特斯拉高级软件开发工程师，AI平台

任职要求

• 教育背景：计算机科学、人工智能、软件工程或相关专业本科及以上学历。
• 工作经验：
1) 至少 2年开发经验，具备MLOps、AI基础设施或大规模模型推理服务经验优先。
2) 有在生产环境中成功部署和运维大语言模型（LLM）或深度学习模型的实际项目经验优先。
• 技术能力：
1) 精通 Python或者Go，熟悉至少一种后端开发框架，如Flask，FastAPI。
2) 熟悉并有前端 React/Nexjs 开发经验的优先。
3) 深入掌握 Kubernetes 和 Docker 技术，具备通过 KubeFlow、NVIDIA GPU Operator 或自定义控制器管理GPU加速工作负载的实践经验…

工作职责

特斯拉信息技术部门（工作地点：特斯拉上海超级工厂）正在招聘一名全职IT AI Platform 开发工程师，专注于构建和扩展下一代 AIOps与MLOps平台。随着人工智能技术在企业核心系统（尤其是GenAI平台）中的深入应用，亟需一位能够打通AI研发与生产部署之间壁垒的工程专家。该岗位将负责从模型训练、版本管理、自动化部署到高性能推理服务的完整MLOps体系建设，并主导构建支持本地GPU与云端LLM API融合的混合式推理网关平台，以实现低延迟、高吞吐的企业级AI服务能力。推动GenAI平台及未来AI服务落地的关键力量，将显著提升AI功能的交付效率与稳定性。

岗位职责：
• 设计、构建和维护可扩展的 MLOps平台，实现AI模型从训练、版本控制、部署到监控的全生命周期管理。
• 基于 vLLM、TensorRT-LLM 、TGI 等框架，在大规模GPU集群上开发并优化大语言模型（LLM）推理流水线。
• 构建融合本地GPU模型与云上LLM API 的混合推理网关平台，实现智能路由、负载均衡与成本性能的优化。
• 搭建自动化 LLM微调（Fine-Tuning）流水线，支持LoRA、QLoRA等参数高效训练方法，涵盖数据预处理、分布式训练与检查点管理。
• 推动 RAG（检索增强生成）能力服务化（RAG-as-a-Service），集成并运维主流向量数据库（如 Pinecone、Milvus、Weaviate）。
• 通过 Prometheus、Grafana、OpenTelemetry 及自研监控方案，保障AI系统的可观测性与稳定性。
• 与AI科学家和应用工程师协作进行模型优化（量化、剪枝、蒸馏），提升推理效率与资源利用率。
• 支持 GenAI CN平台的高性能模型服务需求，确保低延迟、高并发的服务能力。
• 制定AI模型服务的关键性能指标（KPI）与服务等级协议（SLA），量化业务价值与系统表现。
• 使用 GitLab CI、Jenkins、ArgoCD 等工具实现AI工作流的CI/CD自动化，确保可复现性与可审计性。