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熟悉云(AWS/GCP/Azure)+Docker/K8s;laCTerraform/CloudFormation)。

至少精通一個多模態(tài)領域，并愿意快速學習其他領域。
溝通清晰;有在大型分布式團隊工作的經(jīng)驗
加分項/差異化優(yōu)勢:
有 NeurlPS 等會議一作論文，或開源相關模型有 LLMOps 工具以及 GPU 調(diào)度/加速器調(diào)試經(jīng)驗，擁有跨模態(tài)態(tài)或多模態(tài)模型經(jīng)驗。
有領導多團隊項目或為 ML 平臺制定技術(shù)愿景的經(jīng)歷。
核心技術(shù)技能:
語言與框架:精通 Python，C++/CUDA 加分;熟悉PyTorch、TensorFlow、Scikitlearn.
數(shù)據(jù)與計算:SQL/NoSQL，Snowflake
Databricks;HPC 或多節(jié)點 GPU 訓練。
部署:Docker、Kubernetes、REST/gRPC 服務、FastAPl、GitLab/GitHub、模型版本回滾、A/B 測試。
監(jiān)控與可靠性:Prometheus/Grafana，MLflowSageMaker，報警/事故響應流程。
安全與治理:IAM/RBAC，數(shù)據(jù)隱私合規(guī)，責任 AI與偏差/魯棒性評估。

招聘門檻:
教育/經(jīng)驗:計算機科學等相關專業(yè)本科+3年以上相關 ML 工作經(jīng)驗;或碩士/博士并有顯著研究影力。
作品集證據(jù):有可公開的代碼、數(shù)據(jù)集或同行評審論文，能展示對至少一個大型 ML 系統(tǒng)的端到端負責。

面試重點:深度學習算法與數(shù)學思維;熟練的編程能力;模型訓練/服務的系統(tǒng)設計;候選人最強模態(tài)的深入探討及另外兩種模態(tài)的廣度問題，實踐調(diào)試相關內(nèi)容?？筛鶕?jù)項目需求調(diào)整重點。