崗位職責(zé)
1.深度參與 AI 模型的本地化部署，運(yùn)用容器化技術(shù)（如 Docker）構(gòu)建隔離且可移植的運(yùn)行環(huán)境，通過優(yōu)化硬件資源分配與系統(tǒng)參數(shù)配置，保障模型在高并發(fā)場(chǎng)景下的低延遲、高吞吐量運(yùn)行。
2.基于 RESTful 或 gRPC 架構(gòu)規(guī)范，開發(fā)高可用、高性能的 API 接口，實(shí)現(xiàn) AI 繪畫模型與前端應(yīng)用的無縫對(duì)接，利用緩存機(jī)制（如 Redis）提升數(shù)據(jù)讀取效率，降低模型響應(yīng)時(shí)間。
3.主導(dǎo)前端開發(fā)工作，運(yùn)用 HTML5 語義化標(biāo)簽、CSS3 新特性以及 ES6 + 語法，結(jié)合 Vue.js 或 React 等主流前端框架進(jìn)行組件化開發(fā)，構(gòu)建具備流暢交互體驗(yàn)、響應(yīng)式布局的用戶界面，適配多終端設(shè)備。
4.承擔(dān)后端核心開發(fā)任務(wù)，依據(jù)項(xiàng)目需求選型并搭建 Django、node類或 Spring Boot（Java）等企業(yè)級(jí)后端框架，運(yùn)用設(shè)計(jì)模式優(yōu)化業(yè)務(wù)邏輯，通過數(shù)據(jù)庫(kù)索引優(yōu)化、查詢語句調(diào)優(yōu)等手段提升 MySQL、MongoDB 等數(shù)據(jù)庫(kù)的讀寫性能，同時(shí)負(fù)責(zé)服務(wù)器的運(yùn)維管理，保障系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。
5.協(xié)同 AI 團(tuán)隊(duì)完成大模型的部署與調(diào)優(yōu)，運(yùn)用自動(dòng)化部署工具（如 Ansible、Jenkins）實(shí)現(xiàn)模型的快速迭代與上線，通過模型量化、剪枝等技術(shù)手段優(yōu)化模型在不同硬件環(huán)境（如 GPU 集群、邊緣計(jì)算設(shè)備）下的推理性能。
6.積極參與跨部門協(xié)作，在需求分析階段運(yùn)用敏捷開發(fā)方法（如 Scrum）梳理功能特性，參與技術(shù)選型評(píng)估會(huì)議，運(yùn)用技術(shù)可行性分析工具（如 SWOT 分析）為項(xiàng)目提供技術(shù)決策支持，高效解決開發(fā)過程中遇到的技術(shù)難題。