西柚、
云计算工程师
武汉职业技术大学 · 2年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
郑州 全区
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
华为人工智能证书(HCIA)
熟练掌握主流编程操作系统，如 Python Java Linux
熟悉数据库原理和常用性优化技术，如 MySQL
精通后端开发与前端框架搭建，如 HTML
能够熟练操作各种办公软件，如 Excel Word
云计算导论 云计算容器技术 Linux 操作系统 Python 编程 Java 编程 MySQL 数据库
HTML 网页前端设计 WINDOS 网络服务 路由器与交换技术 数据存储与管理 Hadoop 编程系统
软件工程专业背景，有丰富软件开发经历，扎实的技术基础；
工作细致认真、积极主动、有耐心、严谨；
有较强的逻辑思维能力，善于分析、归纳、解决问题；
有较强的沟通技巧及团队合作精神，组织协调能力，较强的责任感及进取精神；
熟练掌握主流编程操作系统，如 Python Java Linux
熟悉数据库原理和常用性优化技术，如 MySQL
精通后端开发与前端框架搭建，如 HTML
能够熟练操作各种办公软件，如 Excel Word
云计算导论 云计算容器技术 Linux 操作系统 Python 编程 Java 编程 MySQL 数据库
HTML 网页前端设计 WINDOS 网络服务 路由器与交换技术 数据存储与管理 Hadoop 编程系统
软件工程专业背景，有丰富软件开发经历，扎实的技术基础；
工作细致认真、积极主动、有耐心、严谨；
有较强的逻辑思维能力，善于分析、归纳、解决问题；
有较强的沟通技巧及团队合作精神，组织协调能力，较强的责任感及进取精神；
项目经验
项目名称： 基于 Kubernetes 的云原生 AI 对话服务自动化交付平台
项目角色： 云平台开发与运维 | 时间： 2025.09 - 2026.01
技术栈： Docker, Kubernetes (K3s/EKS), Helm, GitHub Actions, Prometheus + Grafana, Terraform, Python/FastAPI
项目描述：
针对传统 AI 模型部署环境不一致、扩缩容滞后的痛点，设计并实现了一套基于 K8s 的云原生 AI 服务交付平台。该平台实现了从代码提交到模型服务上线的全链路自动化，支持多版本灰度发布与弹性伸缩，保障了高并发场景下的服务稳定性。
核心职责与成果：
容器化与镜像优化： 负责 AI 推理服务的容器化改造，通过多阶段构建与层缓存优化，将 Docker 镜像体积从 4.2GB 缩减至 1.8GB，冷启动时间缩短 40%。
K8s 集群与服务编排： 搭建 3 节点 K8s 集群，使用 Helm Chart 标准化部署模型服务、API 网关及向量数据库；配置 HPA 策略，实现基于 GPU/CPU 利用率的自动弹性伸缩，成功支撑 500+ QPS 压测。
CI/CD 流水线建设： 基于 GitHub Actions 设计 GitOps 流水线，集成 Trivy 镜像安全扫描与自动化测试，实现代码合并后 5分钟内 自动完成构建、推送与集群更新，部署效率提升 80%。
可观测性体系搭建： 部署 Prometheus + Grafana 监控栈，自定义 AI 推理延迟、Token 生成速率等业务指标看板；配置 Alertmanager 告警规则，将故障发现时间从 10分钟缩短至 30秒。
基础设施即代码 (IaC)： 使用 Terraform 管理云资源（VPC、ECS、OSS），实现开发/测试/生产三套环境的 一键创建与销毁，环境一致性达 100%
项目角色： 云平台开发与运维 | 时间： 2025.09 - 2026.01
技术栈： Docker, Kubernetes (K3s/EKS), Helm, GitHub Actions, Prometheus + Grafana, Terraform, Python/FastAPI
项目描述：
针对传统 AI 模型部署环境不一致、扩缩容滞后的痛点，设计并实现了一套基于 K8s 的云原生 AI 服务交付平台。该平台实现了从代码提交到模型服务上线的全链路自动化，支持多版本灰度发布与弹性伸缩，保障了高并发场景下的服务稳定性。
核心职责与成果：
容器化与镜像优化： 负责 AI 推理服务的容器化改造，通过多阶段构建与层缓存优化，将 Docker 镜像体积从 4.2GB 缩减至 1.8GB，冷启动时间缩短 40%。
K8s 集群与服务编排： 搭建 3 节点 K8s 集群，使用 Helm Chart 标准化部署模型服务、API 网关及向量数据库；配置 HPA 策略，实现基于 GPU/CPU 利用率的自动弹性伸缩，成功支撑 500+ QPS 压测。
CI/CD 流水线建设： 基于 GitHub Actions 设计 GitOps 流水线，集成 Trivy 镜像安全扫描与自动化测试，实现代码合并后 5分钟内 自动完成构建、推送与集群更新，部署效率提升 80%。
可观测性体系搭建： 部署 Prometheus + Grafana 监控栈，自定义 AI 推理延迟、Token 生成速率等业务指标看板；配置 Alertmanager 告警规则，将故障发现时间从 10分钟缩短至 30秒。
基础设施即代码 (IaC)： 使用 Terraform 管理云资源（VPC、ECS、OSS），实现开发/测试/生产三套环境的 一键创建与销毁，环境一致性达 100%
团队情况
整包服务：
微信小程序开发PC网站开发H5网站开发WebApp开发文档原型图运维类开发
负责人：
云计算工程师
团队成员：
前端工程师 后端工程师
西柚、
有团队 · 可整包
云计算工程师 · 2年经验 · 武汉职业技术大学
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技术能力
华为人工智能证书(HCIA)
熟练掌握主流编程操作系统，如 Python Java Linux
熟悉数据库原理和常用性优化技术，如 MySQL
精通后端开发与前端框架搭建，如 HTML
能够熟练操作各种办公软件，如 Excel Word
云计算导论 云计算容器技术 Linux 操作系统 Python 编程 Java 编程 MySQL 数据库
HTML 网页前端设计 WINDOS 网络服务 路由器与交换技术 数据存储与管理 Hadoop 编程系统
软件工程专业背景，有丰富软件开发经历，扎实的技术基础；
工作细致认真、积极主动、有耐心、严谨；
有较强的逻辑思维能力，善于分析、归纳、解决问题；
有较强的沟通技巧及团队合作精神，组织协调能力，较强的责任感及进取精神；
熟练掌握主流编程操作系统，如 Python Java Linux
熟悉数据库原理和常用性优化技术，如 MySQL
精通后端开发与前端框架搭建，如 HTML
能够熟练操作各种办公软件，如 Excel Word
云计算导论 云计算容器技术 Linux 操作系统 Python 编程 Java 编程 MySQL 数据库
HTML 网页前端设计 WINDOS 网络服务 路由器与交换技术 数据存储与管理 Hadoop 编程系统
软件工程专业背景，有丰富软件开发经历，扎实的技术基础；
工作细致认真、积极主动、有耐心、严谨；
有较强的逻辑思维能力，善于分析、归纳、解决问题；
有较强的沟通技巧及团队合作精神，组织协调能力，较强的责任感及进取精神；
项目经验
项目名称： 基于 Kubernetes 的云原生 AI 对话服务自动化交付平台
项目角色： 云平台开发与运维 | 时间： 2025.09 - 2026.01
技术栈： Docker, Kubernetes (K3s/EKS), Helm, GitHub Actions, Prometheus + Grafana, Terraform, Python/FastAPI
项目描述：
针对传统 AI 模型部署环境不一致、扩缩容滞后的痛点，设计并实现了一套基于 K8s 的云原生 AI 服务交付平台。该平台实现了从代码提交到模型服务上线的全链路自动化，支持多版本灰度发布与弹性伸缩，保障了高并发场景下的服务稳定性。
核心职责与成果：
容器化与镜像优化： 负责 AI 推理服务的容器化改造，通过多阶段构建与层缓存优化，将 Docker 镜像体积从 4.2GB 缩减至 1.8GB，冷启动时间缩短 40%。
K8s 集群与服务编排： 搭建 3 节点 K8s 集群，使用 Helm Chart 标准化部署模型服务、API 网关及向量数据库；配置 HPA 策略，实现基于 GPU/CPU 利用率的自动弹性伸缩，成功支撑 500+ QPS 压测。
CI/CD 流水线建设： 基于 GitHub Actions 设计 GitOps 流水线，集成 Trivy 镜像安全扫描与自动化测试，实现代码合并后 5分钟内 自动完成构建、推送与集群更新，部署效率提升 80%。
可观测性体系搭建： 部署 Prometheus + Grafana 监控栈，自定义 AI 推理延迟、Token 生成速率等业务指标看板；配置 Alertmanager 告警规则，将故障发现时间从 10分钟缩短至 30秒。
基础设施即代码 (IaC)： 使用 Terraform 管理云资源（VPC、ECS、OSS），实现开发/测试/生产三套环境的 一键创建与销毁，环境一致性达 100%
项目角色： 云平台开发与运维 | 时间： 2025.09 - 2026.01
技术栈： Docker, Kubernetes (K3s/EKS), Helm, GitHub Actions, Prometheus + Grafana, Terraform, Python/FastAPI
项目描述：
针对传统 AI 模型部署环境不一致、扩缩容滞后的痛点，设计并实现了一套基于 K8s 的云原生 AI 服务交付平台。该平台实现了从代码提交到模型服务上线的全链路自动化，支持多版本灰度发布与弹性伸缩，保障了高并发场景下的服务稳定性。
核心职责与成果：
容器化与镜像优化： 负责 AI 推理服务的容器化改造，通过多阶段构建与层缓存优化，将 Docker 镜像体积从 4.2GB 缩减至 1.8GB，冷启动时间缩短 40%。
K8s 集群与服务编排： 搭建 3 节点 K8s 集群，使用 Helm Chart 标准化部署模型服务、API 网关及向量数据库；配置 HPA 策略，实现基于 GPU/CPU 利用率的自动弹性伸缩，成功支撑 500+ QPS 压测。
CI/CD 流水线建设： 基于 GitHub Actions 设计 GitOps 流水线，集成 Trivy 镜像安全扫描与自动化测试，实现代码合并后 5分钟内 自动完成构建、推送与集群更新，部署效率提升 80%。
可观测性体系搭建： 部署 Prometheus + Grafana 监控栈，自定义 AI 推理延迟、Token 生成速率等业务指标看板；配置 Alertmanager 告警规则，将故障发现时间从 10分钟缩短至 30秒。
基础设施即代码 (IaC)： 使用 Terraform 管理云资源（VPC、ECS、OSS），实现开发/测试/生产三套环境的 一键创建与销毁，环境一致性达 100%
团队情况
服务范围：
团队构成：
负责人(云计算工程师)
|
核心队员：前端工程师 ·
后端工程师
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