软件集成工程师-（MLOps方向）(XC)

1，流程与策略制定：定义软件集成流程与策略，包括与客户/供应商的源码双向同步（Bi-sync）机制和释放流程；

2，代码库与权限治理：负责软件代码Git仓库的生命周期管理及细粒度的权限设计与管控；

3，版本与发布管理：统筹软件版本控制，主导各阶段持续构建和CI门禁设置；

4，CI/CD框架与自动化：定义CI/CD整体框架，不同源码管理工具的适配，开发集成脚本，实现从代码提交到软件交付的全流程自动化；

5，流水线建设：搭建并维护高可用的Jenkins Pipeline/GitHub Action组合Zuul，优化构建效率与资源利用率；

6，代码静态分析：实施源码静态分析，建立质量门禁，拦截代码风险；

7，支持MLOps流水线构建：负责数据训练与模型训练的Pipeline建设，实现数据处理自动化；将模型的训练任务集成至CI/CD流水线中；配合团队制定模型版本管理规范，实现模型文件与Git代码的联动发布与回滚

1，教育背景：本科及以上学历，计算机、软件工程、自动化等相关专业；

2，集成工具栈：熟练掌握Jenkins、Git、Repo、Gerrit、GitHub、GitLab、Bitbucket、Jfrog等基础集成工具REST API和二次开发；

3，脚本能力：精通Python和Groovy，能够独立编写复杂的自动化流水线逻辑；

4，集成方法论：有软件集成/SCM/CI/CD/DevOps相关经验，熟悉分支策略、权限管控、版本控制与发布流程，具备构建环境搭建及Docker/Dockerfile编排能力；

5，代码质量：熟悉QAC、Coverity、单元测试及编译告警等静态分析工具；

6，全栈开发：熟悉Vue3、Django/Flask及MySQL，具备自研DevOps工具平台的能力；

7，MLOps/大模型：熟悉LLM的发布流程、数据清洗与数据标注规范；有数据训练与模型训练的CI/CD落地经验；了解训练任务的流水线编排与GPU资源调度