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崗位職責(zé)：
1.負(fù)責(zé)AI平臺(tái)及服務(wù)的高效部署、維護(hù)與優(yōu)化，保障系統(tǒng)穩(wěn)定性和高可用性；
2.設(shè)計(jì)和實(shí)施基于Docker/Kubernetes的容器化解決方案，支持機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練與推理環(huán)境；
3.搭建和維護(hù)AI開發(fā)與生產(chǎn)環(huán)境（如GPU集群、分布式存儲(chǔ)），優(yōu)化資源調(diào)度與性能監(jiān)控；
4.開發(fā)自動(dòng)化運(yùn)維工具，實(shí)現(xiàn)CI/CD流程，提升AI模型的交付效率；
5.配合團(tuán)隊(duì)完成模型容器化封裝、版本管理及快速迭代；
6.保障系統(tǒng)安全，制定災(zāi)備方案，處理突發(fā)故障及性能瓶頸。
任職要求：
1.學(xué)歷：計(jì)算機(jī)、軟件工程或相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷。
2.技能：精通Docker容器技術(shù)及Kubernetes編排工具；熟悉Linux系統(tǒng)管理、Shell/Python腳本開發(fā)；熟悉公有云（AWS/Azure/阿里云等）服務(wù)及AI相關(guān)組件（如GPU實(shí)例、對(duì)象存儲(chǔ)）。
3.經(jīng)驗(yàn)：3年以上運(yùn)維開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有AI/大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維背景優(yōu)先。
4.了解RAG流程或AI模型生命周期管理；有深度學(xué)習(xí)模型推理優(yōu)化（TensorRT/ONNX）經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。