職位描述
1、平臺(tái)開發(fā)與優(yōu)化：使用 Python 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的開發(fā)工作，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理工具、分布式訓(xùn)練框架適配、模型版本管理、超參數(shù)調(diào)優(yōu)自動(dòng)化等功能；持續(xù)優(yōu)化平臺(tái)性能，提升模型訓(xùn)練效率與資源利用率。
2、模型部署與服務(wù)化：搭建模型部署與推理服務(wù)，基于 Python 框架（如 FastAPI）實(shí)現(xiàn)模型的高性能 API 接口，支持在線推理與批量預(yù)測(cè)，保障服務(wù)的低延遲與高并發(fā)能力。
3、技術(shù)攻關(guān)與協(xié)作：攻克機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)開發(fā)過程中的技術(shù)難題，如異構(gòu)計(jì)算資源調(diào)度、分布式訓(xùn)練通信優(yōu)化；與算法團(tuán)隊(duì)、運(yùn)維團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作，提供技術(shù)支持，推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目高效落地。
4、工具鏈與生態(tài)建設(shè)：開發(fā)和維護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的輔助工具與組件，如數(shù)據(jù)標(biāo)注工具、模型可視化工具；引入和集成主流機(jī)器學(xué)習(xí)框架（PyTorch、TensorFlow 等），完善平臺(tái)技術(shù)生態(tài)。

任職要求
1、學(xué)歷與經(jīng)驗(yàn)：計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，具備機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)或 AI 中臺(tái)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
2、Python 編程能力：至少 3 年以上 Python 開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，精通 Python 編程，熟悉裝飾器、生成器、異步編程等高級(jí)特性，具備良好的代碼規(guī)范與性能優(yōu)化能力。
3、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)：熟悉常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法（回歸、分類、聚類等）與深度學(xué)習(xí)模型（CNN、RNN、Transformer 等）原理；熟練使用 PyTorch 或 TensorFlow 框架進(jìn)行模型開發(fā)與訓(xùn)練。
4、后端與部署技術(shù)：精通 Django、Flask、FastAPI 等 Python Web 框架；熟悉容器化技術(shù)（Docker）與 Kubernetes 集群管理，掌握模型部署工具（如 TorchServe、TensorFlow Serving）。
5、系統(tǒng)與性能優(yōu)化：精通 Linux 操作系統(tǒng)原理，熟練編寫 Shell 腳本與 Python 腳本；具備系統(tǒng)架構(gòu)排障、性能調(diào)優(yōu)能力，熟悉 CPU、GPU 資源調(diào)度與優(yōu)化策略。
6、數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)：熟悉數(shù)據(jù)處理流程，熟練使用 Pandas、Numpy、Scikit-learn 等庫進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、特征工程；了解常用數(shù)據(jù)庫（MySQL、PostgreSQL、MongoDB）及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案設(shè)計(jì)。

Base 地：
雄安、北京