高级AI运维工程师

1. 负责AI平台的整体架构维护和优化，保障平台7×24小时稳定运行，为AI模型训练、推理及业务应用提供坚实的基础设施支撑； 2. 承担AI开发环境、训练环境和推理环境的搭建、部署与管理工作，涵盖TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流深度学习框架，以及Docker、Kubernetes等容器化技术的应用与维护，确保AI研发团队能够快速获取并使用标准化、高效能的开发环境； 3. 负责AI平台计算资源的调度与分配，通过制定合理的资源管理策略，优化资源利用率，避免资源闲置与浪费，同时保障重要AI训练任务和业务应用的资源优先级； 4. 建立完善的AI平台监控体系，运用Prometheus、Grafana、ELK等监控工具实时监控平台运行状态，及时发现并排查系统故障、性能瓶颈等问题，制定应急预案并在故障发生时快速响应，将故障对业务的影响降至最低； 5. 与AI研发团队、业务团队紧密协作，深入理解其业务需求，提供针对性的技术支持与解决方案，协助解决AI模型训练、部署过程中遇到的技术问题，同时参与AI平台的需求调研与架构设计，为平台的持续优化提供建议；

1. 计算机相关专业本科及以上学历，具备扎实的计算机基础知识； 2. 5年以上IT运维工作经验，其中至少2年以上AI平台或大数据平台运维经验，熟悉Linux操作系统的原理与操作，能够熟练进行系统配置、性能调优与故障排查； 3. 熟悉主流深度学习框架（TensorFlow、PyTorch等）的基本原理与使用方法，了解AI模型训练、推理的基本流程，具备AI环境部署与管理的实践经验； 4. 具备较强的问题分析与解决能力，能够快速定位并解决复杂的系统故障与性能问题，有较强的逻辑思维能力； 5. 具备良好的沟通能力与团队协作精神，能够与不同技术背景的团队有效沟通，共同推进项目进展； 6. 对AI技术发展趋势保持高度关注，具备快速学习新技术的能力，能够不断提升自身技术水平，适应AI平台运维工作的不断变化； 加分项 1. 具备大规模AI集群（千级以上服务器）运维经验者优先； 2. 拥有CISSP、CISA、Linux认证（RHCE、LPIC等）、云服务认证（AWS Certified DevOps Engineer、阿里云ACP等）者优先； 3. 参与过AI平台自动化运维工具或平台的开发与建设，并有成功项目经验者优先； 4. 熟悉大数据处理框架（Hadoop、Spark等），具备大数据平台运维经验者优先；