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1. 基于Go語言構建高可用、高性能的AI建模支撐系統(tǒng)，包括模型訓練任務調度平臺、數(shù)據(jù)流轉管道、模型版本管理系統(tǒng)等核心模塊開發(fā)與迭代。
2. 負責AI模型工程化落地的系統(tǒng)層實現(xiàn)，設計并開發(fā)模型訓練、推理部署的自動化流程，對接TensorFlow/PyTorch等框架的底層接口，解決分布式訓練的資源調度、任務監(jiān)控問題。
3. 參與AI建模相關工具鏈的開發(fā)，如數(shù)據(jù)預處理工具、特征存儲服務、模型評估接口等，通過系統(tǒng)能力降低算法工程師的建模門檻，提升建模效率。
4. 負責系統(tǒng)性能優(yōu)化與問題排查，針對高并發(fā)場景（如大規(guī)模數(shù)據(jù)讀寫、多模型并行推理）進行代碼調優(yōu)、數(shù)據(jù)庫索引優(yōu)化及服務架構升級，保障系統(tǒng)穩(wěn)定性。
5. 與業(yè)務團隊協(xié)作，理解AI建模需求與業(yè)務目標，將技術方案轉化為系統(tǒng)功能，輸出清晰的技術文檔，推動跨團隊項目高效落地。