互联网技术研发
AI工程化/MLOps
构建模型训练、部署、监控的机器学习平台，管理特征工程和模型生命周期，提升AI落地效率。需要工程能力和对ML流程的理解。
日常工作，大白话版
核心就是写代码、做系统、解技术问题，让功能稳定、高效、可维护。
把AI工程化/MLOps相关的目标拆成具体任务，和上下游确认节奏、口径和交付标准。
在需求变化、资源限制和时间压力之间做取舍，把事情推到一个能交付的结果。
岗位描述
- 专业要求：计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业优先。
- 负责机器学习平台的建设和维护，支持算法团队完成模型训练、部署与监控的全流程。
- 搭建模型训练流水线、特征平台与模型仓库，提升算法迭代效率。
- 负责模型线上服务的稳定性与性能优化，包括推理加速、模型压缩与弹性扩缩容。
- 建立模型效果与运行状态的监控告警体系，及时响应模型衰减与异常。
- 推动MLOps最佳实践，连接算法研发与工程交付环节，提升AI落地效率。
角色适配参考
这里不是给岗位贴死标签，而是帮你判断哪类工作风格更容易舒服地进入这个岗位。
优先匹配
DATA 数据人
用数据、证据和结构做判断
DOCS 规矩人
流程、标准与稳定交付的维护者
SOLO 孤狼
适合安静、深度、可自主推进的任务
CTRL 掌控者
先看风险，再看速度
可以探索
BETA 内测人
偏好新工具、新方法与快速验证
SLIDE 胶片人
对结构、版面、措辞和体验细节敏感
PIXEL 像素级内耗
对误差、瑕疵和完成标准高度敏感
谨慎选择
LINK 人形路由器
擅长建立关系网络和信息流
VIBE 气氛怪
敏锐捕捉现场气氛并即时修正
这个岗位更吃哪些能力
思维风格条理度品质敏感风险敏感