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1. 学历与经验: 计算机科学、人工智能、数学等相关专业本科及以上学历,2年以上AI相关研发经验,至少1年AI平台或大规模AI系统架构设计经验。
2. 深厚理论基础: 对机器学习、深度学习(CNN/RNN/Transformer等)有深刻理解,熟悉其数学原理及最新进展。
3. 卓越的工程能力:
· 精通Python,并熟练掌握C++/Java/Go中至少一种。
· 精通PyTorch或TensorFlow等至少一个主流深度学习框架。
· 扎实的软件工程功底,精通设计模式、数据结构和算法。
4. 大规模系统架构能力:
· 具备大型分布式系统设计经验,深刻理解高并发、高可用、容错、微服务等概念。
· 熟悉云计算(AWS/GCP/Azure或国内云厂商)、容器化(Docker/K8s)及大数据生态(Spark/Flink/Kafka)。
5. 全栈AI技术视野:
· 深入理解MLOps全流程,对特征工程、模型训练、评估、部署、监控有实战经验。
· 熟悉分布式训练(DeepSpeed/Horovod)、模型压缩与加速(TensorRT/ONNX/量化剪枝)等关键技术。
6. 软实力: 具备优秀的业务抽象、系统分解和复杂问题解决能力;强烈的责任心和自驱力;出色的沟通协调和团队领导能力。

优先条件(符合者将大大加分):

1. 拥有超大规模(亿级以上用户/数据) 推荐系统、搜索引擎、广告系统或内容平台的架构经验。
2. 具备大语言模型(LLM)服务化架构实战经验,熟悉相关推理优化框架(如vLLM, TGI)。
3. 在计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)或推荐系统某一领域有深入的架构专长。
4. 在顶级会议(CVPR, ICML, NeurIPS, ACL, KDD等)发表过论文,或有显著的知名开源项目贡献。
5. 对AI基础设施(异构计算、高速网络、存储优化)有深入理解和实践经验。
2026-07-04 12:27
IP属地:四川成都

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本科1-3年
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