腾讯腾讯云大数据—DataAgent-数据决策智能体关键技术研究

1、智能平台构建：负责阿里云大规模网络实时监控与管控平台的架构设计与核心研发，打造具备自愈、自优化能力的智能网络系统； 2、数据价值挖掘：主导 PB 级网络日志与监控数据的处理、清洗与特征工程，利用机器学习与大模型技术挖掘数据价值； 3、AI 赋能决策：基于 LLM（大语言模型）技术构建网络运维 Agent，实现故障根因分析、自动处置及业务决策辅助，显著提升运维效率与系统稳定性； 4、算法落地应用：推动 RAG（检索增强生成）、ReAct 等前沿算法在网络运维场景的落地，解决复杂场景下的知识问答与决策难题。

● 岗位职责： ○ 迭代优化公司层目标制定、过程管理、结果衡量的全流程管理体系，提升现有公司层管理效率，设计完整、客观、准确的公司层数据指标体系，搭建全局视角的管理监控体系，并洞察业务，判断和定位业务问题； ○ 决策支持：参与公司战略方向制定，通过用户结构、市场竞争对标、供应链优化、体验改善等专题分析为公司层决策提供分析支撑，推动关键决策落地和公司层目标达成。 ○ 联动数据产品、业务、产品技术等上下游团队，总结提炼数据产品需求，推动公司层数据产品落地。

1. 负责数据分析报告的产出和优化，分析重点业务的发展现状及增长驱动力并提供多元化建议，参与数据挖掘、异动分析的工作 2. 以业务为出发点，探索、研究相关专题并产出分析报告 3. 参与专项战略研究，从用户、规模、增长等多方面分析市场情况； 4. 参与团队数据资产的沉淀整理，重要会议资料汇总提炼等工作

1、数据驱动：深入理解业务需求，结合数据方法和工具进行数据提取、整合、分析，为产品及决策提供数据分析支持，确保业务朝正确方向高效迭代发展 2、数据监控：完成对业务关键指标的监控及异常波动等分析工作，并不断主动思考、反馈数据发现的各类业务问题，推进解决优化 3、数据生产和工具：积极和业务方充分沟通，结合业务，生产、建设基础数据和工具，积极配合推进数据项目，并应用解决业务问题