệm:

Tối thiểu 1 năm kinh nghiệm ở vị trí MLOps Engineer, Data Engineer, hoặc các vai trò tương đương. Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm làm việc trong các dự án machine learning quy mô lớn.
Kinh nghiệm lãnh đạo/quản lý nhóm là một lợi thế.

Kiến thức và Kỹ năng:

Hiểu biết sâu sắc về các nguyên tắc và phương pháp MLOps.
Thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình (Python, Java, Scala, v.v.).
Kinh nghiệm sử dụng các công cụ MLOps phổ biến (ví dụ: MLflow, Kubeflow, TensorFlow Extended (TFX), Seldon Core).
Kinh nghiệm làm việc với các nền tảng cloud (AWS, Azure, GCP).
Kinh nghiệm làm việc với các công cụ containerization (Docker, Kubernetes).
Kinh nghiệm làm việc với các công cụ CI/CD (Jenkins, GitLab CI, CircleCI).
Hiểu biết về cơ sở dữ liệu (SQL và NoSQL) và các công cụ xử lý dữ liệu lớn (Spark, Hadoop).
Khả năng làm việc độc lập và làm việc nhóm tốt.
Kỹ năng giao tiếp tốt, khả năng trình bày ý tưởng rõ ràng và hiệu quả.

Bằng cấp:

Bằng cử nhân/thạc sĩ trong lĩnh vực Khoa học Máy tính, Toán học, Thống kê, hoặc các lĩnh vực liên quan.

Quyền lợi:

Mức lương cạnh tranh:

[Mức lương cụ thể hoặc khoảng lương hấp dẫn].

Thưởng:

Thưởng hiệu suất (KPI) hấp dẫn.
Thưởng dự án.
Thưởng các dịp lễ, Tết.

Phúc lợi:

Bảo hiểm sức khỏe toàn diện (bảo hiểm y tế, bảo hiểm tai nạn, v.v.).
Gói chăm sóc sức khỏe định kỳ.
Hỗ trợ chi phí đào tạo và phát triển chuyên môn.
Ngày nghỉ phép năm: [Số ngày nghỉ phép] + ngày nghỉ lễ theo quy định.

Môi trường làm việc:

Môi trường làm việc năng động, sáng tạo và chuyên nghiệp.
Cơ hội học hỏi và phát triển bản thân liên tục.
Được làm việc với đội ngũ kỹ sư tài năng và tâm huyết.
Văn phòng làm việc hiện đại, tiện nghi.
Các hoạt động team-building, sự kiện công ty thường xuyên.

Cơ hội thăng tiến:

Cơ hội phát triển lên các vị trí quản lý cao hơn (ví dụ: MLOps Manager, Head of MLOps).
Cơ hội tham gia vào các dự án lớn và quan trọng của công ty.

Cách thức ứng tuyển:

Ứng viên quan tâm vui lòng gửi CV và thư xin việc đến [Địa chỉ email] với tiêu đề [Ứng tuyển] MLOps Lead - [Tên của bạn].

Hạn nộp hồ sơ:

Còn tin là còn nhận CV

Lưu ý:

Mô tả công việc này có thể được điều chỉnh để phù hợp với yêu cầu cụ thể của công ty bạn.
Hãy đảm bảo rằng bạn nêu rõ các quyền lợi và phúc lợi mà công ty bạn cung cấp để thu hút ứng viên tiềm năng.
Sử dụng ngôn ngữ hấp dẫn và chuyên nghiệp để tạo ấn tượng tốt với ứng viên.

Contact seller Share

Comments