Python工程师（算法工程化）
岗位职责
模型服务化部署：负责将算法工程师研发的机器学习 / 深度学习模型转化为高效、稳定、可扩展的线上服务（如 RESTful API、gRPC 服务等），确保服务高可用、低延迟。
服务架构设计：设计高并发、高可靠的服务端架构，优化资源利用率，支持模型推理、数据预处理、结果缓存等流程。
性能调优：持续优化服务端性能（如响应时间、吞吐量、资源占用率），提升模型推理效率，降低服务成本。
系统维护与监控：搭建服务监控体系（日志、指标、告警），保障线上服务稳定性；快速定位并解决服务异常、性能瓶颈等问题。
协作对接：与算法工程师、客户端开发、运维团队紧密配合，确保模型迭代与业务需求无缝衔接。
岗位要求
硬性条件
经验：3 年以上服务端开发经验，有机器学习模型部署经验者优先（TensorFlow Serving、TorchServe、Triton 等框架）。
技术栈：
精通 Python/Go/Java 至少一种语言，熟悉 Flask/Django/Gin/Spring 等框架；
熟悉分布式系统、微服务架构（如 gRPC、Kafka、Redis）、容器化技术（Docker/K8s）；
掌握模型部署工具链（ONNX、TensorRT、模型量化 / 压缩等）。
云平台：熟悉 AWS、阿里云等云服务，具备服务高可用设计、弹性扩缩容经验。
加分项
熟悉模型推理性能优化（GPU/CPU 资源调度、并行计算、显存管理）；
了解 CI/CD、自动化测试流程（Jenkins/GitLab CI）；
有大规模数据处理（Spark/Flink）或实时服务开发经验。