核心職責(zé)：

1.大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)

• 搭建和維護(hù)Hadoop/Spark集群，優(yōu)化海量數(shù)據(jù)（TB級(jí)）的存儲(chǔ)與計(jì)算性能
• 開發(fā)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管道（Kafka/Flink），實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)到特征倉庫的自動(dòng)化
  2.模型工程化開發(fā)

• 將算法團(tuán)隊(duì)的研究模型轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)級(jí)代碼，實(shí)現(xiàn)分布式訓(xùn)練與推理加速
• 設(shè)計(jì)模型監(jiān)控體系，開發(fā)自動(dòng)化漂移檢測與在線學(xué)習(xí)模塊
• 3.端到端部署優(yōu)化

• 基于Docker/Kubernetes實(shí)現(xiàn)模型服務(wù)的容器化部署，保障高并發(fā)場景下的穩(wěn)定性
• 應(yīng)用模型剪枝、量化壓縮技術(shù)，滿足邊緣設(shè)備部署的輕量化需求
• 4.MLOps體系建設(shè)

• 搭建從數(shù)據(jù)版本管理（DVC）到模型注冊(cè)（MLflow）的全生命周期管理平臺(tái)
• 開發(fā)自動(dòng)化測試工具鏈，實(shí)現(xiàn)模型迭代的CI/CD持續(xù)交付
• 
  

任職要求：

【硬性條件】

• 計(jì)算機(jī)/軟件工程碩士或博士學(xué)歷，2年或以上AI工程化落地經(jīng)驗(yàn)
• 精通Java/Python，熟悉ONNX/TensorRT等模型優(yōu)化框架
• 掌握大規(guī)模數(shù)據(jù)處理技術(shù)：Spark性能調(diào)優(yōu)、Hive分層設(shè)計(jì)、Iceberg數(shù)據(jù)湖管理
• 有云端AI部署經(jīng)驗(yàn)（AWS SageMaker/Azure ML），熟悉GPU資源調(diào)度策略

【軟性素質(zhì)】

• 具備工程化思維，能從穩(wěn)定性、可擴(kuò)展性角度設(shè)計(jì)技術(shù)方案（需提供部署架構(gòu)圖案例）
• 熟悉LLMOps優(yōu)先，包括大模型微調(diào)、Prompt工程、RAG應(yīng)用開發(fā)
• 持有云平臺(tái)AI工程師認(rèn)證（如AWS Machine Learning Specialty）者優(yōu)先