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崗位職責(zé)：
1.全棧技術(shù)架構(gòu)：設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)支持多租戶的大模型訓(xùn)練推理平臺(tái)，保障GPU資源調(diào)度效率。構(gòu)建數(shù)據(jù)湖倉(cāng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分級(jí)存儲(chǔ)與安全隔離。
2.智能體開(kāi)發(fā)部署：結(jié)合工程設(shè)計(jì)、運(yùn)維診斷、研發(fā)測(cè)試等應(yīng)用需求，集成故障診斷決策引擎與實(shí)時(shí)知識(shí)檢索（RAG）。
3.平臺(tái)安全與運(yùn)維：負(fù)責(zé)集群構(gòu)建、網(wǎng)絡(luò)與系統(tǒng)安全。搭建MLOps監(jiān)控鏈（Prometheus+MLflow），支持模型版本溯源與自動(dòng)回滾。
4.模型應(yīng)用適配：主導(dǎo)多模態(tài)大模型和小模型應(yīng)用間的適配部署，滿足工作流/智能體應(yīng)用開(kāi)發(fā)需求。
任職要求：
1. 具備3-5年集群構(gòu)建及網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)安全、系統(tǒng)安全相關(guān)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
2. 精通Python/Go，3-5年以上開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
3. 熟練掌握Docker/K8s/ServiceMesh。
4. 熟練掌握PyTorch/TensorFlow模型優(yōu)化（蒸餾/量化）及API服務(wù)化（FastAPI/gRPC）。
5. 具備開(kāi)發(fā)Agent、多Agent應(yīng)用能力，理解智能體框架的核心原理。
6. 深入理解大模型開(kāi)發(fā)框架及參數(shù)微調(diào)經(jīng)驗(yàn)方法。
7. 熟練使用Kubeflow/MLflow構(gòu)建MLOps流水線。
8. 掌握Terraform/Ansible實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施即代碼。
參與或主持過(guò)大模型相關(guān)項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)，具備大模型微調(diào)訓(xùn)練、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、RAG構(gòu)建等相關(guān)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。