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職位描述

MLOps工程師

職位概述

MLOps工程師負責建置系統與流程,使AI模型能可靠地部署、監控與持續優化。

此職位融合DevOps、雲端基礎架構、機器學習生命週期管理與正式環境維運。

 

其他常見職位名稱

  • 機器學習平台工程師
  • AI基礎架構工程師
  • 模型維運工程師

薪資試算器

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主要職責

主要職責

設計模型訓練、驗證、部署與回復的CI/CD流程。

建置模型註冊、特徵庫、實驗追蹤與監控系統。

監控模型漂移、資料品質、延遲、資源使用與服務可靠性。

為AI團隊建立標準化部署範本與維運手冊。

能力與技能條件

 

  • 熟悉Kubernetes、Docker、雲端服務、CI/CD與可觀測性工具。
  • 具備MLflow、Kubeflow、Airflow、Feast或類似MLOps工具經驗。
  • 理解機器學習生命週期、模型服務化與資料流程依賴。
Missions principales

教育與訓練

  • 資訊工程、軟體工程或相關科系大學以上學歷。
  • 具備DevOps、平台工程或機器學習工程背景者佳。
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