【关于我们】

我们是国内知名律所的AI创新引擎，致力于将前沿AI技术与复杂的法律场景深度融合。我们与资深律师紧密合作，共同打造能直接赋能法律业务、优化行业工作方式的AI产品。我们相信，一个稳定、高效的AI基础设施是这一切创新的基石。

【岗位职责】

作为AI基础设施的工程师，你将负责设计、搭建并持续优化整个机器学习模型的生命周期管理平台，确保AI能力从实验室走向规模化应用的每一步都稳定可靠。

1、MLOps体系设计与构建： 负责设计并实施高效的CI/CD/CT（持续集成/部署/训练）流程，主导技术选型，为算法与工程伙伴打造高效、流畅的研发平台。

2、大模型服务保障与优化：
负责大语言模型（LLM）的部署、监控、扩缩容与性能优化。你将构建高标准的监控告警与应急响应机制，保障AI服务的高可用性。

3、研发效能与自动化：
深入研发流程，识别并解决效率瓶颈。主导自动化体系建设，通过脚本或平台开发，将重复性的运维工作转变为可靠的自动化流程。

4、技术栈前沿探索：
持续追踪并引入业界新的MLOps及大模型相关技术（如推理加速、模型量化等），保持我们技术基础设施的先进性。

5、开源模型工具探索：跟进开源工具及项目，结合需求快速构建实验环境进行验证与试用。

【任职要求】

我们寻找一位追求技术细节、对系统稳定性有高度责任感的工程师。能力比标签更重要。

1、核心技术背景：
拥有3年左右DevOps/SRE/平台开发经验，对构建高可用分布式系统有深刻理解。其中必须具备1年以上大语言模型（LLM）的部署、运维与性能优化经验。

2、精通容器化技术（Docker）与编排系统（Kubernetes），具备K8s集群的运维与故障排查能力。

3、熟练掌握至少一套CI/CD工具链（如Jenkins, GitLab CI、其他开源工具等）。

4、精通监控体系（Prometheus, Grafana, ELK等）的搭建与应用，并能熟练运用Python/Shell/Go等语言进行自动化开发。

5、系统思维与主人翁精神：
具备强烈的Owner意识和良好的系统思维，能主动发现、定位并解决系统瓶颈与潜在风险。

6、学习能力与团队协作：
对技术抱有热情，能快速学习并享受解决复杂技术难题的过程。能融入律所严谨、专业的文化，并乐于沟通与分享。

【加分项 (Nice to have)】

1、211或985院校毕业，计算机相关专业

2、有在开源运维工具或主流云平台（AWS/Azure/阿里云）上搭建MLOps体系的经验。

3、熟悉vLLM, TensorRT-LLM, DeepSpeed等大模型推理/训练加速框架。

4、拥有GPU服务器集群的运维和性能调优经验。

5、具备开发能力和兴趣，能够自研运维或测试工具

6、对开源社区有贡献，或拥有高质量的技术博客/个人项目。

【我们提供】

1、宝贵的技术实践：
你将亲手构建服务于专业法律场景的高标准MLOps体系，解决真实业务中的技术挑战，积累“法律+AI”交叉领域的宝贵经验。

2、重要的技术影响力：
作为AI底座的构建者，你的工作直接影响整个AI团队的研发效率和产品质量，在技术决策中拥有重要话语权。

3、前沿的行业赛道：
你将深度参与一个正在被AI技术影响的专业领域，这段经历将成为你职业生涯中富有价值的积累。

4、专业的合作平台与回报：
与资深的法律专家和优秀的技术人才并肩作战，在一个实事求是、鼓励创新的环境中成长，并获得与你价值相匹配的薪酬回报。