携程高级AI训练专家(MJ027862)
任职要求
按过往智能运营岗位
工作职责
1.负责对客智能团队-IM，提升智能客服的解决能力 2.对于用户体验有基本的认识，能够在对客维度上，提升机器处理流程设计合理性和处理能力 3.对于智能功能有一定的认知，可以在日常的工作汇总尝试应用和推广智能相关的工具来提升效率 4.在AI运营训练上有一套自己的体系，统一运营规范和工作流程 5.良好的沟通能力和团队合作精神，能够与数据科学家、机器学习工程师、产品经理等不同岗位的人员紧密协作，高效地完成工作任务 6.任心强，能承受一定的工作压力，有较强的学习能力和适应能力，能够快速掌握新知识和新技术 7.良好的数据理解和分析习惯，能否在数据中发现问题，以数据和体验为导向提升智能客服能力
国际站生意助手产品负责人 1. 负责下一代生意助手产品的设计与规划，通过AI Agent重后构商家跨境经营； 2. 负责商家策智能接待产品，打通商家私有知识库，建立具有市场领先的接待类产品。
1、面向AI大规模训练与推理、大数据处理、函数计算等新兴场景对大规模组网和高并发网络资源弹性提出的严苛需求，主导云网络控制面整体技术架构的设计，为云网络控制面的长期技术竞争力提供坚实支撑； 2、面向云网络业务的长期稳定性，设计云网络控制面的中长期架构治理、架构革新的技术方案和规划，建设配套运维运营基础设施并推动落地； 3、探索实践AI coding应用于控制面日常研发和运维的新范式，持续提升云网络研发和运维效率； 4、通过进一步规范资源交付体系和交付工具设计，提升包括AI集群等资源的交付效率。
1. 负责智算高性能存储系统架构设计与开发，面向AI训练场景的高性能并行文件系统模块开发，设计多级元数据服务架构，支撑海量文件与高吞吐数据流。 2. 软硬件定义，机型设计，构建存算协同机制，实现GPU Direct Storage、KV Cache/Share，不断提升存储系统性能和减少计算。 3. 保障存储系统高可用与数据安全，通过分布式强一致性、同/异步复制提升数据可靠性，设计系统自愈能力应对磁盘/节点异常，增强系统可观测和易运维能力，并通过测试与故障注入得到验证。
1. 技术前瞻与需求洞察：深度跟踪容器、云原生技术前沿（如 Kubernetes 新特性、Serverless 演进、AI 训练/推理、AI Agent 架构、微服务治理等），精准识别内/外客户在不同场景中的核心需求，驱动产品创新方向与技术战略落地； 2. 竞品与市场分析：持续分析主流云厂商在容器编排、Serverless 算力、AI 训推方案、AI Agent 等领域的竞品动态，输出深度市场洞察报告，支撑产品差异化设计与战略决策，不断增强产品竞争力； 3. 产品全生命周期管理：主导核心容器产品（如 ACK、ACS、ACR 等）的功能规划、需求定义、设计及商业化运营，从需求挖掘到规模化落地，推动市场份额与用户满意度提升； 4. 端到端解决方案设计：针对企业客户复杂业务场景（如 AI 训练/推理、AI Agent 应用、大数据应用、多云微服务应用等），设计端到端的容器解决方案，平衡调度性能、弹性容量、安全合规与成本优化等关键维度； 5. 跨职能协同：联动容器产品 PDSA、运营、研发、运维及 SA 架构师团队，高效推进产品从需求到上线的全流程交付，确保技术方案与客户业务目标精准匹配，提升交付质量与客户体验； 6. 产品运营与持续迭代：负责产品上线后的运营闭环，包括客户反馈深度分析、用户培训、市场活动支持及数据驱动的体验优化，通过持续迭代巩固产品市场地位与客户成功。