Parser là công ty cung cấp giải pháp công nghệ và dịch vụ tư vấn, được thành lập vào năm 2018, hỗ trợ các tổ chức ứng dụng trí tuệ nhân tạo, dữ liệu và kỹ thuật phần mềm để giải quyết những nhu cầu kinh doanh phức tạp. Hoạt động của công ty bao gồm phát triển phần mềm theo yêu cầu, khai thác AI và dữ liệu, thiết kế sản phẩm, cùng tư vấn chuyển đổi số. Parser hợp tác với các lãnh đạo công nghệ để xây dựng những giải pháp linh hoạt, phù hợp với mục tiêu của từng tổ chức, kết hợp chuyên môn kỹ thuật với trọng tâm là đổi mới thiết thực và quan hệ hợp tác bền vững với khách hàng.
Kỹ sư Backend cấp cao, MLOps
Xây dựng hạ tầng MLOps có khả năng mở rộng cho doanh nghiệp hàng đầu toàn cầu trong ngành du lịch, bao gồm quy trình dữ liệu, triển khai mô hình và hệ thống học máy thời gian thực. Gia nhập đội ngũ làm việc kết hợp của Parser tại Tây Ban Nha.
Mô tả
- Phát triển hạ tầng có khả năng mở rộng để huấn luyện, triển khai và phục vụ mô hình học máy theo lô hoặc theo thời gian thực.
- Xây dựng và duy trì quy trình dữ liệu phục vụ xử lý quy mô lớn và tạo đặc trưng.
- Tối ưu mức sử dụng tài nguyên tính toán và cải thiện hiệu suất phục vụ mô hình trên các hệ thống học máy.
- Thiết lập giám sát, ghi nhật ký và cảnh báo cho các hệ thống học máy.
- Hỗ trợ phát triển các phương thức vận hành học máy, bao gồm quy trình CI/CD.
- Phối hợp với các nhà khoa học dữ liệu để đưa mô hình từ giai đoạn phát triển vào môi trường sản xuất.
- Đánh giá và tích hợp công nghệ mới.
- Hướng dẫn các kỹ sư trẻ thông qua hoạt động cố vấn.
- Giải thích các giải pháp kỹ thuật cho nhiều nhóm bên liên quan.
Yêu cầu
- Có bằng cử nhân hoặc thạc sĩ về khoa học máy tính, kỹ thuật phần mềm hoặc lĩnh vực kỹ thuật liên quan.
- Thông thường có 6–7 năm kinh nghiệm ở các vị trí kỹ thuật phần mềm, dữ liệu hoặc học máy.
- Có khả năng giải quyết vấn đề tốt.
- Thành thạo Java; biết Python là một lợi thế.
- Hiểu các thuật toán học máy và kiến trúc mô hình.
- Có kinh nghiệm phát triển các hệ thống học máy có khả năng mở rộng và đáng tin cậy.
- Có kinh nghiệm với các nền tảng đám mây như AWS.
- Có kinh nghiệm với Docker hoặc công nghệ đóng gói phần mềm khác.
- Có kinh nghiệm với các hệ thống dữ liệu có khả năng mở rộng như Spark hoặc Kafka.
- Quen thuộc với các công cụ CI/CD như GitHub Actions.
- Quen thuộc với các công nghệ phục vụ mô hình như MLflow.
- Có khả năng làm việc hiệu quả với nhiều nhóm.
Phúc lợi
- Đội ngũ thân thiện, hợp tác, coi trọng việc chia sẻ kiến thức và học hỏi liên tục.
- Văn hóa làm việc đề cao tinh thần hành động.
- Cơ hội xây dựng hạ tầng MLOps và học máy cho các hệ thống thời gian thực bằng những công nghệ như Java, Python, AWS, Docker, Kafka, Spark và MLflow.