】 1. 学历要求：硕士研究生及以上学历，数学类、自动化类、计算机类、电子信息类、人工智能类等相关专业优先。 2. 工作经验：10年及以上工作经验，5年以上云计算、大数据平台或AI基础设施相关领域开发或架构设计经验。 3. AI基础设施经验：具有AI基础设施核心组件开发或平台建设经验，包括但不限于：AI算力管理调度、分布式训练框架、模型推理引擎、机器学习平台(MLOps)、GPU虚拟化、AI存储加速等至少一个领域，有从0到1主导AI平台建设项目落地经验者优先。 4. 主流AI技术栈：深入了解主流AI技术栈，深入掌握Kubernetes、Docker等容器化技术，深入理解NVIDIA GPU架构及CUDA编程环境，熟悉Ascend NPU架构及CANN编程环境，对ROCE、RDMA、InfiniBand等高性能网络技术有深入理解和优化经验。 5. 编程语言与开发工具：具备极其扎实的编程能力，精通Python/Go/C++/Java（至少一种）语言，深入理解PyTorch、TensorFlow、MindSpore等主流深度学习框架的底层原理与优化。熟练使用通义灵码、文心快码等国内主流AI编程助手，具备丰富的云原生应用架构设计经验。 6. AI开发流程：深入理解AI开发全流程（数据管理、模型训练、模型评估、模型发布与服务），对MLOps理念有深刻理解和落地经验，熟悉Kubeflow、KubeRay、KubeSphere等云原生AI平台开源技术，并有实际改造经验者优先。 7. 平台化思维：具备卓越的平台化、服务化思维，能抽象AI场景共性需求（如算力资源隔离、任务优先级调度、分布式训练容错），设计高兼容、可扩展的AI平台架构，支撑多团队、多框架、多场景的AI应用。 8. 大规模系统经验：具有大规模分布式系统或高性能计算（HPC）平台的研发或运维经验，熟悉分布式存储（如Lustre、GPUDirect Storage）或高性能网络优化者优先。 9. 公有云AI服务：熟悉主流公有云的AI基础设施与服务架构，至少深度了解一家国内主流云厂商（阿里云、火山引擎、腾讯云、百度智能云、京东云）的全栈AI Infra体系，对国产异构适配体系熟悉并有实践经验。 10. 需求分析与设计：具备出色的需求分析与系统设计能力，能够深刻理解算法工程师和数据科学家的痛点，将业务需求转化为平台技术能力，提升整体AI研发效率。 11. 问题排查能力：具备卓越的逻辑思维与问题排查能力，能够快速定位复杂的分布式系统故障（如环境问题、性能瓶颈、网络故障等深层次问题）。 12. 沟通与学习：卓越的学习能力与跨团队沟通协调能力，能够有效联动算法、业务开发、运维团队，共同推动AI平台能力在业务场景中的落地与持续优化。 13. 加分项：具备混合云或多云架构下的AI平台建设经验；熟悉MLOps工程落地实践，能够推动算法开发流程标准化和自动化。