主要职责：
• 设计、实施和管理支持人工智能/机器学习工作流程的基于云的基础设施。
• 与数据科学家和机器学习工程师合作，将可扩展的机器学习模型部署到生产环境中。
• 确保云中人工智能/机器学习系统的安全性、可扩展性和可靠性。
• 优化云资源的成本效益和高效利用。
• 了解最新的云服务、人工智能/机器学习工具和行业最佳实践。
• 在云和人工智能/机器学习架构中提供技术领导和指导。
• 为人工智能/机器学习模型训练和部署开发和维护CI/CD流水线。
• 监控和排除人工智能/机器学习应用和云环境问题。
• 记录系统设计和操作程序。
• 与人工智能/机器学习和高性能计算团队合作，了解他们的计算和存储需求。
资格要求：
• 计算机科学、工程或相关领域的学士或硕士学位。
• 在云计算（AWS、Azure、GCP）和云架构方面具有丰富经验。
• 在人工智能/机器学习技术方面具有扎实的背景，具有部署机器学习模型的经验。
• 精通脚本语言（Python、Bash）和容器化技术（Docker、Kubernetes）。
• 精通虚拟计算环境（EC2）。
• 具有高性能计算（HPC）和服务器节点集群管理的实际经验。
• 熟悉Linux/Unix操作系统（RHEL/Ubuntu）。
• 具有作业调度器（如SLURM、PBS）、资源管理和系统监控工具（DynaTrace）的经验。
• 了解在HPC中使用的存储解决方案和文件系统（如Lustre、GPFS）。
• 具备基础设施即代码（IaC）工具（如Terraform或CloudFormation）的知识。
• 了解云环境中的网络、安全和数据库技术。
• 出色的问题解决、沟通和团队合作能力。
优先技能：
• 熟悉机器学习框架（TensorFlow、PyTorch）和数据流程。
• 云架构认证（AWS认证解决方案架构师、Google Cloud专业云架构师等）。
• 在敏捷开发环境中的经验。
• 以前在分布式计算和大数据技术（Hadoop、Spark）上的工作经验。
• 运营大规模平台的经验，包括人工智能/机器学习平台。 
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