Kỹ Sư MLOps

- Xác định các giải pháp kỹ thuật cho các dự án liên quan đến phát triển ứng dụng MLOps/Machine Learning và quản lý các dự án đó để đạt được các mục tiêu đã xác định
- Phối hợp với các kỹ sư AI/ML để triển khai các Prototype vào các ứng dụng sản xuất
- Cộng tác với các nhà lãnh đạo và quản lý khác để định hướng lộ trình cho nhóm MLOps
- Cung cấp hỗ trợ và hỗ trợ khắc phục sự cố cho quy trình ML
- Quản lý cơ sở hạ tầng ML (hệ thống máy chủ nội bộ)
- Thiết lập các tiêu chuẩn và quy trình xung quanh MLOps, bao gồm quản trị dữ liệu, tuân thủ và bảo mật dữ liệu
- Xây dựng và giám sát hoạt động về hệ thống, mô hình AI/ML, data drift và đưa ra các kịch bản tương ứng.

1. Yêu cầu kiến thức:
- Kiến thức về lập trình, cấu trúc dữ liệu & giải thuật.
- Kiến thức về lập trình lưu trữ, xử lý dữ liệu phân tán, xử lý dữ liệu lớn (Hadoop, Spark, Elastic Search...).
- Kiến thức về xây dựng luồng xử lý dữ liệu (batch processing, stream procesing, ...).
- Kiển thức về vòng dời phát triển sản phẩm, DevOps (xây dựng, CI/CD, triển khai) các dự án phân tích dữ liệu, trí tuệ nhân tạo.
- Kiến thức về các công cụ, nền tảng MLOps như Docker, Kubernetes, Kubeflow, MLFlow.
- Kiến thức về các hệ thống theo dõi hiệu quả của mô hình như Grafana, Prometheus.
- Có kiến ​​thức thực tế (từ góc độ ứng dụng) về một trong các lĩnh vực: machine learning, deep learning, data science và tối ưu hóa.
- Quen thuộc với các framework Deep Learning như thư viện TensorFlow/Keras hoặc PyTorch và Python (scikit-learn, numpy, scipy, pandas, matplotlib)
2. Yêu cầu kỹ năng:
- Kỹ năng chuyên môn.
+ Kỹ năng lập trình thành thạo Python/C++, SQL.
+ Kỹ năng sử dụng môi trường linux, viết script.
+ Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu.
+ Kỹ năng phân tích và đánh giá thuật toán, mô hình học máy.
+ Kỹ năng triển khai với các nền tảng containerization (Docker, Kubernetes).
- Kỹ năng con người (Personal Skills).
+ Kỹ năng giải quyết vấn đề.
+ Kỹ năng trình bày (viết, nói) vấn đề, ý tưởng, giải pháp.
+ Chủ động trong công việc, yêu thích tìm tòi, không ngại học cái mới.
3. Kinh nghiệm:
- 1+ năm trong phát triển và triển khai các mô hình máy học, trí tuệ nhân tạo.
- 1+ năm kinh nghiệm đối với các ứng viên có kinh nghiệm làm MLOps Engineer / ML Engineer
- 2+ năm kinh nghiệm đối với ứng viên làm có kinh nghiệm làm DevOps.
- 2+ năm kinh nghiệm kỹ thuật tổng thể về hệ thống phân tán và cơ sở hạ tầng dữ liệu

4. Trình độ học vấn/Chuyên môn có Liên quan:
- Tốt nghiệp từ loại Khá đại học chuyên ngành Công nghệ thông tin, khoa học máy tính hoặc các ngành STEM khác (Toán-Tin, Toán,...).
- Tiếng Anh theo chuẩn TOEIC 550 hoặc tương đương.
- Có chứng chỉ về DevOps là một điểm cộng

- Thu nhập tối thiểu từ 250 triệu VNĐ/năm.
- Chế độ thưởng theo quý, năm; tiền quà các ngày Lễ, Tết, ngày thành lập Tập đoàn; hỗ trợ chi phí nghỉ dưỡng hằng năm...
- Hưởng Bảo hiểm Xã hội, Bảo hiểm Y tế theo quy định của Luật Lao động và của Tập đoàn

- Làm việc trong môi trường chuyên nghiệp, sáng tạo, cạnh tranh, phát triển, năng động có nhiều cơ hội thăng tiến.
- Cơ hội học tập, nghiên cứu, làm việc trong nước và các nước trên thế giới.
- Cơ hội tiếp cận với nhiều công nghệ mới.
- Cơ hội thăng tiến, phát triển bản thân