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崗位職責(zé)：
AI服務(wù)與平臺開發(fā)： 參與設(shè)計、開發(fā)和維護公司內(nèi)部的AI中臺、MLOps平臺或面向用戶的AI SaaS服務(wù)。
模型工程化與部署： 負責(zé)將訓(xùn)練好的機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)模型進行優(yōu)化、封裝和部署，實現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)境的高效推理。
性能優(yōu)化： 對AI服務(wù)的性能、延遲和資源消耗進行持續(xù)優(yōu)化，涉及模型量化、剪枝、蒸餾、GPU資源調(diào)度等技術(shù)。
數(shù)據(jù)流水線構(gòu)建： 與數(shù)據(jù)團隊協(xié)作，構(gòu)建高效、可靠的數(shù)據(jù)處理和特征工程流水線，為模型訓(xùn)練和推理提供支持。
技術(shù)集成與創(chuàng)新： 關(guān)注業(yè)界最新動態(tài)，評估并集成優(yōu)秀的開源模型（如來自Hugging Face的模型）和技術(shù)框架，解決實際業(yè)務(wù)問題。
任職要求：
基本要求：
計算機科學(xué)、軟件工程、人工智能或相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷。
2年以上Python開發(fā)經(jīng)驗，具備扎實的編程基礎(chǔ)和良好的代碼風(fēng)格。
3年以上前后端全棧開發(fā)經(jīng)驗，具備獨立完成開發(fā)項目的能力。
熟練使用至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架（如PyTorch, TensorFlow）。
技術(shù)能力：
熟悉常見的軟件工程范式，掌握Linux開發(fā)環(huán)境，熟練使用Git。
具備扎實的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法基礎(chǔ)。
有使用Docker/Kubernetes等容器化技術(shù)進行部署和管理的經(jīng)驗者優(yōu)先。
加分項：
有在云平臺（AWS, Azure, 阿里云）上部署和運維AI服務(wù)的經(jīng)驗。
有大型分布式系統(tǒng)、高并發(fā)服務(wù)開發(fā)經(jīng)驗。
對至少一個AI方向（如NLP、CV、推薦系統(tǒng)）有深入理解和實踐經(jīng)驗。
熟悉RAG、LangChain、向量數(shù)據(jù)庫等大模型應(yīng)用相關(guān)技術(shù)者優(yōu)先。