构建教育大模型的全生命周期管理平台，涵盖训练、评估、部署、迭代的闭环流程。 设计模型版本控制、性能评估（如教育知识点覆盖度）和下线策略，确保模型持续符合教学需求。 推动 MLOps 工具链（如 MLflow、Kubeflow）在教育中的应用，提升研发效率。

本科及以上学历，计算机 / 数据科学专业，3 年以上 MLOps 经验，熟悉模型评估指标（如 MAE、AUC）。 了解教育领域的课程标准和教学目标，能设计针对性评估体系。 具备跨团队协作能力，能协调算法、开发、教育专家完成模型迭代。