丰台区
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工作职责
1、负责将算法团队训练完成的模型（PyTorch/TensorFlow/PaddlePaddle）高效稳定地部署至云端（GPU/CPU）、边缘设备或终端侧，并封装为高性能推理服务（如 Triton Inference Server、TensorFlow Serving、BentoML）；
2、对模型进行工程层面的性能调优，应用模型量化（INT8/FP16）、剪枝、TensorRT 加速、vLLM（针对大语言模型）等技术手段，降低推理延迟，提升服务吞吐能力；
3、设计并实现模型多版本控制、灰度发布流程、A/B 测试机制及流量分发策略，保障线上服务可平滑迭代升级；
4、搭建并维护模型推理服务的监控系统，配置网关转发规则，实时采集服务可用性、响应时间、GPU 使用率、请求吞吐量（QPS）等关键指标，并设置合理的告警阈值；
5、负责线上推理服务的容量规划与弹性扩缩容，依据业务流量动态调整 GPU/CPU 资源分配，通过资源碎片整理与动态调度，提高算力利用率，降低单位计算成本，兼顾性能与经济性；
6、构建并运维 MLOps 持续交付流水线，支持模型的自动化训练与快速上线部署；
7、建立模型上线前的自动化评估与准入体系，在部署前自动执行效果验证（如准确率、推理速度、内存占用），确保上线模型的质量达标；
8、维护算法团队所用的训练平台，管理 GPU 算力集群，解决分布式训练过程中的资源调度、数据读取、通信效率瓶颈等问题；
9、参与 AI 算力资源池化建设与配额管理体系优化，提升 GPU 利用效率，为算法研发团队提供稳定高效的开发运行环境。
任职资格
1、本科及以上学历，计算机相关专业背景；具备2年以上运维开发或后端开发经验，其中至少1年从事AI工程化或模型服务部署相关工作；
2、熟练掌握 Docker 与 Kubernetes，能够独立编写 Dockerfile 及 K8s YAML 配置文件，了解 Kubernetes 中的 GPU 资源调度机制；
3、熟悉至少一种主流推理服务框架，如 NVIDIA Triton Inference Server、TensorFlow Serving 或 TorchServe；
4、了解模型轻量化与加速技术，包括 TensorRT、ONNX、OpenVINO，具备实际的模型转换与优化实践经验；
5、熟悉 Prometheus 与 Grafana 监控组合，有自定义 Exporter 开发经历；了解 Jaeger 等链路追踪工具的使用；
6、熟悉 Jenkins、GitLab CI 或 GitHub Actions，具备CI/CD流水线的设计与维护经验；
7、具有 vLLM、FastChat 等大模型推理框架的部署与性能调优经验，掌握模型并行、流水线并行等分布式推理方案；
8、熟悉腾讯云或阿里云平台的 K8S 服务及其 GPU 实例管理操作；
9、了解腾讯云 TI-ONE 或阿里 PAI 等 MLOps 平台，并有实际运维经验；
10、具备全链路问题定位能力，能从应用层深入至内核层排查“推理延迟高、GPU 显存泄漏、K8s Pod OOM”等复杂故障；
11、责任心强，能快速响应并闭环处理线上问题；
12、能适应一定的工作压力。
1、负责将算法团队训练完成的模型（PyTorch/TensorFlow/PaddlePaddle）高效稳定地部署至云端（GPU/CPU）、边缘设备或终端侧，并封装为高性能推理服务（如 Triton Inference Server、TensorFlow Serving、BentoML）；
2、对模型进行工程层面的性能调优，应用模型量化（INT8/FP16）、剪枝、TensorRT 加速、vLLM（针对大语言模型）等技术手段，降低推理延迟，提升服务吞吐能力；
3、设计并实现模型多版本控制、灰度发布流程、A/B 测试机制及流量分发策略，保障线上服务可平滑迭代升级；
4、搭建并维护模型推理服务的监控系统，配置网关转发规则，实时采集服务可用性、响应时间、GPU 使用率、请求吞吐量（QPS）等关键指标，并设置合理的告警阈值；
5、负责线上推理服务的容量规划与弹性扩缩容，依据业务流量动态调整 GPU/CPU 资源分配，通过资源碎片整理与动态调度，提高算力利用率，降低单位计算成本，兼顾性能与经济性；
6、构建并运维 MLOps 持续交付流水线，支持模型的自动化训练与快速上线部署；
7、建立模型上线前的自动化评估与准入体系，在部署前自动执行效果验证（如准确率、推理速度、内存占用），确保上线模型的质量达标；
8、维护算法团队所用的训练平台，管理 GPU 算力集群，解决分布式训练过程中的资源调度、数据读取、通信效率瓶颈等问题；
9、参与 AI 算力资源池化建设与配额管理体系优化，提升 GPU 利用效率，为算法研发团队提供稳定高效的开发运行环境。
任职资格
1、本科及以上学历，计算机相关专业背景；具备2年以上运维开发或后端开发经验，其中至少1年从事AI工程化或模型服务部署相关工作；
2、熟练掌握 Docker 与 Kubernetes，能够独立编写 Dockerfile 及 K8s YAML 配置文件，了解 Kubernetes 中的 GPU 资源调度机制；
3、熟悉至少一种主流推理服务框架，如 NVIDIA Triton Inference Server、TensorFlow Serving 或 TorchServe；
4、了解模型轻量化与加速技术，包括 TensorRT、ONNX、OpenVINO，具备实际的模型转换与优化实践经验；
5、熟悉 Prometheus 与 Grafana 监控组合，有自定义 Exporter 开发经历；了解 Jaeger 等链路追踪工具的使用；
6、熟悉 Jenkins、GitLab CI 或 GitHub Actions，具备CI/CD流水线的设计与维护经验；
7、具有 vLLM、FastChat 等大模型推理框架的部署与性能调优经验，掌握模型并行、流水线并行等分布式推理方案；
8、熟悉腾讯云或阿里云平台的 K8S 服务及其 GPU 实例管理操作；
9、了解腾讯云 TI-ONE 或阿里 PAI 等 MLOps 平台，并有实际运维经验；
10、具备全链路问题定位能力，能从应用层深入至内核层排查“推理延迟高、GPU 显存泄漏、K8s Pod OOM”等复杂故障；
11、责任心强，能快速响应并闭环处理线上问题；
12、能适应一定的工作压力。
2026-08-05 13:28
IP属地：北京
职位福利
本科3-5年
成都迈思信息技术有限公司
不需要融资 · 1000-9999人
工作地址
鱼泡安全保障
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