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腾讯腾讯云-AI云原生解决方案专家

社招全职5年以上CSIG产品地点:北京状态:招聘

任职要求


1.人工智能、计算机相关专业硕士及以上学历;
2.5年以上Al项目研发经验,至少拥有一项生产环境模型训练发布全流程经历,熟悉云厂商的相关产品;
3.至少熟悉计算机视觉LLM等一个领域的算法原理;
4.至少精通使用一种主流深度学习框架及模型,比如TensorFlow/Pytorch等,有分布式训练、模型训练及推理调优加速相关项目实战经验。

加分项
1.熟…
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工作职责


1.负责深入泛互行业客户主流AI场景,持续把握AI技术发展趋势, 结合客户业务场景和腾讯云AI及相关云原生产品,输出解决方案、最佳实践;
2.负责汇总提炼客户共性需求、问题与产研协同解决项目卡点,推动产品迭代和POC、交付等环节的标准化;
3.负责向售前、业务拓展团队赋能解决方案/最佳实践,并协助完成重点项目拓展与交付。
包括英文材料
学历+
OpenCV+
大模型+
算法+
深度学习+
TensorFlow+
还有更多 •••
相关职位

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社招5年以上云智能集团

存量技术栈盘点与目标架构设计 • 通过对存量技术栈进行调研、盘点探查存量应用与数据系统的架构与基础资源; • 确保盘点结果的准确性,包括应用、数据组件版本、架构,各模块之间的耦合度、依赖关系、性能瓶颈以及扩展能力,发现存量架构的问题了解客户的核心驱动; • 基于盘点结果与存量技术栈清晰认知,设计目标技术栈架构,结合业务需求与技术趋势对应用架构与数据架构进行升级,更好的支撑上云后的业务发展 应用、数据、AI 全栈迁移方案设计与验证 • 基于存量技术栈与目标架构调研结果设计全栈迁移方案,明确应用、元数据、数据、离线/实施作业、调度等迁移与校验方案,平台割接与回滚方案。 • 结合客户具体应用、数据、AI应用技术栈版本特性验证迁移方案可行性 • 制定迁移计划与关键里程碑,基于存量数据、应用盘点明细、组件和数据依赖关系、迁移方案,设计迁移计划以及关键里程碑; 数据库国产化、应用、大数据与AI迁移实施与业务一致性、连续型保障 • 迁移上云实施,负责现场客户存量数据、作业、应用具体的同步、改造与校验工作,基于迁移工具或者产品自身能力实现存量技术栈元素到目标技术栈的迁移实施 • 作为应用、数据技术专家,解决迁移过程中的技术问题,帮助客户用户阿里云产品,解决源端技术栈与目标产品的兼容性、性能优化等问题 • 基于存量业务依赖分析,模块交互逻辑,明确客户迁移北极星指标,保证迁移后核心指标一致性,对与关键应用接口、数据服务以及报表进行一致性校验 • 结合架构、迁移方案以及各个模块依赖、数据血缘关系,分析双端差异,找到问题快速迭代推动双端平台差异收敛,达到割接标准 • 基于割接方案,协助客户进行数据、应用生产环境切换,保证客户在线业务的连续性,并持续观察支持用户新环境稳定运行 方案沉淀、上云工具建设 • 基于迁移交付项目沉淀应用、数据库、大数据、AI应用的迁移上云方案,形成不同场景与技术栈上云最佳实践 • 设计迁移工具技术架构,编写代码通过工具自动化迁移过程,降低复杂架构下应用、数据、AI上云门槛,并提高迁移效率 • 结合方案与工具形成行业化、不同技术栈组合的解决方案,支持前线业务更好的售卖打单,通过迁移案例、技术方案与自动化工具配合前线进攻 应用、数据专家技术服务 • 作为阿里云高级技术服务专家,为客户提供阿里云应用、中间件、数据库、大数据产品技术栈最佳实践、提供解决方案咨询、架构优化、容灾高可用等商业化服务; • 结合客户用云场景,通过工具、赋能、咨询等方式帮助客户提升云产品运维与使用技能,提供应用、大数据高可用、容灾等综合技术服务,帮助客户用好云

更新于 2025-11-21杭州
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社招3年以上云智能集团

1、深入理解阿里云AI智算集群的技术原理、架构和使用场景,根据客户需求,设计并实施高性能、可扩展的AI基础设施解决方案,核心聚焦于大模型的训练与推理场景,促进商业化合作达成。 2、具备良好的架构思维,能够从稳定性、高性能、易用性、可用性、可运维性等方面综合考虑,基于阿里云IaaS和PaaS的全栈AI基础设施,确保从算力、网络、存储的极致优化,持续为客户提供高质量AI基础设施服务。 3、面向国际市场,总结分析AI智算发展趋势/市场竟争格局,主动挖掘行业数据和客户商机,建立可复制的行业解决方案,与产研团队紧密配合,推动产品能力和营收持续增长。 4、具备需求拆解和整合的能力,成为对内外部AI智算技术的传播者,能够将复杂的AI基础设施技术转化为清晰的商业价值,成为客户和内部团队信赖的技术顾问。 5、作为领域专家参与客户Workshop、市场洞察等活动,并在行业峰会、技术沙龙等市场活动中进行阿里云AI智算技术传播和分享。

更新于 2025-11-26北京|杭州
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社招3年以上云智能集团

1、作为汽车行业客户技术服务工作的第一责任人,服务汽车行业重点客户,深入理解客户的业务场景与技术架构,与客户的架构、开发,AI及运维团队紧密协同,全面评估其现有云上应用架构与产品使用现状,围绕稳定性、可观测性与成本效能,设计并推动落地高可用、高韧性、高易用的云上优化方案。覆盖领域包括但不限于:云原生监控体系建设、风险主动发现机制、混沌工程与容灾演练、业务快速恢复与降级策略、微服务架构演进、FinOps成本治理,Agentic应用及高可用架构重构等。 2、联动阿里云内部产品、研发、解决方案及技术服务团队,以客户架构视角驱动问题闭环、重大活动护航、风险治理与架构治理,沉淀可复用的最佳实践、方法论及工具产品,主动识别客户痛点并开展高阶专项服务。 3、持续追踪客户关键稳定性问题,推动根因分析与长效治理机制建设,并反哺阿里云产品与服务体系的持续优化与能力升级。 4、主导和参与客户上云技术咨询,云原生架构改造,AI原生架构的设计和规划,并能指导客户实现迁移上云,AI上云,突出云+AI的技术能力。

更新于 2025-11-25北京
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负责公共云、AI等项目管理及客户服务工作,以客户成功为目标,带领项目团队完成交付履约,围绕客户AI infra、AI agent,以及上云、用云的整个业务生命周期,提供高质量的交付管理服务,确保项目按合同履约,提升客户满意度,促进增购续费,打造可持续发展的高质量业务增长模式。 工作职责包含但不限于: • 面向阿里云的企业客户,作为项目交付履约的第一责任人,统筹、组建项目交付资源,带领项目团队制定交付和运维方案,并保证项目高质量履约交付; • 售前阶段,配合销售和架构师团队,判断并明确客户需求边界,识别项目潜在风险,评估交付成本,形成高质量可履约的SOW; • 项目交付全程进行管理、监督,对项目风险及问题进行预判、识别及诊断,统筹内外部交付资源,调动区域/行业交付专家资源对重保项目进行全过程项目管理和客户需求对接; • 在交付项目后期协调统筹客户的日常运维,保障运维资源和质量,维护长期客情关系,跟进客户续约需求; • 管理并协同生态伙伴完成项目交付,并对伙伴的项目交付质量进行评估; • 带领项目团队长期陪伴客户上云、用云、用好AI,围绕关键客户形成稳定的服务资源,洞察和响应已有客户需求,并形成解决方案,形成可持续的商业合作。

更新于 2025-12-05杭州|上海