MLOps工程师 - 模型部署 上海 全职 算法类 职位描述 1. 负责机器学习模型的生产化部署、上线及运维，确保模型服务的高可用性和低延迟2. 设计并实现模型训练到部署的自动化流水线（CI/CD），提升模型迭代效率3. 搭建和维护模型监控体系，实时追踪模型性能、数据漂移及业务指标4. 编写高效、可复用的Python脚本，实现数据预处理、特征工程、模型推理等流程的自动化5. 优化模型推理性能，包括模型量化、剪枝、蒸馏及GPU/CPU资源调度6. 与算法团队紧密协作，将研究成果转化为稳定、可扩展的生产系统 职位要求 1. 模型部署经验：熟悉至少一种主流模型部署框架（如NVIDIA-TensorRT, ONNX Runtime, Qualcomm QNN, Horizon OpenExplorer等），有大规模模型服务化实战经验2. Python脚本能力：精通Python编程，能够独立编写高质量、可维护的自动化脚本，熟悉常见库（FastAPI/Flask、Celery、Pandas、NumPy等）3. 熟悉容器化技术（Docker、Kubernetes），具备云原生环境（AWS/GCP/Azure/阿里云）下的ML系统搭建经验4. 了解MLOps工具链（如MLflow、Kubeflow、Airflow、DVC等），有端到端ML Pipeline构建经验5. 掌握模型版本管理、A/B测试、灰度发布等工程实践6. 具备良好的工程素养，熟悉Git、Linux、Shell脚本及基础网络知识 投递...
数据平台开发工程师 广州 全职 通用智能板块 职位描述 1、平台架构与核心开发：负责数据平台的整体架构设计与核心模块开发，构建稳定、高效、可扩展的后端系统，支撑PB级数据处理需求；2、数据工程与流水线：设计与构建面向海量、多模态AI数据的高性能存储、处理与计算流水线，支持标签、向量检索；3、云原生技术落地：基于Kubernetes生态构建容器化、微服务化的数据平台，实现资源的高效利用与系统的弹性伸缩；4、全栈开发与产品化：负责云平台中后台管理系统及数据可视化界面的前后端研发，将平台能力产品化，为内外部用户提供清晰、易用的操作界面；5、数据治理与优化：设计并落地数据挖掘、数据生产、数据集管理等方案，优化数据生命周期管理。 职位要求 1、基础要求：计算机科学、软件工程或相关专业本科及以上学历，具备扎实的计算机基础；2、 经验要求：3-5年后端/大数据开发经验，对高并发、分布式、高可用系统有深入理解和实战经验；3、技术栈要求： - 精通Golang或Java，熟悉Python； - 熟悉数据湖/仓技术（如Delta Lake, Iceberg、Lance）或OLAP引擎（如StarRocks, Doris）； - 熟悉数据仓库建模、ETL流程及调度系统；4、工程素养：具备良好的编码规范、单元测试习惯和代码重构能力，能够胜任从0到1的系统搭建与持续优化；加分项1、有MLOps/DataOps平台建设经验，有Web全栈经验，属性 vue、react 常用组件库；2、熟练掌握Kubernetes及其生态（如Helm、Kustomize ）；3、有自动驾驶、机器人或智能座舱相关领域经验；4、具备出色的沟通理解力，能精准协同内外；同时拥有强烈的自驱力，能主动发现问题、驱动闭环并持续优化。 投递...
The AI Engineer will design, implement, and operationalize domain-specific AI agents. You will develop prompt strategies, retrieval/grounding pipelines, and guardrails, and build integrations to repositories, metadata stores, and execution environments with full provenance and traceability. The
State Street’s Automation and Artificial Intelligence is a strategic global team. It is formed under direction of management committee of the company. It has the mission to explore, enable and exploit artificial intelligence, machine learning, natural
About Us Artefact is the next generation end-to-end data service company, with a focus on consulting and marketing, that helps organisations transform data into value and business impact. Our broad range of data-driven solutions in data
Some careers have more impact than others. If you’re looking for a career where you can make a real impression, join HSBC and discover how valued you’ll be. HSBC is one of the largest banking and
SUMMARY OF THE ROLE As a core member of the Advanced Analytics team, you will bridge the gap between complex data science and pharmaceutical commercial strategy. You will design and deploy advanced analytical solutions—ranging from predictive
人形专项-算法工程师-数据方向 深圳 社招 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 职位职责：设计人形机器人多源数据（视频、传感器、关节状态等）采集、存储与治理的数据平台，构建高效数据管道负责数据平台前后端开发：前端实现数据集管理、可视化检索、标注工具；后端设计RESTful API、数据库建模与服务优化开发视频可视化方案：实现机器人视角多路视频同步播放、时空对齐、数据叠加渲染及传感器数据融合呈现协同算法团队，为感知/运控算法提供数据支撑工具，参与数据规范制定与资产标准化建设 职位要求 职位要求：学历：本科及以上，计算机/软件工程/电子信息等相关专业，硕博优先前端：精通React/Vue+TypeScript，具备复杂数据可视化界面开发经验，熟悉D3.js/ECharts/Three.js等可视化库后端：精通Python/Go/Java至少一种，熟悉FastAPI/Flask等框架，有高并发服务设计经验数据库：熟悉PostgreSQL/MongoDB/Elasticsearch，具备大规模数据存储与查询优化能力视频：熟悉FFmpeg、WebRTC或前端视频播放技术，了解视频编解码基础经验：3年以上前后端全栈或数据工程经验，有机器人/自动驾驶/IoT数据平台、视频流处理、MLOps工具链开发经验者优先软性：具备产品思维，能理解算法团队的数据使用场景，对具身智能领域有热情 投递...
Job Purpose and Impact The Food APAC DT&D AI Application developer role is responsible for designing, developing, deploying, and supporting AI-powered applications and intelligent automation solutions that enable business value across the region. This role combines
AI应用架构工程师（深圳） 深圳 全职 职位描述 1. 主导 AI 中台架构设计，覆盖云原生基建、数据工程、模型训推一体化、Agent框架、RAG 等核心模块，支撑 AI 赋能研发效能、办公自动化、智能制造等多场景落地，保障架构扩展性、稳定性与高并发。2. 主导完成 AI 中台从设计到交付的全流程落地，构建分布式算力调度、大模型 Agent 构建、研发流程 AI 赋能等核心能力，推动模型训推一体化，以及低代码、零代码 AI能力应用接口等的输出和落地。3. 负责 AI 中台安全合规、可观测体系建设，对接和融合研发知识库、管理系统构建 AI 能力闭环，统筹技术选型与算力成本优化。4. 负责多模态大模型在座舱场景的落地，包括跨模态对齐、场景理解、情感计算、意图预测等核心技术攻关，构建座舱场景下的垂直大模型与智能体系统，驱动座舱交互体验从被动指令式交互向自主智能化体验创新演进。5. 构建端云协同的AI工具链，主导设计覆盖感知、融合、决策、生成的全栈工具链平台，优化端侧推理性能（NPU/CPU资源调度与量化压缩），驱动工具链从自动化向智能化演进。6. 设计并实现AI驱动的智能体（Agent）系统，自动化完成架构设计、参数调优、问题根因分析等复杂任务7. 具备协调跨团队协同能力，能根据业务情况把控和输出中台技术规范与长期演进方向。 职位要求 1. 计算机科学、软件工程、通信及电子信息类等相关专业硕士及以上学历。5 年以上技术研发 、技术架构经验，2 年以上 AI 中台、大模型平台架构设计或技术管理经验；2.
智驾训练平台研发工程师 上海 全职 职位描述 1、岗位概述负责智驾端到端大模型训练平台建设与迭代，覆盖训练任务调度、MLOps/数据闭环、训练性能优化与可观测，面向千卡级GPU集群，支撑大规模分布式训练(PyTorch/NCCL)高效、稳定、低成本运行。2、岗位职责调度与资源:设计实现AI训练场景集群调度(K8s/Volcano/自研);落地Gang、队列、优先级、配额、多租户隔离;建设GPU/网络拓扑感知调度(NVLink/RDMA)及vGPU等细粒度资源分配。训练平台与闭环:建设实验管理、训练/评测流水线、模型注册与发布、版本回滚;统一镜像与制品管理;打通数据版本一训练+评测一反馈闭环，保障可复现与全链路追溯。性能与可观测:推动训练框架集成与性能优化(混合精度等);建Metrics/Logs/Traces，完善告警、容量评估与故障定位;治理0OM、训练卡住、GPU利用率低等问题。 职位要求 1、本科及以上，计算机相关专业。精通Golang,熟悉Python(Shell优先)良好的API设计、测试与文档习惯，能跨团队推进需求。2、精通K8s，理解Pod资源模型、调度与队列;熟悉Docker、镜像仓库;有调度/批处理/工作流平台经验。3、熟悉PyTorch训练链路;了解分布式训练与GPU资源治理;熟悉MySQL/TiDB、Redis、对象存储。 投递...
We are now looking for Senior Software Engineer of AV Infrastructure and MLOps team! NVIDIA is playing a significant role in AI and Autonomous Vehicles industry with its powerful GPU products, high-performance DRIVE platform and a large
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NVIDIA is seeking an NCX Engineer, AI Accelerator to join our AI Accelerator team, collaborating closely with strategic customers to implement and enhance groundbreaking AI workloads! You will deliver hands-on technical assistance for advanced AI deployments,
PLAY, GROW and WIN To be a part of Virtuos means to be a creator. At Virtuos, we harness the latest technologies to make games better and more immersive than ever before. That is why we
大数据AI测试工程师 上海 互联网 / 电子 / 网游 技术岗位 职位描述 1、大数据全链路测试：负责数据湖、数据仓库、数据中台的ETL/ELT全流程测试，验证数据准确性、完整性、一致性；通过SQL完成数据指标、数据管道校验，落地数据质量监控与血缘溯源，保障数据链路稳定合规。2、AI数据质量体系建设：搭建AIGC赋能的智能化数据质量体系，实现数据异常自动检测、数据漂移识别、自动化校验；推动测试能力接入CI/CD、MLOps流水线，实现质量风险前置、闭环管控。3、AI模型与大模型评测：搭建AI/LLM评测标准与黄金数据集，覆盖大模型、AI Agent、特征工程管道测试；从准确率、鲁棒性、合规性、稳定性等维度完成模型评测，监控数据漂移，保障AI输出可信稳定。4、治理与能力沉淀：落实数据隐私、合规、SLA等管控要求，参与数据治理体系优化；沉淀大数据+AI测试方法论与自动化最佳实践，推进团队测试能力升级。 职位要求 1、经验基础：5年以上大数据、后端或AI产品测试经验，具备系统化测试思维与自动化落地能力，可独立制定测试策略、闭环质量问题。2、大数据能力：精通复杂SQL，熟悉ETL/ELT数据流转、数仓与数据湖测试逻辑；掌握Python/Java/Go任意一种开发语言，熟练使用Jenkins、Docker、Airflow等常用工具，具备API测试与数据治理基础认知。3、AI核心能力：具备大模型/AI评测实战经验，熟悉Golden Dataset、LLM评测、数据漂移检测；了解AIGC、AI Agent基础，可独立落地AI评测体系与量化评估。4、综合素质：学习能力强，主动高效，具备良好的跨团队沟通协作与问题闭环能力。 投递...
工业ai制造专家 北京、上海 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 - 研发 职位描述 该岗位将面向汽车制造全流程中的关键业务场景，围绕冲压、焊装、涂装、总装、物流及设备运维等环节，构建和落地工业AI能力，推动 AI 从“单点试验”走向“系统赋能”，形成可复制、可规模化推广的产线软实力。将深度参与制造场景的智能化升级，推动数据、模型、系统与业务闭环融合，打造面向未来汽车工厂的智能决策、智能感知、智能优化与智能运维能力。岗位职责面向制造场景规划工业AI解决方案深入理解汽车制造核心流程及痛点，识别高价值AI应用场景；围绕质量、效率、成本、交付、安全等目标，制定工业AI应用路线图及落地方案；推动工业AI从单点工具能力向平台化、体系化能力演进。推动AI在产线关键业务场景落地结合视觉、时序数据、日志数据、工艺参数及设备数据，推动AI在以下方向落地：质量检测与缺陷识别工艺参数优化与良率提升设备预测性维护与异常诊断生产调度优化与节拍提升能耗优化与资源效率提升产线知识沉淀与智能问答/智能助手建设推动模型在真实生产环境中上线、验证、迭代和规模化复制。建设工业AI工程化与平台化能力搭建工业AI的数据治理、特征治理、模型训练、部署、监控和迭代机制；推动制造数据资产化和AI资产沉淀，形成可复用的数据集、算法组件和场景模板；建立工业AI应用的评估体系，包括业务价值、模型效果、稳定性、可解释性和ROI评估。跨部门协同与项目牵引与制造工程、工厂运营、质量、设备、IT/数字化等团队紧密协作，推动复杂项目落地；作为关键项目负责人或核心专家，牵引跨团队资源，解决实际业务问题；参与前瞻技术布局，洞察工业AI、智能制造、具身智能等前沿方向，探索面向未来工厂的新型能力。 职位要求 本科及以上学历，计算机、自动化、机械、电气、工业工程、控制工程、人工智能、数据科学等相关专业；具备较强的工业场景理解能力，对离散制造、汽车制造或复杂制造系统有深入认知；具备扎实的AI/机器学习/数据分析能力，能够独立完成问题抽象、建模分析与方案设计；具备优秀的跨团队协作和项目推动能力，能够将技术方案转化为业务结果。经验要求具备工业AI、智能制造、工业互联网、制造数字化相关工作经验；有整车制造、3C、装备制造、半导体等复杂制造行业经验者优先；有以下一个或多个方向的深度实践经验者优先：机器视觉与工业质检时序数据建模、异常检测、预测性维护生产优化、调度优化、运筹优化大模型在工业知识管理、辅助决策、智能助手中的应用工业数据平台、MLOps、工业AI平台建设有从0到1推动AI项目落地，并实现规模化复制的成功案例者优先。技术能力熟悉机器学习、深度学习、统计分析、优化算法等常用方法；熟悉 Python 及常见AI/数据开发框架，具备较强的工程实现能力；熟悉制造业常见数据类型及系统环境，如MES、SCADA、PLC、设备日志、质量数据、工艺数据等；对模型上线部署、持续迭代、数据闭环、效果监控有完整理解；对工业场景中的可靠性、实时性、可解释性和可维护性有充分认知。 投递...
AI 平台工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1. 建设 AI 平台 MLOps 能力，覆盖训练、评测、推理、数据全流程流水线。2. 设计并落地模型研发流水线：任务编排、参数与产物管理、评测联动、发布、可观测。3. 基于 K8s、Workflow、调度系统，构建可扩展、可复用的平台能力，提升研发效率与资源利用率。4. 推动 Agent 工程化方向，参与 OpenClaw / Claude Code / Agent CLI 等工具链在研发与运维流程的落地。5. 沉淀最佳实践，推动训练、评测、推理场景从人工走向自动化、智能化。 职位要求 1. 本科及以上，计算机相关专业。2. 3 年以上后端 /
AI 平台高级 SRE 工程师 / DevOps 工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1. 负责理想汽车 AI 平台大规模 GPU 集群、RDMA 网络及并行高速存储的稳定运行与日常运维，保障训练、推理等核心 AI 业务高效交付。 2. 负责大规模 GPU 集群在训练任务、资源调度、网络通信、存储访问等场景下的故障定位与问题解决，持续提升平台稳定性和可用性。 3. 深入理解 AI 训练与推理业务场景，参与 AI 平台在 Kubernetes 多集群、监控告警、日志检索、故障诊断等方向的云原生架构演进与落地。
基础安全工程师 北京 社招 全职 技术 - 开发 职位 ID：A218482 职位描述 岗位定位：作为公司级安全工程 Owner，覆盖各研发组织的业务系统、产品/平台、共享基础设施和数据/模型资产，负责基础、云原生、数据与 AI 安全工程落地，并协调业务 Owner 完成闭环。岗位职责：1. 安全治理与云原生基线：建立资产清单、数据/模型/服务分级、威胁建模和安全基线，推动 IAM、云网络、Kubernetes 权限与网络策略、密钥、加密、备份和审计日志等控制落地。2. 安全运营与事件响应：运营 WAF、云审计、主机/容器检测等能力，负责告警研判、溯源、应急处置、证据留存和复盘，参与重大活动与对外服务保障。3. 漏洞与攻防治理：在书面授权和明确范围内组织 Web/API、云资源、Kubernetes、容器镜像、CI/CD、依赖组件及内部网络测试，维护漏洞台账和修复 SLA，推动各研发组织完成修复验证。4. 数据、模型与 AI 安全：保护数据集、Checkpoint/LoRA、模型仓库、评测集、向量库、推理 Endpoint 和 API Key，落实访问控制、脱敏/DLP、来源校验和审计，覆盖注入、越权、投毒和供应链风险。5. DevSecOps 与协作：推动 SAST/DAST/SCA、镜像/IaC 扫描、SBOM、制品签名和密钥扫描接入研发流程；维护安全规范、预案和供应商评估，协调业务 Owner