腾讯腾讯云-研发效能技术架构师-北京/深圳
任职要求
1.全日制大学本科及以上学历，有研发背景，从事研发效能及IT敏捷专家行业5年以上； 2.3年以上知名互联网公司或IT公司工作经验熟悉互联网业务系统研发过程管理、系统运营管理以及研发和运营质量度量体系，并具备在系统运营过程中的持续过程改进和提升的管理能力； 3.了解业务在研发过程中可能存在的需求和痛点，有较好的问题洞察与用户需求理解能力，追求极致的用户体验，能够深入业务快速定位和解决技术问题； 4.具有良好的逻辑思维、抽象和沟通表达能力，有想法，结果导向，自驱力强，执行力强，能够与不同团队成员合作，推动项目的顺利进行； 5.在发布部署、测试自动化、持续集成、静态分析、开发调试工具、分布式系统等领域中，有涉及到一项或多项相关的实践经验者加分； 6.在DevOps、环境治理、EP度量、项目管理、配置管理等一到多个领域有实践及推动经验者优先； 7.热爱学习，具有自我持续优化的驱动力和技术追求，熟悉Docker、Kubernetes、CloudNative、微服务等并有实践者更佳。 加分项 1.在同等条件下，通过腾讯云认证或取得同等资格认证的候选人，我们会优先考虑。
工作职责
1.负责腾讯云效能提升专项的制定和推进工作，能站在全局视野的高度，对DevOps一体化研发体系、公共研发平台以及一体化运营平台进行整体规划和设计，提升整体研发效率和交付质量；包括但不限于研发支撑、工具开发、流程和方法的优化与改进，提升研发和工程生产力和效率； 2.赋能产研团队，帮助业务识别和分析研发过程中的瓶颈和问题，并提出解决方案，设计、构建并推进各产品的需求、代码、测试、运维、发布等自动化和智能化落地； 3.协助业务发现和解决实际的技术问题，提供技术支持和工程赋能，确保团队的技术能力和知识水平的提升，改善研发环境和体验； 4.协调研发各个团队，对研发过程进行持续改进，提炼、总结、发掘优秀实践并在组织内传播，推动落地，保持研发管理体系和基础技术体系的先进性，并提升腾讯云在业界的技术影响力。
1、参与建设剪映AI编程与研发效能提升，深入理解各类研发场景，完成不同业务场景AI编程能力的落地； 2、负责跟进和探索AI领域最新的技术和趋势，结合研发效能场景，提供技术解决方案； 3、负责相关技术的基础设施搭建，提高工程效率和工程质量。
1、参与建设剪映AI编程&研发效能提升，深入理解各类研发场景，完成不同业务场景AI编程能力的落地； 2、负责跟进和探索AI领域最新的技术和趋势，结合研发效能场景，提供技术解决方案； 3、负责相关技术的基础设施搭建，提高工程效率和工程质量。
1、参与建设剪映AI编程&研效提升，深入理解各类研发场景，完成不同业务场景AI编程能力的落地； 2、负责跟进和探索AI领域最新的技术和趋势，结合研发效能场景，提供技术解决方案； 3、负责相关技术的基础设施搭建，提高工程效率和工程质量。
Bravo 102是由阿里国际技术全团队共同发起的技术人才孵化计划，打破传统人才选拔及培养框架，为有志于走向AI未来的技术新锐们，提供“你行你上+我要我来”的双向奔赴式的实习机会选择。 在这里，“我”将不被岗位定义，以能力选择业务战场，与全球顶尖团队并肩作战，沉浸式体验全球多元化业务战场与亿级流量高并发系统。 加入我们，成为AIDC首批102位Bravo Talent，一起掌舵AI，为我们的未来Bravo！ 关于我们： 阿里国际技术专注于提供卓越的数字零售技术服务，致力于服务全球消费者，并触达全球中小企业买家。我们希望利用AI技术让每个人都能够轻松、便捷地享受全球优质的商品和服务，推动商业活动更加高效、可持续，为社会未来的发展带来更多可能性。 我们提供涵盖商品智能、商家服务、供应链优化、跨境物流、搜索推荐引擎、用户增长、金融服务、客户体验、AI 基础设施、企业数智化、全球云及高可用架构、研发效能等技术领域，实习生可跨多个技术域实践，深度参与多场景技术攻坚，探索你想选择的职业发展方向； 在这里，你将和我们一起，采用领先的数字化及人工智能等技术持续解决商业活动中的现实问题，创造技术价值，为消费者带来更加美好的体验！欢迎加入我们！ 以下工作内容你均有可能参与： 1、参与基础软件的设计、开发和维护，如分布式文件系统、缓存系统、Key/Value 存储系统、数据库、Linux 操作系统等，探索 AI 在系统调优中的应用（如通过机器学习预测热点数据提升缓存命中率）； 2、参与国际电商系统及基础设施的核心模块开发，集成 AI 模型服务，为公司产品提供强有力的后台支持，设计并实施最强大的解决方案； 3、参与产品的开发和维护，完成从需求到设计、开发和上线等整个项目周期内的工作，能够通过 AI 工具提升开发效率； 4、参与海量数据处理和开发，使用Java/SQL/Python开发 ETL 流程，结合大模型实现数据清洗与特征工程自动化（如利用大模型生成 SQL 查询模板）； 5、参与项目为用户提供丰富而有价值的桌面或无线软件产品，能够探索 AI 在业务场景的落地应用（如大模型在供应链定价、销量计划、库存、履约等复杂场景的智能洞察和协同，基于大模型的个性化推荐系统，交互式智能导购，需求预测模型部署，异常检测算法实现等）。