机器学习平台工程师

1. 01

   参与机器学习平台整体建设，覆盖数据生产、模型训练、推理部署全链路，支撑算法团队高效选代；

2. 02

   参与分布式训练平台开发，包括任务提交、调度、容错与弹性训练；参与GPU集群资源管理、容器化、镜像管理、存储挂载与网络通信优化等；

3. 03

   参与在线、离线与流式推理服务平台开发，支持高并发、低延迟模型服务；对接各种推理引擎，参与模型转换、部署与版本管理；

4. 04

   参与数据采集、清洗、标注、质检等数据生产平台开发；参与各平台层能力建设。

1. 01

   计算机、软件工程、人工智能、自动化、电子、数学等相关专业，硕士及以上学历；

2. 02

   扎实的计算机与深度学习基础，熟悉C++和python开发；

3. 03

   对分布式系统、云计算、MLOps、数据平台、推理优化等方向有浓厚兴趣；

4. 04

   熟悉机器学习开发流程，熟练使用K8S/KuberFlow等基础设施，具备较好的问题解决能力；

5. 05

   熟悉TensorFlow/PyTorch等至少一项深度学习训练或推理框架。

加分项

1. 01

   有机器学习平台、数据平台、训练平台或推理平台相关实习或项目经验；

2. 02

   熟悉Spark、Flink、Ray、Dask等大数据或分布式计算框架；

3. 03

   了解CUDA、NCCL、TensorRT、Triton、ONNX等技术；

4. 04

   熟悉Kubernetes、云原生、微服务架构,有实际部署经验；

5. 05

   有开源贡献、技术竞赛获奖、论文/专利或高质量技术博客；

6. 06

   对数据生产、训练平台、推理平台全链路有整体认知。