锦鲤求职

德赛西威

AI软件集成与量化工具适配工程师(技术中心)

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岗位描述

岗位职责
岗位职责
C++ AI软件编译、打包与更新回灌
负责C++实现的AI推理软件在不同平台(Linux为主)上的编译构建、依赖管理及制品打包;
维护版本更新机制,通过脚本或工具实现新版本的自动/半自动部署与“回灌”(将模型、配置或数据重新灌入运行环境);
确保软件包可重复构建、可回滚,并记录每次更新的变更清单。
数据采集与网络传输
在C++ AI软件内部或外围开发数据采集模块,将模型的输入、输出以及中间调试信息(如日志、时间戳)提取出来;
通过TCP/UDP、HTTP、gRPC或消息队列(如ZeroMQ、Kafka)将采集到的数据实时发送到指定的数据分析服务器或监控系统;
云端模型量化工具适配与流水线集成
按照公司内部既定的流水线接口标准(例如输入/输出格式、错误码、任务状态回调等),开发适配层代码(Python/Shell/JS),将量化工具挂载到自动化流水线中;
任务测试验证与交付
对完成适配的量化工具任务进行功能测试和集成测试,验证输入输出是否符合流水线协议,性能是否满足要求;
编写测试报告和集成说明文档,将验证通过的任务交付给流水线管理人员进行最终上线集成;
配合流水线管理人员排查集成过程中的接口或数据问题,提供技术支持。
协作与文档
与算法工程师、C++开发人员、DevOps工程师紧密合作,推动AI软件和量化工具的持续集成与交付;

岗位要求
任职要求
必备技能
C++编译与构建
熟悉CMake/Makefile/Bazel等构建工具,能独立解决C++项目的编译链接错误,管理第三方依赖;
了解动态库/静态库的生成与使用,理解ABI兼容性基本概念;
有通过脚本(Python/Shell)自动化完成多配置、多平台打包经验者优先。
网络通信编程
熟练使用C++进行socket编程(TCP/UDP),或熟悉HTTP/gRPC客户端开发;
了解序列化方案(Protobuf、JSON、MessagePack),能将结构化数据打包后发送;
有ZeroMQ、Kafka、RabbitMQ等消息中间件使用经验者更佳。
Python编程
熟练使用Python进行测试脚本、适配胶水代码开发;
能够用Python调用REST API、处理JSON、执行子进程等基础操作。
大模型推理服务基础认知
了解大模型推理服务的常见调用方式(REST/gRPC + token流式输出);
加分项
熟悉Docker、Kubernetes,有将AI软件容器化部署经验;
了解CI/CD工具(Jenkins、GitLab CI、GitHub Actions),并参与过流水线配置;
有性能分析经验(perf、gprof、valgrind)或网络抓包调试能力;
具备基础的Linux系统运维能力(systemd、cron、日志轮转)。
软素质
严谨细致,对数据准确性和接口一致性有高度责任感;
善于沟通,能够清晰地向流水线管理人员解释适配细节和测试结果;
乐于编写文档,保持工作透明可追溯。
发送给 廖善婷​​​

任职要求
必备技能
C++编译与构建
熟悉CMake/Makefile/Bazel等构建工具,能独立解决C++项目的编译链接错误,管理第三方依赖;
了解动态库/静态库的生成与使用,理解ABI兼容性基本概念;
有通过脚本(Python/Shell)自动化完成多配置、多平台打包经验者优先。
网络通信编程
熟练使用C++进行socket编程(TCP/UDP),或熟悉HTTP/gRPC客户端开发;
了解序列化方案(Protobuf、JSON、MessagePack),能将结构化数据打包后发送;
有ZeroMQ、Kafka、RabbitMQ等消息中间件使用经验者更佳。
Python编程
熟练使用Python进行测试脚本、适配胶水代码开发;
能够用Python调用REST API、处理JSON、执行子进程等基础操作。
大模型推理服务基础认知
了解大模型推理服务的常见调用方式(REST/gRPC + token流式输出);
加分项
熟悉Docker、Kubernetes,有将AI软件容器化部署经验;
了解CI/CD工具(Jenkins、GitLab CI、GitHub Actions),并参与过流水线配置;
有性能分析经验(perf、gprof、valgrind)或网络抓包调试能力;
具备基础的Linux系统运维能力(systemd、cron、日志轮转)。
软素质
严谨细致,对数据准确性和接口一致性有高度责任感;
善于沟通,能够清晰地向流水线管理人员解释适配细节和测试结果;
乐于编写文档,保持工作透明可追溯。
发送给 廖善婷​​​

任职要求
必备技能
C++编译与构建
熟悉CMake/Makefile/Bazel等构建工具,能独立解决C++项目的编译链接错误,管理第三方依赖;
了解动态库/静态库的生成与使用,理解ABI兼容性基本概念;
有通过脚本(Python/Shell)自动化完成多配置、多平台打包经验者优先。
网络通信编程
熟练使用C++进行socket编程(TCP/UDP),或熟悉HTTP/gRPC客户端开发;
了解序列化方案(Protobuf、JSON、MessagePack),能将结构化数据打包后发送;
有ZeroMQ、Kafka、RabbitMQ等消息中间件使用经验者更佳。
Python编程
熟练使用Python进行测试脚本、适配胶水代码开发;
能够用Python调用REST API、处理JSON、执行子进程等基础操作。
大模型推理服务基础认知
了解大模型推理服务的常见调用方式(REST/gRPC + token流式输出);
加分项
熟悉Docker、Kubernetes,有将AI软件容器化部署经验;
了解CI/CD工具(Jenkins、GitLab CI、GitHub Actions),并参与过流水线配置;
有性能分析经验(perf、gprof、valgrind)或网络抓包调试能力;
具备基础的Linux系统运维能力(systemd、cron、日志轮转)。
软素质
严谨细致,对数据准确性和接口一致性有高度责任感;
善于沟通,能够清晰地向流水线管理人员解释适配细节和测试结果;
乐于编写文档,保持工作透明可追溯。

后端开发方向的申请准备

先核对岗位要求与自己的经历,再准备档案、投递和面试。

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