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崗位職責(zé) 1.模型訓(xùn)練與部署：設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練流程，包括自動(dòng)化訓(xùn)練、超參數(shù)調(diào)優(yōu)、模型評估和部署策略。 2.性能監(jiān)控與分析：對模型訓(xùn)練和推理過程進(jìn)行性能監(jiān)控和分析，不斷迭代優(yōu)化以提升系統(tǒng)性能。 3.功能迭代開發(fā)：負(fù)責(zé)AI平臺的標(biāo)注業(yè)務(wù)、模型訓(xùn)練、性能評測等功能的持續(xù)迭代和優(yōu)化。 4.系統(tǒng)運(yùn)維管理：負(fù)責(zé)AI訓(xùn)練平臺的日常運(yùn)維管理，包括監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)、故障排查、日志分析等。 5.技術(shù)預(yù)研：跟蹤最新的AI技術(shù)趨勢，評估新技術(shù)在公司業(yè)務(wù)中的應(yīng)用潛力，并推動(dòng)技術(shù)預(yù)研項(xiàng)目。 任職要求 1.碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、軟件工程或相關(guān)領(lǐng)域。 2.5年以上AI平臺開發(fā)或相關(guān)領(lǐng)域的工作經(jīng)驗(yàn)。 3.至少精通Java或C 中的一種，具有良好的編程風(fēng)格和代碼管理習(xí)慣。 4.熟練掌握至少一種深度學(xué)習(xí)框架，如TensorFlow, MXNet, Caffe, Torch等，具備網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的經(jīng)驗(yàn)。 5.熟悉Kubernetes/Docker等容器化管理平臺，能夠設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)容器化的AI訓(xùn)練和部署流程。 6.熟悉Mysql/MongoDB/Redis等數(shù)據(jù)庫技術(shù)，能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)、優(yōu)化和管理。 7.熟悉網(wǎng)絡(luò)、IO、內(nèi)存等系統(tǒng)監(jiān)控工具，能夠使用Nginx、Kafka等中間件。 8.了解微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)原則，有使用Docker/Kubernetes進(jìn)行微服務(wù)開發(fā)、部署和運(yùn)維的經(jīng)驗(yàn)。 9.具備良好的溝通和團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，能夠與不同背景的團(tuán)隊(duì)成員有效溝通。 10.對新技術(shù)有強(qiáng)烈的學(xué)習(xí)興趣和快速學(xué)習(xí)能力，能夠不斷更新知識體系。 加分項(xiàng) 1.GPU/CUDA編程：熟悉GPU/CUDA的編程模型和優(yōu)化技巧，能夠?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)應(yīng)用設(shè)計(jì)高效的并行計(jì)算策略。 2.分布式系統(tǒng)：了解分布式存儲(chǔ)和分布式緩存技術(shù)，能夠設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)分布式AI應(yīng)用。