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【崗位職責(zé)】 1. AI技術(shù)研究與應(yīng)用開(kāi)發(fā) 跟蹤自然語(yǔ)言處理（NLP）、計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）等AI領(lǐng)域的前沿技術(shù)，研究大模型（如LLM、多模態(tài)模型）的行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景。 參與AI解決方案的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)，優(yōu)化算法部署流程，提升系統(tǒng)智能化水平。 結(jié)合業(yè)務(wù)需求，探索AI自動(dòng)化工具的開(kāi)發(fā)，提高內(nèi)部工作效率。 2. 云平臺(tái)架構(gòu)與運(yùn)維 負(fù)責(zé)云服務(wù)器（如阿里云、AWS、騰訊云）的日常運(yùn)維，包括資源調(diào)度、性能監(jiān)控、故障排查與安全加固。 優(yōu)化云計(jì)算架構(gòu)，設(shè)計(jì)高可用、高并發(fā)的服務(wù)部署方案，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。 開(kāi)發(fā)自動(dòng)化運(yùn)維腳本（如Ansible、Terraform），提升運(yùn)維效率，減少人工干預(yù)。 制定災(zāi)備與容災(zāi)方案，定期進(jìn)行壓力測(cè)試與安全演練，保障業(yè)務(wù)連續(xù)性。 3. 系統(tǒng)優(yōu)化與DevOps支持 優(yōu)化代碼部署與發(fā)布流程，提升開(kāi)發(fā)運(yùn)維協(xié)作效率。 分析系統(tǒng)性能瓶頸，提出優(yōu)化建議（如數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)優(yōu)、緩存策略、負(fù)載均衡等）。 配合開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)，提供基礎(chǔ)設(shè)施支持，確保AI模型訓(xùn)練與推理的高效運(yùn)行。