職位描述
1、平臺開發與優化：使用 Python 進行機器學習平臺的開發工作，實現數據預處理工具、分布式訓練框架適配、模型版本管理、超參數調優自動化等功能；持續優化平臺性能，提升模型訓練效率與資源利用率。
2、模型部署與服務化：搭建模型部署與推理服務，基于 Python 框架（如 FastAPI）實現模型的高性能 API 接口，支持在線推理與批量預測，保障服務的低延遲與高并發能力。
3、技術攻關與協作：攻克機器學習平臺開發過程中的技術難題，如異構計算資源調度、分布式訓練通信優化；與算法團隊、運維團隊緊密協作，提供技術支持，推動機器學習項目高效落地。
4、工具鏈與生態建設：開發和維護機器學習相關的輔助工具與組件，如數據標注工具、模型可視化工具；引入和集成主流機器學習框架（PyTorch、TensorFlow 等），完善平臺技術生態。

任職要求
1、學歷與經驗：計算機、數學、統計學等相關專業本科及以上學歷，具備機器學習平臺或 AI 中臺開發經驗者優先。
2、Python 編程能力：至少 3 年以上 Python 開發經驗，精通 Python 編程，熟悉裝飾器、生成器、異步編程等高級特性，具備良好的代碼規范與性能優化能力。
3、機器學習與深度學習：熟悉常見機器學習算法（回歸、分類、聚類等）與深度學習模型（CNN、RNN、Transformer 等）原理；熟練使用 PyTorch 或 TensorFlow 框架進行模型開發與訓練。
4、后端與部署技術：精通 Django、Flask、FastAPI 等 Python Web 框架；熟悉容器化技術（Docker）與 Kubernetes 集群管理，掌握模型部署工具（如 TorchServe、TensorFlow Serving）。
5、系統與性能優化：精通 Linux 操作系統原理，熟練編寫 Shell 腳本與 Python 腳本；具備系統架構排障、性能調優能力，熟悉 CPU、GPU 資源調度與優化策略。
6、數據處理與存儲：熟悉數據處理流程，熟練使用 Pandas、Numpy、Scikit-learn 等庫進行數據清洗、特征工程；了解常用數據庫（MySQL、PostgreSQL、MongoDB）及數據存儲方案設計。

Base 地：
雄安、北京