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）、强化学习相关算法。
深度学习：
CV方向：熟悉CNN（ResNet/YOLO）、Diffusion Models（Stable Diffusion）等视觉模型。
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。
云与MLOps：掌握AWSSageMaker/AzureML/GCPVertexAI，熟悉MLflow/Kubeflow、Airflow等流程管理工具。
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、数据增强能力（如使用GAN生成合成数据）。
熟悉分布式存储与计算（HDFS/Spark），掌握向量数据库（FAISS/Milvus）应用。
2. 模型优化与部署
性能调优：掌握模型量化剪枝、GPU加速（CUDA）、多线程与分布式训练技术。
部署方案：熟悉容器化部署（Docker/K8s）、Serverless架构、边缘设备部署（ONNXRuntime）。
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（如医疗NER模型开发）。
了解隐私合规要求：掌握数据脱敏（GDPR）、模型偏见检测、AI伦理风险评估方法。
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），制定技术发展路径（如LLM/AutoML引入评估）。
保障系统高可用性、高性能及合规性（如数据隐私保护、模型审计追踪）。
2. 工程化落地与优化
主导MLOps平台建设（模型版本控制、自动化训练与监控）、实现低延迟实时推理（<100ms）。
优化分布式计算架构（Spark/Flink），实施成本管控策略（Spot实例调度、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（如对话系统架构设计）。
四、任职要求
1. 基础背景
计算机科学/数学/统计学等相关专业本科及以上学历，具备2年以上架构设计实践经验。
2. 全流程项目经验
完整参与过至少2个AI项目全周期（需求分析→数据准备→模型训练→部署运维）。
熟练使用Git进行版本管理，掌握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融合心理学术语体系）。
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伦理风险评估实际经验。
背景：自研APP，项目团队稳定，拥有自主知识产权的数据源，用于模型训练与持续微调，并保持动态更新。
作息时间：朝九晚六，周末双休，享有各类法定福利，提供完善的晋升机制与发展空间。
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）、强化学习相关算法。
深度学习：
CV方向：熟悉CNN（ResNet/YOLO）、Diffusion Models（Stable Diffusion）等视觉模型。
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。
云与MLOps：掌握AWSSageMaker/AzureML/GCPVertexAI，熟悉MLflow/Kubeflow、Airflow等流程管理工具。
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、数据增强能力（如使用GAN生成合成数据）。
熟悉分布式存储与计算（HDFS/Spark），掌握向量数据库（FAISS/Milvus）应用。
2. 模型优化与部署
性能调优：掌握模型量化剪枝、GPU加速（CUDA）、多线程与分布式训练技术。
部署方案：熟悉容器化部署（Docker/K8s）、Serverless架构、边缘设备部署（ONNXRuntime）。
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（如医疗NER模型开发）。
了解隐私合规要求：掌握数据脱敏（GDPR）、模型偏见检测、AI伦理风险评估方法。
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），制定技术发展路径（如LLM/AutoML引入评估）。
保障系统高可用性、高性能及合规性（如数据隐私保护、模型审计追踪）。
2. 工程化落地与优化
主导MLOps平台建设（模型版本控制、自动化训练与监控）、实现低延迟实时推理（<100ms）。
优化分布式计算架构（Spark/Flink），实施成本管控策略（Spot实例调度、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（如对话系统架构设计）。
四、任职要求
1. 基础背景
计算机科学/数学/统计学等相关专业本科及以上学历，具备2年以上架构设计实践经验。
2. 全流程项目经验
完整参与过至少2个AI项目全周期（需求分析→数据准备→模型训练→部署运维）。
熟练使用Git进行版本管理，掌握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融合心理学术语体系）。
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伦理风险评估实际经验。
背景：自研APP，项目团队稳定，拥有自主知识产权的数据源，用于模型训练与持续微调，并保持动态更新。
作息时间：朝九晚六，周末双休，享有各类法定福利，提供完善的晋升机制与发展空间。
2026-05-17 13:41
IP属地：四川成都
职位福利
本科1-3年语音算法大模型算法大数据处理工具(Spark/Hadoop/Hive)Python
成都云聚教育咨询有限公司
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