MLOps 工程师

岗位职责：
1.负责机器学习模型的、部署、上线、监控、回滚等生命周期管理。
2.搭建和维护CI/CD 流水线，自动化训练、测试、部署流程。
3.构建和优化特征工程流水线、数据处理与模型训练任务的调度机制。
4.与数据科学团队协作，生产化训练代码和推理服务，实现高效稳定的模型运行。
5.设计并实施模型版本控制、性能监控、异常报警等系统。
6.管理 GPU/CPU 资源调度与容器环境（如 Kubernetes）。
任职要求：
1.数学、计算机、人工智能等相关专业本科及以上学历
2.具备两年以上软件开发或数据平台相关经验，其中至少一年MLOps实践或相关经验
3.具备良好的沟通表达能力和逻辑思维能力，能够清晰协作并独立推进任务；
4.具备良好的英语基础（CET-6 以上或英语口语流利）
技能要求：
1.熟悉常用机器学习模型（回归、分类、聚类等）
2.熟悉主流 MLOps 工具链：如 MLflow、Kubeflow、Airflow、TensorBoard、DVC 等
3.熟练掌握 Python，掌握 Shell / Bash 脚本；具备良好的代码结构和测试意识
4.熟悉至少一种深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch、ONNX）
5.熟悉容器化与 DevOps 工具：Docker、Kubernetes等
6.熟悉 Linux 操作系统、异步任务调度、API 服务部署（如 FastAPI、Flask）