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??1、模型生產(chǎn)化部署：?? 將實驗階段的AI模型（如藥物靶點發(fā)現(xiàn)、分子設計、影像分析模型）部署到公司生產(chǎn)環(huán)境或云平臺（如AWS/Azure/GCP）。
??2、基礎設施構(gòu)建與維護：?? 設計、搭建和維護支撐AI應用的底層基礎設施（API服務、數(shù)據(jù)處理流水線），保障服務的??高可用性、性能及可擴展性??。
??3、模型運維與監(jiān)控：?? 監(jiān)控已部署模型的運行狀態(tài)與性能，負責模型版本更新、迭代及故障排查。
??4、跨部門協(xié)作：?? 與AI研發(fā)團隊、數(shù)據(jù)工程師、IT運維及業(yè)務部門緊密合作，確保部署方案滿足科研需求且符合??醫(yī)藥行業(yè)嚴格的數(shù)據(jù)安全與合規(guī)標準??（如GxP）。
??5、流程優(yōu)化與技術升級：?? 探索應用先進的模型部署、監(jiān)控及治理工具（如MLflow/Kubeflow），持續(xù)提升部署效率和系統(tǒng)可靠性。

任職要求

1、計算機科學、軟件工程、電子工程或相關專業(yè)本科及以上學歷。
2、精通 Python 編程，熟練掌握至少一種主流云平臺（AWS/Azure/GCP）的部署服務。
3、精通 Docker 容器化及 Kubernetes 容器編排技術，熟悉 RESTful API 設計與開發(fā)。
4、具備Linux系統(tǒng)運維及基礎設施管理能力。
5、具備 MLOps 實踐經(jīng)驗，熟悉相關工具鏈（如MLflow, Kubeflow, TF Serving）。
6、了解 DevOps/持續(xù)集成部署（CI/CD）流程。
7、有生物醫(yī)藥等敏感數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗，熟悉數(shù)據(jù)合規(guī)要求（如GxP, GDPR）。