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基礎要求
1. 學歷：本科及以上學歷，計算機科學、軟件工程、人工智能或相關專業(yè)。
2. 編程語言：熟練掌握 Python，有扎實的編程基礎和良好的代碼習慣。
3. 后端開發(fā)：熟悉至少一種后端框架（如 Flask、Django、FastAPI 等），并能進行 API 開發(fā)和維護。
4. 前端開發(fā)：掌握 HTML、CSS、JavaScript，熟悉常見的前端框架（如 React、Vue.js、Angular）。
5. 數(shù)據(jù)庫：了解常見的關系型數(shù)據(jù)庫（如 MySQL、PostgreSQL）和非關系型數(shù)據(jù)庫（如 MongoDB、Redis）。
6. AI 模型部署：具備簡單的 AI 模型部署經(jīng)驗，熟悉模型導出與推理（如 TensorFlow Serving、ONNX 或 PyTorch Serve）。
7. 系統(tǒng)集成：有 RESTful API 或 GraphQL 開發(fā)和集成經(jīng)驗。
8. 文檔與溝通：能夠清晰地編寫技術文檔，具備良好的溝通能力和團隊協(xié)作精神。
技術要求
1. 部署與運維：
o 了解云服務（如 阿里云、Google Cloud、騰訊云）中的基礎服務，如計算、存儲、AI 服務等。
o 具備使用 Docker 容器化部署的經(jīng)驗。
o 熟悉 Linux 系統(tǒng)及其常用命令，能夠處理服務器相關任務。
2. 模型優(yōu)化：了解基本的模型優(yōu)化方法（如量化、剪枝），并能夠針對業(yè)務需求選擇適當?shù)牟渴鸱桨浮?br>3. 自動化工具：熟悉 CI/CD 工具鏈（如 Jenkins、GitLab CI/CD、GitHub Actions），能夠進行基本的自動化測試與部署。
加分項
1. 項目經(jīng)驗：有完整的前后端開發(fā)項目經(jīng)驗，尤其是涉及 AI 或數(shù)據(jù)分析的項目。
2. 性能優(yōu)化：具備系統(tǒng)性能優(yōu)化經(jīng)驗，包括代碼優(yōu)化、數(shù)據(jù)庫優(yōu)化、緩存策略等。
3. 大數(shù)據(jù)處理：有處理大數(shù)據(jù)或流處理（如 Kafka、Spark）的經(jīng)驗。
4. 開發(fā)工具：熟悉開發(fā)工具和版本控制系統(tǒng)（如 Git、Docker Compose）。
5. 英語能力：有良好的英語聽說讀寫能力，能夠高效閱讀和理解技術文檔。
6. 學習能力：愿意主動學習新技術，能夠快速適應新任務和需求。