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崗位職責
1、架構(gòu)設(shè)計與開發(fā)：負責AI應(yīng)用產(chǎn)品的架構(gòu)設(shè)計、技術(shù)選型與模塊開發(fā)
2、全棧技術(shù)實現(xiàn)：基于Python的后端服務(wù)開發(fā)，以及前端界面（Web/H5）的構(gòu)建與優(yōu)化
AI算法工程化：將圖像識別/計算機視覺模型（分類、檢測、分割等）落地到生產(chǎn)環(huán)境
3、項目推進：與產(chǎn)品、算法團隊協(xié)作，把控項目進度和技術(shù)質(zhì)量
4、技術(shù)賦能：建立技術(shù)規(guī)范，推動DevOps、自動化測試等最佳實踐
任職要求
硬性條件：
學(xué)歷：計算機相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷
經(jīng)驗：5年以上軟件開發(fā)經(jīng)驗，至少1年技術(shù)團隊管理經(jīng)驗
微服務(wù)：精通微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計，熟悉Docker/K8s、服務(wù)治理、分布式事務(wù)
Python：扎實的Python功底，熟悉FastAPI/Flask/Django等框架
前端開發(fā)：熟練掌握Vue/React之一，了解HTML5/CSS3/ES6，有獨立完成前端項目的經(jīng)驗
AI圖像識別：有實際的AI項目經(jīng)驗，熟悉OpenCV、Pillow、yolo，了解深度學(xué)習(xí)框架（TensorFlow/PyTorch），具備模型部署優(yōu)化能力
加分項
有開源項目貢獻或技術(shù)博客
熟悉GPU推理加速（TensorRT/ONNX）
了解MLOps體系（MLflow/Kubeflow）
有大流量、高并發(fā)系統(tǒng)實戰(zhàn)經(jīng)驗
具備產(chǎn)品思維，能從用戶視角思考技術(shù)方案