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1.工程化實(shí)現(xiàn):
負(fù)責(zé)AI模型的部署、服務(wù)化、性能優(yōu)化和線上運(yùn)維，構(gòu)建高吞吐、低延遲的推理服務(wù)。
2.平臺(tái)與工具開發(fā):參與建設(shè)集團(tuán)MLOps平臺(tái)，開發(fā)用于數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型管理、A/B測(cè)試的自動(dòng)化工具鏈，提升AI研發(fā)效率。
3.場(chǎng)景落地:與業(yè)務(wù)部門緊密合作，理解業(yè)務(wù)需求，主導(dǎo)特定AI應(yīng)用(如圖像質(zhì)檢、用戶畫像、智能客服、銷量預(yù)測(cè))的技術(shù)方案設(shè)計(jì)、開發(fā)和全生命周期管理。
4.性能優(yōu)化: 持續(xù)優(yōu)化AI應(yīng)用的性能、成本與可靠性，探索模型壓縮、分布式推理等優(yōu)化技術(shù)。
1.統(tǒng)招本科及以上學(xué)歷，3年以上AI相關(guān)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有至少2個(gè)以上AI項(xiàng)目完整上線并交付的經(jīng)驗(yàn)，熟悉AI項(xiàng)目從需求到上線的全流程。
2.精通Python和Java，具備扎實(shí)的工程開發(fā)能力。
3.熟練使用至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架(TensorFlow/PyTorch)
4.熟悉常見的模型部署和服務(wù)化技術(shù)(如 Docker，Kubernetes，Triton,TF Serving)
5.有大數(shù)據(jù)處理(Spark/Flink)和MLOps工具鏈開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
6.強(qiáng)烈的工程實(shí)現(xiàn)和產(chǎn)品落地導(dǎo)向，對(duì)解決實(shí)際業(yè)務(wù)問題充滿熱情。具備優(yōu)秀的跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力。