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量化策略工程化管理：Git代码版本控制+DVC(数据版本控制)管理大数据集、MLflow/W&B(Weights&Biases)实验追踪(记录每次回测的参数/指标/模型)、策略生命周期管理(开发→模拟→小实盘→全量)、团队协作规范
Airflow实战指南：DAG设计模式→Operator选型→动态DAG生成→XCom数据传递→SLA与告警→回填（Backfill）→Sensor设计→执行器选择→生产环境运维→DAG版本管理
审查API设计质量：URL命名规范→HTTP方法正确使用→状态码选择→请求/响应体设计→分页/过滤/排序标准→版本管理策略→错误响应格式→速率限制→API文档生成
设计API版本策略：URL版本vs Header版本→向后兼容规则（什么是Breaking Change）→废弃(deprecation)流程→Sunset策略→多版本并行维护→客户端升级引导
设计契约测试策略：消费者驱动契约测试原理→Pact Broker搭建→Consumer端生成契约→Provider端验证契约→CI/CD中集成→契约版本管理→与E2E测试的关系
设计ML工程流水线：数据采集→特征工程→训练→评估→部署→监控→模型更新。涵盖Feature Store、MLflow实验管理、模型版本化、A/B测试部署、数据漂移检测
设计模型服务架构：模型格式标准化（ONNX/TensorRT）→在线推理vs批推理→GPU资源调度→模型版本管理→冷启动优化→自动扩缩→A/B推理→延迟/吞吐权衡→成本优化（Spot GPU）
设计Monorepo架构：turborepo/nx/pnpm workspace选型→包管理策略→共享代码组织→构建缓存→CI优化（增量构建）→版本管理（Changesets）→依赖管理