Cẩm nang nhân viên xin chào các anh chị nhân sự và các bạn đang tìm việc là với cẩm nang nhân sự của nhanvien.net Dưới đây là một bản mô tả công việc chi tiết cho vị trí Kỹ sư Vận hành ML (MLOps Engineer), bao gồm các khía cạnh quan trọng và có thể tùy chỉnh cho phù hợp với nhu cầu cụ thể của công ty bạn:
TIÊU ĐỀ CÔNG VIỆC:
Kỹ sư Vận hành ML (MLOps Engineer)
BÁO CÁO CHO:
Trưởng nhóm MLOps / Giám đốc Kỹ thuật / Quản lý Sản phẩm (Tùy thuộc vào cơ cấu tổ chức)
ĐỊA ĐIỂM:
[Địa điểm làm việc – Ví dụ: Hà Nội, TP. Hồ Chí Minh, Remote]
LOẠI HÌNH CÔNG VIỆC:
[Toàn thời gian, Bán thời gian, Hợp đồng]
GIỚI THIỆU VỀ CÔNG TY:
[Đây là nơi bạn mô tả ngắn gọn về công ty của bạn, sứ mệnh, giá trị và văn hóa làm việc. Hãy làm cho nó hấp dẫn để thu hút ứng viên tiềm năng.]
Ví dụ:
> “Chúng tôi là [Tên công ty], một công ty công nghệ hàng đầu chuyên cung cấp các giải pháp [Mô tả ngành/lĩnh vực hoạt động]. Với sứ mệnh [Mô tả sứ mệnh của công ty], chúng tôi cam kết đổi mới và tạo ra những sản phẩm/dịch vụ mang lại giá trị thực cho khách hàng. Chúng tôi tự hào về văn hóa làm việc cởi mở, sáng tạo và luôn khuyến khích sự phát triển của mỗi cá nhân.”
MÔ TẢ CÔNG VIỆC:
Chúng tôi đang tìm kiếm một Kỹ sư Vận hành ML (MLOps Engineer) tài năng và đam mê để tham gia vào đội ngũ kỹ thuật của chúng tôi. Bạn sẽ đóng vai trò then chốt trong việc xây dựng, triển khai và duy trì các mô hình Machine Learning (ML) trong môi trường sản xuất. Bạn sẽ hợp tác chặt chẽ với các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư phần mềm và các bên liên quan khác để đảm bảo rằng các mô hình ML được triển khai một cách hiệu quả, đáng tin cậy và có thể mở rộng.
TRÁCH NHIỆM:
Xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng MLOps:
Thiết kế, xây dựng và quản lý các pipeline CI/CD (Continuous Integration/Continuous Delivery) cho các mô hình ML.
Triển khai và quản lý các công cụ và nền tảng MLOps (ví dụ: Kubeflow, MLflow, TensorFlow Serving, Sagemaker, Azure ML).
Tự động hóa các quy trình triển khai, kiểm thử và giám sát mô hình.
Đảm bảo khả năng mở rộng, độ tin cậy và bảo mật của cơ sở hạ tầng ML.
Triển khai và quản lý mô hình ML:
Đóng gói và triển khai các mô hình ML vào môi trường sản xuất (ví dụ: containerization, serverless functions).
Xây dựng và duy trì các API cho việc phục vụ mô hình.
Theo dõi hiệu suất và độ chính xác của mô hình trong thời gian thực.
Xử lý các vấn đề liên quan đến hiệu suất và độ ổn định của mô hình.
Giám sát và bảo trì mô hình ML:
Thiết lập các hệ thống giám sát để theo dõi hiệu suất, độ chính xác và độ trễ của mô hình.
Phát hiện và giải quyết các vấn đề về dữ liệu drift, concept drift và model decay.
Thực hiện các biện pháp khắc phục khi phát hiện các vấn đề.
Đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu.
Hợp tác và hỗ trợ:
Hợp tác chặt chẽ với các nhà khoa học dữ liệu để hiểu các yêu cầu của mô hình và đảm bảo khả năng triển khai.
Làm việc với các kỹ sư phần mềm để tích hợp các mô hình ML vào các ứng dụng và hệ thống hiện có.
Hỗ trợ các nhóm khác trong việc sử dụng và khai thác các mô hình ML.
Đóng góp vào việc xây dựng và duy trì các tiêu chuẩn và quy trình MLOps.
Nghiên cứu và phát triển:
Nghiên cứu và đánh giá các công nghệ và phương pháp MLOps mới.
Đề xuất và triển khai các cải tiến cho cơ sở hạ tầng và quy trình MLOps.
Chia sẻ kiến thức và kinh nghiệm với các thành viên khác trong nhóm.
YÊU CẦU:
Bằng cấp:
Bằng Cử nhân hoặc Thạc sĩ về Khoa học Máy tính, Kỹ thuật Phần mềm, Toán học, Thống kê hoặc các lĩnh vực liên quan.
Kinh nghiệm:
Ít nhất [X] năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực MLOps, kỹ thuật phần mềm, hoặc các vai trò liên quan.
Kinh nghiệm triển khai và quản lý các mô hình ML trong môi trường sản xuất.
Kinh nghiệm làm việc với các công cụ và nền tảng MLOps (ví dụ: Kubeflow, MLflow, TensorFlow Serving, Sagemaker, Azure ML).
Kỹ năng kỹ thuật:
Thành thạo một hoặc nhiều ngôn ngữ lập trình (ví dụ: Python, Java, Go).
Kinh nghiệm làm việc với các công cụ containerization (ví dụ: Docker, Kubernetes).
Hiểu biết sâu sắc về các phương pháp CI/CD.
Kinh nghiệm làm việc với các hệ thống quản lý phiên bản (ví dụ: Git).
Kinh nghiệm làm việc với các hệ thống cơ sở dữ liệu (ví dụ: SQL, NoSQL).
Hiểu biết về các khái niệm và kỹ thuật Machine Learning.
Có kiến thức về các phương pháp giám sát và bảo trì mô hình ML.
Kỹ năng mềm:
Khả năng làm việc độc lập và làm việc nhóm hiệu quả.
Kỹ năng giao tiếp tốt và khả năng trình bày ý tưởng rõ ràng.
Khả năng giải quyết vấn đề và tư duy phản biện.
Tinh thần học hỏi và cập nhật kiến thức mới.
ĐIỂM CỘNG (Không bắt buộc, nhưng sẽ là lợi thế):
Chứng chỉ liên quan đến MLOps (ví dụ: TensorFlow Developer Certificate).
Kinh nghiệm làm việc với các nền tảng đám mây (ví dụ: AWS, Azure, GCP).
Kinh nghiệm làm việc với các công cụ giám sát và cảnh báo (ví dụ: Prometheus, Grafana).
Kinh nghiệm làm việc với các công cụ quản lý nhật ký (ví dụ: ELK stack).
Có đóng góp cho các dự án mã nguồn mở liên quan đến MLOps.
QUYỀN LỢI:
[Liệt kê các quyền lợi mà công ty bạn cung cấp, ví dụ: Lương cạnh tranh, bảo hiểm y tế, bảo hiểm xã hội, ngày nghỉ phép, cơ hội đào tạo và phát triển, v.v.]
CÁCH ỨNG TUYỂN:
[Hướng dẫn ứng viên cách nộp hồ sơ, ví dụ: Gửi CV và thư xin việc đến địa chỉ email [Địa chỉ email] hoặc nộp hồ sơ trực tuyến qua trang web [Địa chỉ trang web].]
LƯU Ý QUAN TRỌNG:
Tùy chỉnh:
Hãy điều chỉnh bản mô tả công việc này để phù hợp với nhu cầu cụ thể của công ty bạn.
Sử dụng ngôn ngữ hấp dẫn:
Sử dụng ngôn ngữ tích cực và hấp dẫn để thu hút ứng viên tiềm năng.
Nhấn mạnh văn hóa công ty:
Nhấn mạnh văn hóa công ty của bạn để thu hút những ứng viên phù hợp.
Cập nhật thường xuyên:
Cập nhật bản mô tả công việc thường xuyên để đảm bảo rằng nó phản ánh chính xác nhu cầu của công ty bạn.
Chúc bạn tìm được ứng viên phù hợp!
https://fammed.utmb.edu/aa88ee3c-d13d-4751-ba3f-7538ecc6b2ca?sf=0656FF83D1A6http%3A%2F%2Fnhanvien.net