AI应用开发高级工程师

工作职责
1、架构设计与规划：

①设计端到端AI系统架构（包括数据管道、模型训练、部署监控、服务化等环节）。

②制定AI技术路线图，评估并引入适合的AI框架（如TensorFlow、PyTorch）、云平台（AWS/Azure/GCP）及工具链。

③设计高并发、低延迟的AI服务架构（如微服务、Serverless）。

2、技术方案落地：

①主导大型AI项目（如推荐系统、NLP平台、计算机视觉系统）的技术方案设计与实施。

②优化模型训练与推理性能（分布式训练、模型压缩、硬件加速等）。

③构建自动化MLOps流水线，实现模型持续集成与部署（CI/CD）。

3、技术研究与创新：

①跟踪AI领域前沿技术（如大模型、AutoML、联邦学习），评估其落地可行性。

②制定AI治理规范（模型可解释性、数据隐私、伦理合规）；主导技术难题攻关与专利输出。

4、系统可靠性保障：

①设计高可用、容灾备份的AI基础设施架构。

②建立监控告警体系，保障AI服务的SLA（99.9%+可用性）。

制定安全策略，防御对抗攻击、数据泄露等风险

工作要求
1、本科以上学历，计算机相关专业

2、①10年以上软件开发经验和3年以上架构工作经验，2年以上AI相关工作经验，具备类似coze、dify等AI平台建设经验（必备）

②具备丰富的多层架构体系开发经验，有大型分布式、高并发、高负载、高可用性系统设计和开发经验。百万级用户量项目经验优先考虑

3、能力要求：

①精通Python，熟悉Java/Scala/C++中的至少一种。

②深入理解机器学习/深度学习算法（CNN/RNN/Transformer等）及框架（PyTorch/TensorFlow）。

③熟悉云原生技术栈（Kubernetes、Docker、服务网格）。

④掌握大数据生态（Spark/Flink/Kafka）及数据库技术（SQL/NoSQL/向量数据库）。

⑤具备MLOps工具链实战经验（MLflow/Kubeflow/Airflow）。