特斯拉全栈开发工程师，AI，上海

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
至少 2 年软件开发经验，具备 MLOps、AI 基础设施或大规模模型推理服务 相关经验者优先。
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 的实际项目经验者优先。
技术能力
精通 Python 或 Go，熟悉至少一种后端开发框架，如 Flask、FastAPI。
有 React / Next.js 前端开发经验者优先。
深入掌握 Kubernetes 和 Docker，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

职位角色
特斯拉信息技术部门（工作地点：上海超级工厂）现招聘一名全职 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，尤其是生成式AI（GenAI）平台在企业核心系统中的深入应用，我们亟需一位能够打通 AI研发与生产部署之间壁垒 的工程专家。

您将负责从 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 推理与云端 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。作为 GenAI 平台及未来 AI 服务落地的核心力量，您将显著提升 AI 功能的交付效率与系统稳定性。

设计、构建并维护可扩展的 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、负载均衡与性能成本优化。
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（如量化、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。