深圳·福田区
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【岗位职责】
1.后端开发与架构
-负责公司核心产品后端的设计与开发，支持高并发与高可用场景。
-搭建并优化微服务架构，推动工程化体系建设（CI/CD、监控告警、日志中心等）。
2.运维与平台建设
-负责Kubernetes/Docker集群的日常运维，开发自动化运维工具，保障系统稳定性与可扩展性。
-管理公有云/私有云资源（阿里云、腾讯云、AWS等），制定并执行成本优化方案。
3.AI模型部署与调优
-与算法团队紧密协作，负责GPU算法模型的服务化部署、性能调优与监控。
-在多GPU节点环境下进行调度与部署优化，确保推理服务的吞吐与延迟表现。
-基于TritonInferenceServer/TensorRT/Ray/TorchServe等工具，实现模型推理服务化与高效并发。
4.MLOps平台与流程建设
-参与MLOps平台的设计与开发，覆盖数据、模型、部署的全流程管理。
-设计并落地模型训练-验证-部署-监控的自动化流水线，提升迭代效率与稳定性。
-搭建模型监控体系，持续跟踪模型推理性能、精度漂移和资源使用情况，支持A/B测试与快速回滚。
-推动模型版本管理、特征存储、实验追踪（如MLflow、Weights&Biases）的建设与应用。
5.系统可靠性与安全
-搭建高可用架构，保障生产服务稳定运行，参与OnCall及应急响应。
-推动基础安全体系与运维规范建设。
---
【任职要求】
1.本科及以上学历，计算机、软件工程或相关专业，具备5年以上后端开发/运维经验（初创公司或AI相关项目经验优先）。
2.熟练掌握Linux环境及至少一种主流编程语言（Go/Python/C++/Java）。
3.熟悉K8s、Helm、Docker等云原生技术栈，具备集群管理与优化经验。
4.掌握常见数据库与消息队列（MySQL、Redis、Kafka等）运维与优化经验。
5.具备GPU算法部署经验，熟悉GPU资源调度、多GPU节点优化与推理服务加速。
6.熟悉CI/CD、模型自动化部署、日志监控与告警体系，具备MLOps实践经验。
7.对高并发、高可用架构设计有实际经验，能够快速定位与解决性能瓶颈。
8.具备优秀的沟通能力与团队协作能力，能适应初创公司快节奏、多任务的环境。
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【加分项】
-有大规模AI推理服务、分布式训练/推理集群的部署与运维经验。
-熟悉MLOps工具链（MLflow、Kubeflow、Airflow、W&B等），并有落地经验。
-有从0到1搭建MLOps/DevOps平台经验。
-有互联网公司或大型分布式系统的架构/运维背景。
1.后端开发与架构
-负责公司核心产品后端的设计与开发，支持高并发与高可用场景。
-搭建并优化微服务架构，推动工程化体系建设（CI/CD、监控告警、日志中心等）。
2.运维与平台建设
-负责Kubernetes/Docker集群的日常运维，开发自动化运维工具，保障系统稳定性与可扩展性。
-管理公有云/私有云资源（阿里云、腾讯云、AWS等），制定并执行成本优化方案。
3.AI模型部署与调优
-与算法团队紧密协作，负责GPU算法模型的服务化部署、性能调优与监控。
-在多GPU节点环境下进行调度与部署优化，确保推理服务的吞吐与延迟表现。
-基于TritonInferenceServer/TensorRT/Ray/TorchServe等工具，实现模型推理服务化与高效并发。
4.MLOps平台与流程建设
-参与MLOps平台的设计与开发，覆盖数据、模型、部署的全流程管理。
-设计并落地模型训练-验证-部署-监控的自动化流水线，提升迭代效率与稳定性。
-搭建模型监控体系，持续跟踪模型推理性能、精度漂移和资源使用情况，支持A/B测试与快速回滚。
-推动模型版本管理、特征存储、实验追踪（如MLflow、Weights&Biases）的建设与应用。
5.系统可靠性与安全
-搭建高可用架构，保障生产服务稳定运行，参与OnCall及应急响应。
-推动基础安全体系与运维规范建设。
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【任职要求】
1.本科及以上学历，计算机、软件工程或相关专业，具备5年以上后端开发/运维经验（初创公司或AI相关项目经验优先）。
2.熟练掌握Linux环境及至少一种主流编程语言（Go/Python/C++/Java）。
3.熟悉K8s、Helm、Docker等云原生技术栈，具备集群管理与优化经验。
4.掌握常见数据库与消息队列（MySQL、Redis、Kafka等）运维与优化经验。
5.具备GPU算法部署经验，熟悉GPU资源调度、多GPU节点优化与推理服务加速。
6.熟悉CI/CD、模型自动化部署、日志监控与告警体系，具备MLOps实践经验。
7.对高并发、高可用架构设计有实际经验，能够快速定位与解决性能瓶颈。
8.具备优秀的沟通能力与团队协作能力，能适应初创公司快节奏、多任务的环境。
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【加分项】
-有大规模AI推理服务、分布式训练/推理集群的部署与运维经验。
-熟悉MLOps工具链（MLflow、Kubeflow、Airflow、W&B等），并有落地经验。
-有从0到1搭建MLOps/DevOps平台经验。
-有互联网公司或大型分布式系统的架构/运维背景。
2026-06-24 14:03
IP属地：广东
职位福利
本科5-10年
视启未来（深圳）科技有限公司
天使轮 · 20-99人
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