1、设计、构建和维护AI模型从开发到生产上线的“端到端自动化CI/CD流水线”，涵盖代码构建、模型训练、验证、打包、部署、监控和回滚。 2、负责AI相关基础设施（包括GPU集群）的“自动化部署、配置管理、监控告警、容量规划、性能调优和成本优化”建立和维护AI模型的“版本控制、依赖管理、环境管理和可复现性” 保障体系。实现AI服务和应用（尤其是模型推理服务）的“自动化监控、日志收集、告警响应和故障排除”，保障线上服务的SLA。 3、负责AI系统的“安全加固、合规性检查”（如数据安全、模型安全）和灾难恢复。探索和引入新的DevOps/MLOps工具和技术，提升自动化水平和效率。

1、计算机科学、软件工程或相关专业本科及以上学历。 2、精通Linux操作系统和Shell脚本。 3、深入掌握CI/CD工具链（如Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions, Argo CD等）和理念。 4、精通至少一种配置管理工具（如Ansible, SaltStack, Puppet, Chef）。 5、精通容器化技术（Docker）和容器编排平台（Kubernetes）及其生态系统。 6、熟练掌握至少一种云平台（AWS/Azure/GCP/阿里云/腾讯云等）的核心服务。 7、熟悉监控和日志工具（如Prometheus, Grafana, ELK Stack, Datadog, Zabbix等）。 8、具备扎实的网络和系统知识，良好的问题排查和优化能力。 9、强烈的自动化意识，追求高效和可靠。 10、良好的沟通协作能力和文档编写能力。 11、（加分项）有**MLOps**实践经验，熟悉相关工具（如MLflow, Kubeflow, TFX, Metaflow等）。 12、（加分项）了解AI/ML基本概念、模型训练和部署流程。 13、（加分项）有GPU集群管理和优化经验。 14、（加分项）熟悉FinOps理念，有云成本优化经验。 15、（加分项）具备安全（SecOps）和合规相关经验。