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任職要求：
1、計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能相關(guān)專業(yè)大專畢業(yè)生。有Kaggle競(jìng)賽或AI項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
2、熟悉多進(jìn)程/多線程編程（threading、multiprocessing）、異步IO（asyncio），能編寫(xiě)高效數(shù)據(jù)處理腳本；
3、了解PyTorch/TensorFlow模型部署（如使用TorchScript或TensorFlow Serving），有模型調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)；
4、掌握MySQL/PostgreSQL索引優(yōu)化，熟悉Redis緩存策略（如LRU、TTL）。
5、熟悉Linux環(huán)境，能使用Git進(jìn)行版本控制，編寫(xiě)Dockerfile部署服務(wù)；
崗位職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)智能題庫(kù)（自動(dòng)組卷、錯(cuò)題分析）、學(xué)習(xí)路徑推薦（基于學(xué)員行為數(shù)據(jù)的算法模型）等模塊的后端服務(wù)開(kāi)發(fā)，使用Python（Flask/Django）實(shí)現(xiàn)RESTful API；
2、集成NLP模型（如BERT、GPT）實(shí)現(xiàn)作文自動(dòng)批改、知識(shí)點(diǎn)標(biāo)簽生成功能，優(yōu)化模型調(diào)用效率（如使用ONNX Runtime加速推理）。
數(shù)據(jù)處理與ETL
3、使用Pandas/NumPy清洗學(xué)員學(xué)習(xí)日志（課程播放時(shí)長(zhǎng)、題庫(kù)練習(xí)記錄），構(gòu)建特征工程（如學(xué)員學(xué)習(xí)偏好、知識(shí)薄弱點(diǎn)）；
4、開(kāi)發(fā)ETL流程（Airflow調(diào)度），將清洗后的數(shù)據(jù)同步至Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，支撐教學(xué)策略分析。
5、集成Prometheus+Grafana監(jiān)控服務(wù)指標(biāo)（QPS、錯(cuò)誤率），設(shè)置告警規(guī)則（如API響應(yīng)時(shí)間>;500ms）；
6、使用ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana）分析日志，定位服務(wù)異常（如模型推理超時(shí)）。