AI软件集成与量化工具适配工程师（技术中心）

职位描述

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；

任职要求

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。

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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。