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崗位職責 1.構建與維護機器學習模型的生產環(huán)境部署流程，包括模型打包、上線、回滾等自動化操作。 2.開發(fā)與優(yōu)化模型訓練與推理的CI/CD流水線，提高開發(fā)迭代效率。 3.設計與實現特征工程流水線與數據處理流程，確保訓練和推理數據一致性。 4.構建模型監(jiān)控系統(tǒng)，對模型性能（如準確率、延遲、漂移等）進行實時監(jiān)控和告警。 5.協(xié)助算法團隊完成模型訓練、調優(yōu)和部署，推動模型從開發(fā)到生產的閉環(huán)。 6.管理和優(yōu)化模型存儲、版本控制與模型注冊服務（如MLflow、SageMaker Model Registry等）。 7.使用容器化與云原生技術（如Docker、Kubernetes）部署可擴展的機器學習服務。 8.與數據工程、算法工程和平臺團隊協(xié)作，推動端到端的機器學習系統(tǒng)落地。 任職要求 【必備要求】 1.計算機、軟件工程、人工智能等相關專業(yè)本科及以上學歷，具備扎實的軟件工程基礎。 2.對圖像處理方向有項目經驗。 3.對語音識別、自然語言處理中的至少一個方向有項目經驗。 4.熟悉主流的機器學習平臺與工具鏈，如 MLflow、Airflow、Kubeflow、SageMaker、TensorFlow Serving 等。 5.熟練掌握容器化與自動化部署技術，如 Docker、Kubernetes、CI/CD 工具（Jenkins/GitLab CI 等）。 6.熟悉 Python 編程語言，具備一定的腳本編寫能力（Shell、Bash）。 7.理解機器學習/深度學習基本原理，能與算法工程師有效溝通。 8.熟悉至少一種云平臺（如 AWS、GCP、阿里云、Azure）中的機器學習部署服務。 【加分項】 1.有實際的模型部署和上線經驗，尤其是在生產環(huán)境中支持高并發(fā)/低延遲推理任務。 2.了解模型性能監(jiān)控、日志收集（如Prometheus/Grafana/ELK）系統(tǒng)。 3.具備數據管道開發(fā)經驗，如使用 Spark、Kafka、Beam 等。 4.擁有 DevOps/SRE 背景優(yōu)先。