AI
jd
AI 框架经验：具备丰富的 PyTorch 或 TensorFlow 的实际项目经验，理解模型的训练和推理流程。
部署经验：有至少一种模型部署经验，例如将模型封装为 RESTful API 、使用 TensorRT/OpenVINO 等进行加速、或处理过常见的序列化格式（如 ONNX ）。
系统架构理解：熟悉微服务、容器化（ Docker ）和至少一种云服务平台（ AWS/Aliyun 等）的基本服务。
有构建和维护 MLOps 平台的经验，熟悉 Kubeflow, MLflow, TFX 等相关工具链。
具备 CUDA 编程、高性能计算或模型量化等深度优化经验。
remark
做AI相关的必须要有推理部署的经验，推理加速的流程必须要理解。
微服务应该是AI基础建设中必要的一环。
熟悉 LangChain 、LangGraph 等 AI 应用开发框架，有 AI 应用开发实践经验；