腾讯资深AI测试专家（云数据业务方向）
社招全职8年以上腾讯云技术地点：深圳状态：招聘
工作描述
任职要求 1.深刻理解LLM原理与局限，具备大型项目的AI HarnessEngineering或Agent落地工程实践； 2.熟练掌握云原生（K8s/IaC）；对分布式存储（Ceph/HDFS）、云数据库、大数据计算（Spark/Flink）至少两个领域有源码级理解或复杂排障经验； 3.熟悉自动化框架底层原理，具备白盒测试、性能压测或混沌工程的架构设计经验，懂得平衡质量、效率与成本； 4.精通Python或Go/Java，具备高并发中间件或分…
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包括英文材料
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
AI agent+
https://www.ibm.com/think/ai-agents
Your one-stop resource for gaining in-depth knowledge and hands-on applications of AI agents.
Kubernetes+
https://kubernetes.io/docs/tutorials/kubernetes-basics/
This tutorial provides a walkthrough of the basics of the Kubernetes cluster orchestration system.
https://kubernetes.io/zh-cn/docs/tutorials/kubernetes-basics/
本教程介绍 Kubernetes 集群编排系统的基础知识。每个模块包含关于 Kubernetes 主要特性和概念的一些背景信息，还包括一个在线教程供你学习。
https://www.youtube.com/watch?v=s_o8dwzRlu4
Hands-On Kubernetes Tutorial | Learn Kubernetes in 1 Hour - Kubernetes Course for Beginners
https://www.youtube.com/watch?v=X48VuDVv0do
Full Kubernetes Tutorial | Kubernetes Course | Hands-on course with a lot of demos
Ceph+
https://docs.ceph.com/en/squid/start/beginners-guide/
The purpose of A Beginner’s Guide to Ceph is to make Ceph comprehensible.
https://www.youtube.com/watch?v=oEKJnHAfSiw
HDFS+
https://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/hdfs_design.html
The Hadoop Distributed File System (HDFS) is a distributed file system designed to run on commodity hardware.
https://www.ibm.com/cn-zh/think/topics/hdfs
Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 是一种管理大型数据集的文件系统，可在商用硬件上运行。
大数据+
https://www.youtube.com/watch?v=bAyrObl7TYE
https://www.youtube.com/watch?v=H4bf_uuMC-g
With all this talk of Big Data, we got Rebecca Tickle to explain just what makes data into Big Data.
Spark+
[英文] Learning Spark Book
https://pages.databricks.com/rs/094-YMS-629/images/LearningSpark2.0.pdf
This new edition has been updated to reflect Apache Spark’s evolution through Spark 2.x and Spark 3.0, including its expanded ecosystem of built-in and external data sources, machine learning, and streaming technologies with which Spark is tightly integrated.
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