成都·武侯区
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一、核心能力要求
1. 编程语言
Python（必备）：熟练掌握NumPy/Pandas进行数据处理，精通PyTorch/TensorFlow/Keras框架，了解SciKitLearn等传统机器学习工具库。
C++/Java/Scala（加分项）：具备高性能计算能力，熟悉系统底层优化及工业级部署场景（如实时推理引擎开发）。
2. 算法与模型
传统ML：掌握监督学习（线性回归/SVM/决策树）、无监督学习（聚类/PCA）、强化学习等方法。
深度学习：
CV方向：熟悉CNN（ResNet/YOLO）、Diffusion Models（StableDiffusion）等模型结构与应用。
NLP方向：掌握RNN/LSTM、Transformer（BERT/GPT），具备多模态与大语言模型微调经验。
3. 开发框架与工具
深度学习框架：PyTorch（研究优先）、TensorFlow（生产环境部署）、HuggingFace（NLP生态集成）。
大数据处理：熟悉Apache Spark/Flink、Kafka（流式数据处理）、Hadoop生态系统。
云平台与MLOps：掌握AWS SageMaker/Azure ML/GCP Vertex AI，熟悉MLflow/Kubeflow、Airflow等工具。
二、进阶技术能力
1. 数据处理与工程化
具备数据清洗、特征工程、数据增强（如使用GAN生成合成数据）能力。
掌握分布式存储与计算（HDFS/Spark）、向量数据库（FAISS/Milvus）的应用。
2. 模型优化与部署
性能调优：熟悉模型量化/剪枝、GPU加速（CUDA）、多线程与分布式训练技术。
部署方案：掌握容器化部署（Docker/K8s）、Serverless架构、边缘设备部署（ONNX Runtime）。
3. 领域适配经验
具备金融/医疗/心理学等垂直领域数据理解与术语适配能力（如开发医疗NER模型）。
了解隐私合规要求：具备数据脱敏（GDPR）、模型偏见检测、AI伦理风险评估实践经验。
三、岗位职责
1. 架构设计与技术规划
负责端到端AI系统架构设计（数据管道→训练→部署→监控），制定技术演进路线（如引入LLM/AutoML的可行性评估）。
保障系统高可用性、高性能及合规性（包括数据隐私保护、模型可审计性）。
2. 工程化落地与优化
主导MLOps体系搭建（模型版本管理、自动化训练与监控流程），实现低延迟实时推理（<100ms）。
优化分布式计算架构（Spark/Flink），实施成本控制策略（Spot实例利用、模型压缩）。
3. 技术领导与创新
推动跨团队协作（数据/产品/业务），将业务需求转化为可执行技术方案（如设计对话系统架构）。
四、任职要求
1. 基础背景
计算机科学/数学/统计学相关专业本科及以上学历，具备2年以上AI系统架构设计经验。
2. 全流程项目经验
参与过至少2个完整AI项目周期（需求分析→数据准备→模型训练→部署运维）。
熟悉Git版本控制、CI/CD自动化测试流程。
3. 跨领域协作能力
具备心理学/医疗/金融等领域知识转化能力（如情感咨询机器人需结合心理学术语适配）。
4. 伦理与合规实践
有隐私数据脱敏处理、模型公平性检测、AI伦理风险评估的实际操作经验。
1. 编程语言
Python（必备）：熟练掌握NumPy/Pandas进行数据处理，精通PyTorch/TensorFlow/Keras框架，了解SciKitLearn等传统机器学习工具库。
C++/Java/Scala（加分项）：具备高性能计算能力，熟悉系统底层优化及工业级部署场景（如实时推理引擎开发）。
2. 算法与模型
传统ML：掌握监督学习（线性回归/SVM/决策树）、无监督学习（聚类/PCA）、强化学习等方法。
深度学习：
CV方向：熟悉CNN（ResNet/YOLO）、Diffusion Models（StableDiffusion）等模型结构与应用。
NLP方向：掌握RNN/LSTM、Transformer（BERT/GPT），具备多模态与大语言模型微调经验。
3. 开发框架与工具
深度学习框架：PyTorch（研究优先）、TensorFlow（生产环境部署）、HuggingFace（NLP生态集成）。
大数据处理：熟悉Apache Spark/Flink、Kafka（流式数据处理）、Hadoop生态系统。
云平台与MLOps：掌握AWS SageMaker/Azure ML/GCP Vertex AI，熟悉MLflow/Kubeflow、Airflow等工具。
二、进阶技术能力
1. 数据处理与工程化
具备数据清洗、特征工程、数据增强（如使用GAN生成合成数据）能力。
掌握分布式存储与计算（HDFS/Spark）、向量数据库（FAISS/Milvus）的应用。
2. 模型优化与部署
性能调优：熟悉模型量化/剪枝、GPU加速（CUDA）、多线程与分布式训练技术。
部署方案：掌握容器化部署（Docker/K8s）、Serverless架构、边缘设备部署（ONNX Runtime）。
3. 领域适配经验
具备金融/医疗/心理学等垂直领域数据理解与术语适配能力（如开发医疗NER模型）。
了解隐私合规要求：具备数据脱敏（GDPR）、模型偏见检测、AI伦理风险评估实践经验。
三、岗位职责
1. 架构设计与技术规划
负责端到端AI系统架构设计（数据管道→训练→部署→监控），制定技术演进路线（如引入LLM/AutoML的可行性评估）。
保障系统高可用性、高性能及合规性（包括数据隐私保护、模型可审计性）。
2. 工程化落地与优化
主导MLOps体系搭建（模型版本管理、自动化训练与监控流程），实现低延迟实时推理（<100ms）。
优化分布式计算架构（Spark/Flink），实施成本控制策略（Spot实例利用、模型压缩）。
3. 技术领导与创新
推动跨团队协作（数据/产品/业务），将业务需求转化为可执行技术方案（如设计对话系统架构）。
四、任职要求
1. 基础背景
计算机科学/数学/统计学相关专业本科及以上学历，具备2年以上AI系统架构设计经验。
2. 全流程项目经验
参与过至少2个完整AI项目周期（需求分析→数据准备→模型训练→部署运维）。
熟悉Git版本控制、CI/CD自动化测试流程。
3. 跨领域协作能力
具备心理学/医疗/金融等领域知识转化能力（如情感咨询机器人需结合心理学术语适配）。
4. 伦理与合规实践
有隐私数据脱敏处理、模型公平性检测、AI伦理风险评估的实际操作经验。
2026-06-26 15:00
IP属地：四川成都
职位福利
本科1-3年C/C++对话系统深度学习算法工程化经验Python
成都云聚教育咨询有限公司
不需要融资 · 100-499人
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鱼泡安全保障
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