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崗位職責(zé) 1.深度參與 AI 模型的本地化部署，運用容器化技術(shù)（如 Docker）構(gòu)建隔離且可移植的運行環(huán)境，通過優(yōu)化硬件資源分配與系統(tǒng)參數(shù)配置，保障模型在高并發(fā)場景下的低延遲、高吞吐量運行。 2.基于 RESTful 或 gRPC 架構(gòu)規(guī)范，開發(fā)高可用、高性能的 API 接口，實現(xiàn) AI 繪畫模型與前端應(yīng)用的無縫對接，利用緩存機(jī)制（如 Redis）提升數(shù)據(jù)讀取效率，降低模型響應(yīng)時間。 3.主導(dǎo)前端開發(fā)工作，運用 HTML5 語義化標(biāo)簽、CSS3 新特性以及 ES6 + 語法，結(jié)合 Vue.js 或 React 等主流前端框架進(jìn)行組件化開發(fā)，構(gòu)建具備流暢交互體驗、響應(yīng)式布局的用戶界面，適配多終端設(shè)備。 4.承擔(dān)后端核心開發(fā)任務(wù)，依據(jù)項目需求選型并搭建 Django、node類或 Spring Boot（Java）等企業(yè)級后端框架，運用設(shè)計模式優(yōu)化業(yè)務(wù)邏輯，通過數(shù)據(jù)庫索引優(yōu)化、查詢語句調(diào)優(yōu)等手段提升 MySQL、MongoDB 等數(shù)據(jù)庫的讀寫性能，同時負(fù)責(zé)服務(wù)器的運維管理，保障系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。 5.協(xié)同 AI 團(tuán)隊完成大模型的部署與調(diào)優(yōu)，運用自動化部署工具（如 Ansible、Jenkins）實現(xiàn)模型的快速迭代與上線，通過模型量化、剪枝等技術(shù)手段優(yōu)化模型在不同硬件環(huán)境（如 GPU 集群、邊緣計算設(shè)備）下的推理性能。 6.積極參與跨部門協(xié)作，在需求分析階段運用敏捷開發(fā)方法（如 Scrum）梳理功能特性，參與技術(shù)選型評估會議，運用技術(shù)可行性分析工具（如 SWOT 分析）為項目提供技術(shù)決策支持，高效解決開發(fā)過程中遇到的技術(shù)難題。