AI全栈工程师

1）基础设施搭建6767

1、设计并搭建数据处理所需的硬件/云平台（AWS/Azure/GCP 或本地服务器集群）。

2、配置分布式存储（如HDFS/S3）、计算资源（Spark/Kubernetes）及网络环境。

2）大规模数据接入与预处理6767

1、对接企业数据平台（如Kafka/Hive/Data Lake），设计高效的数据拉取方案。

2、开发数据清洗、转换、特征工程流水线（使用PySpark/Pandas/Apache Beam）。

3、确保TB/PB级数据的稳定传输与存储优化。

3）AI模型集成与部署6767

1、调用已有AI模型API，或部署自定义模型（TensorFlow/PyTorch/SciKit-Learn）。

2）构建模型服务接口（REST/gRPC）并优化推理性能（Docker/ONNX/TensorRT）。

3）设计模型监控与异常报警机制（Prometheus/Grafana）。

4、结果可视化与交付6767

1）开发结果数据API供展示平台调用（FastAPI/Flask）。

2）集成BI工具（Tableau/Power BI）或自建可视化看板（React/D3.js）。

3）确保低延迟、高可用的结果展示体验。

5、系统工程与协作6767

1、编写技术文档，设计灾备与安全方案。

2、指导初级工程师，与技术团队协作推进项目。

二、任职要求：

1、精通Python，熟悉Java/Scala（至少一种），熟悉C#。

2、3年以上大数据处理经验（Spark/Flink/Hadoop生态）。

3、AI模型部署实战经验（MLflow/Kubeflow/Triton Server）。

4、熟悉容器化和微服务（Docker/Kubernetes）。

5、掌握API开发与数据库管理（SQL/NoSQL）。

6、熟悉前端可视化框架（React/Vue。

7、熟悉UI编程。