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

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。
4、具備Linux系統運維及基礎設施管理能力。
5、具備 MLOps 實踐經驗，熟悉相關工具鏈（如MLflow, Kubeflow, TF Serving）。
6、了解 DevOps/持續集成部署（CI/CD）流程。
7、有生物醫藥等敏感數據處理經驗，熟悉數據合規要求（如GxP, GDPR）。