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岗位职责
构建高可用的AI模型生产环境,主导基于Docker与Kubernetes的容器化部署及模型服务化(REST/gRPC)落地
设计并实施模型监控系统,涵盖数据漂移、性能衰减等指标,配套自动化回滚方案
持续优化推理效率,运用模型量化、剪枝及TensorRT等技术手段,确保95%以上的SLA达成
搭建CI/CD流水线,集成代码审查、自动化测试与灰度发布等关键环节
建设特征存储系统(FeatureStore)与模型注册中心(ModelRegistry),提升模型管理标准化水平

任职要求
熟练掌握Linux生产环境操作,熟悉TFServing、TorchServe、MLflow等主流模型部署框架
深入理解Kubernetes、Airflow、Prometheus等核心运维与监控技术栈
具备至少一种云平台(AWSSageMaker/AzureML/GCPVertexAI)上AI服务的实际应用经验
了解模型安全与合规要求,包括加密推理、访问权限控制等机制
加分项:有大规模推荐系统或风控模型线上运维实战经历
2026-08-13 14:56
IP属地:上海

职位福利

本科5-10年DockerK8s/MLflowPrometheus
企业发布信息图
彩数(上海)商务咨询有限公司
不需要融资 · 100-499人
鱼泡安全保障
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