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崗位職責(zé)：
1.負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的、部署、上線、監(jiān)控、回滾等生命周期管理。
2.搭建和維護(hù)CI/CD 流水線，自動化訓(xùn)練、測試、部署流程。
3.構(gòu)建和優(yōu)化特征工程流水線、數(shù)據(jù)處理與模型訓(xùn)練任務(wù)的調(diào)度機(jī)制。
4.與數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)協(xié)作，生產(chǎn)化訓(xùn)練代碼和推理服務(wù)，實(shí)現(xiàn)高效穩(wěn)定的模型運(yùn)行。
5.設(shè)計(jì)并實(shí)施模型版本控制、性能監(jiān)控、異常報警等系統(tǒng)。
6.管理 GPU/CPU 資源調(diào)度與容器環(huán)境（如 Kubernetes）。
任職要求：
1.數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、人工智能等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷
2.具備兩年以上軟件開發(fā)或數(shù)據(jù)平臺相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，其中至少一年MLOps實(shí)踐或相關(guān)經(jīng)驗(yàn)
3.具備良好的溝通表達(dá)能力和邏輯思維能力，能夠清晰協(xié)作并獨(dú)立推進(jìn)任務(wù)；
4.具備良好的英語基礎(chǔ)（CET-6 以上或英語口語流利）
技能要求：
1.熟悉常用機(jī)器學(xué)習(xí)模型（回歸、分類、聚類等）
2.熟悉主流 MLOps 工具鏈：如 MLflow、Kubeflow、Airflow、TensorBoard、DVC 等
3.熟練掌握 Python，掌握 Shell / Bash 腳本；具備良好的代碼結(jié)構(gòu)和測試意識
4.熟悉至少一種深度學(xué)習(xí)框架（如 TensorFlow、PyTorch、ONNX）
5.熟悉容器化與 DevOps 工具：Docker、Kubernetes等
6.熟悉 Linux 操作系統(tǒng)、異步任務(wù)調(diào)度、API 服務(wù)部署（如 FastAPI、Flask）