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崗位職責：
1、 基礎設施管理：負責用戶現(xiàn)場虛擬機、Kubernetes集群及中間件資源的維護與管理，包括Linux操作系統(tǒng)與開源組件的部署、資源擴容、配置變更等日常運維操作。
2、 平臺發(fā)版與上線支持：負責業(yè)務平臺在正式環(huán)境的版本發(fā)布評審與操作實施。
3、 故障處理與恢復：快速響應系統(tǒng)及開源組件的異常事件，準確診斷問題根源，實施有效修復措施，最大限度減少服務中斷時間，提升系統(tǒng)可用性。
4、 算力資源管理：根據(jù)用戶需求，完成算力資源的納管與釋放，確保資源可監(jiān)控、可調度、可管理。
5、 模型評測：對模型在不同算力設備上的運行表現(xiàn)進行模型性能、基準能力、行業(yè)能力的評估，輸出評測數(shù)據(jù)，評估模型適配的硬件資源類型，支持模型部署決策。
6、 模型部署支持：根據(jù)業(yè)務需求，完成模型的部署工作，包括資源配置建議、鏡像打包、部署驗證及性能指標跟蹤。
7、 模型運行監(jiān)控：實時監(jiān)控模型運行狀態(tài)，包括準確性、響應時間、資源占用等關鍵指標；定期開展模型健康檢查和性能撥測，識別瓶頸并推動優(yōu)化改進。 任職要求：
1、 計算機相關專業(yè)，大學本科或以上學歷；
2、 具備3年以上Linux運維工作，精通linux環(huán)境下的日常運維工具，并具備安裝、配置及排障能力；
3、 熟悉Docker\Kubernetes等生態(tài)圈項目，如容器集群、監(jiān)控、日志、存儲等部署方案；
4、 熟練使用shell、python等語言進行運維工具或自動化腳本的編寫；
5、 優(yōu)先考慮掌握NVIDIA系列卡的大模型部署，熟悉大模型在海光K100、華為910B等國產(chǎn)算力卡的應用部署；
6、 優(yōu)先考慮熟練使用至少一種主流Al訓練框架，如TensorFlow、PyTorch、Caffe等；
7、 具備較強的運維意識以及自我驅動和學習能力。