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卓元玉
广州
职位描述
- C++
- 大模型算法
- AI
- 数据挖掘
- 金融
- Python
作为高级首席 AI 工程师，您将负责设计、构建并持续优化端到端 AI 平台，为公司下一代产品赋能。您将与数据科学家、软件工程师及基础设施团队紧密协作，夯实 MLOps、统一机器学习生命周期、优化 GPU 加速的云环境，从而直接影响所有 AI 项目的稳定性、成本效率及上市速度。
核心职责
• 主导 AI 平台全生命周期：从需求、架构到上线，确保高可用、可水平扩展、毫秒级推理延迟。
• 打造工业级 MLOps：实现模型训练、验证、部署、监控、回滚的自动化 CI/CD。
• 制定机器学习标准：统一特征仓库、数据契约、模型卡片、实验追踪与治理策略。
• 架构并调优 GPU 集群与云资源（AWS、Azure），以 Infrastructure-as-Code（Terraform、Pulumi）方式交付。
• 构建低延迟、高可靠的数据管道，整合批式、流式与实时数据源；依托 Unity Catalog 实现数据湖安全治理。
• 推动持续创新：评估并引入前沿框架（如 Ray、Triton、vLLM），加速产品迭代。
• 通过设计评审、结对编程和技术社区，指导和培养工程团队。
任职要求
• 8–12 年生产级 AI/ML 系统交付经验，能证明在收入、成本或用户体验方面产生显著影响。
• 精通 Python，并熟练掌握 Java、Go 或 C++ 之一。
• 对 TensorFlow 或 PyTorch 有深入实践，熟悉 MLflow、Kubeflow、Vertex AI 等 MLOps 栈。
• 具备 GPU 优化实战：CUDA、NCCL、混合精度训练，及模型服务框架（TensorRT、Triton）。
• 熟悉 IaC、容器化与编排：Docker、Kubernetes、Helm。
• 扎实的数据工程能力：Spark、Kafka、Delta Lake、SQL，以及 Schema 演进最佳实践。
• 出色的分析能力与沟通技巧，能将复杂权衡转化为技术与非技术团队都能理解的清晰决策。
认证资质
郭女士
竞争力分析
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页面更新时间：2025-10-15
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