【崗位要求】
1. 計算機、軟件工程或相關(guān)專業(yè)，本科及以上學歷；
2. 熟悉 Linux 操作環(huán)境，掌握 Shell、Python 或 Go 中至少一種編程語言；
3. 掌握容器化技術(shù)及資源調(diào)度系統(tǒng)（如 Docker、Kubernetes）的工作原理與實際應(yīng)用；
4. 了解主流 AI 框架（如 PyTorch、TensorFlow）的基本使用方法和運行流程；
5. 對 GPU 架構(gòu)、分布式訓練機制以及存儲、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)組件有一定認知；
6. 具備系統(tǒng)級問題定位能力，關(guān)注性能調(diào)優(yōu)與系統(tǒng)穩(wěn)定性提升；
7. 具備良好的溝通協(xié)調(diào)能力，能夠協(xié)同算法、平臺、運維等多個團隊開展工作。

【加分項】
1. 具備 AI 訓練平臺或調(diào)度框架（如 Volcano、KubeFlow、Ray）的使用或開發(fā)經(jīng)驗；
2. 熟悉模型服務(wù)發(fā)布技術(shù)（如 Triton、TorchServe、BentoML）；
3. 有分布式系統(tǒng)設(shè)計或 DevOps 實踐經(jīng)歷；
4. 對 AI 工程化領(lǐng)域（如數(shù)據(jù)流水線、模型監(jiān)控、評估系統(tǒng)）有探索意愿。

崗位職責
1. 參與公司級 AI 平臺、數(shù)據(jù)處理及訓練底層架構(gòu)的搭建與持續(xù)優(yōu)化；
2. 承擔模型訓練、推理執(zhí)行、效果評估等環(huán)節(jié)的資源分配與自動化流程支持；
3. 參與 GPU 資源池、容器集群（Kubernetes/Volcano 等）的管理與性能調(diào)優(yōu)；
4. 協(xié)助算法團隊構(gòu)建實驗管理體系、任務(wù)調(diào)度機制及日志監(jiān)控平臺；
5. 推進模型部署方案優(yōu)化（如 ONNX、TensorRT、TorchServe、FastAPI 等）；
6. 持續(xù)完善 CI/CD 流水線，提升研發(fā)迭代與實驗驗證效率。