一、工作职责
1、负责算法模型的工程化落地：包括转化为高可用生产级服务，设计模型服务架构（微服务/API化），知识库模型实现与调优，优化推理效率与资源利用率。
2、熟悉模型全生命周期管理：建立模型监控体系，跟踪生产环境指标（延迟/错误率等），实时预警异常；制定模型版本管理、灰度发布与回滚机制，保障服务SLA等。
3、驱动模型性能优化：实施模型压缩（量化/剪枝/蒸馏）、硬件加速（GPU/TPU优化）及批处理策略；解决高并发场景下的稳定性问题，实现资源成本与效能的平衡。
4、了解MLOps基础设施构建，开发自动化模型训练、部署等，提升迭代效率；协助维护特征存储等数据基础设施。
5、支持跨团队协作：为算法团队提供工程可行性建议（如模型复杂度对部署的影响）；协同运维保障服务高可用，响应生产环境故障。
二、任职条件
1、具备3年以上生产环境模型部署经验，精通服务架构设计、掌握高性能推理优化技术、熟练使用部署工具链。
2、具备模型全生命周期管理能力：建立过生产型模型监控体系，设计过灰度发布-回滚机制，熟悉版本管理工具。
3、具备深度性能优化、MLOps基建、协作与排障能力。
4、本科及以上学历（计算机相关专业），具备供应链系统经验或AWS/Azure ML/K8s CKA等技术认证优先考虑。