神州数码智算解决方案架构师(J23260)
任职要求
1.本科及以上学历，5年及以上IT基础设施、云计算、AI领域售前或技术支持相关工作经验；其中不少于2年AI算力、智算中心相关实战经验，具备完整智算中心或大型AI平台售前方案编写、落地实施经验者优先。 2.精通服务器、存储、网络等基础架构；熟悉NVIDIA GPU体系，对昇腾、寒武纪等国产AI芯片有深入研究与实际方案落地经验。 3.熟悉 PyTorch、TensorFlow、MindSpore 等主流 AI 框架的部署与运行环境，了解大模型（LLM）、T…
工作职责
1.负责人工智能计算、高性能计算及云计算的整体架构设计。能够独立完成从底层基础设施、网络架构、算力集群到上层调度与应用平台的端到端解决方案编写。 2.深入理解客户业务需求，如大模型训练、自动驾驶、生物制药、科学计算等，进行精准的AI场景评估。 3.负责算力需求分析，根据模型参数量、数据量及训练/推理时效要求，科学评估算力规模（FLOPS）、显存、带宽及存储需求，提供最优性价比的硬件选型建议。 4.熟悉主流AI硬件生态，重点掌握各类国产GPU加速卡（如华为昇腾、寒武纪、海光DCU、摩尔线程等）的性能指标、互联拓扑及软件栈兼容性。 5.熟悉AI算力调度平台与AI开发平台方案，熟悉Kubernetes、Slurm、Docker等容器与调度技术。 6.了解智能体开发，模型训练、微调及部署的全流程工具链方案。 7.主导项目的招投标工作，包括撰写标书、技术建议书、进行POC测试及现场述标。 8.对智算中心IDC机房基础设施（供配电、液冷/风冷散热、机柜布局等）有一定了解。 9.了解数据采集、清洗、标注、存储（对象存储/并行文件系统）与AI计算的关联性
1、深入理解客户业务需求，帮助客户选择适合其业务场景的技术路径和产品组合，利用AI技术知识、架构方法、咨询技能来影响客户技术决策 2、与客户合作进行模型训练、推理和模型应用等POC，含展示功能、调整模型、优化模型性能、测试分析、Agent搭建、模型调用等内容 3、依据客户需求和技术研判，推动产研部门持续优化产品，助力提升产品竞争力，同时沉淀最佳实践，以及脚本、模板、参考架构等可复用的技术资产 4、持续跟踪行业动态和技术趋势，并与产品团队协作，打造创新的人工智能（大模型、智算、一体机等）解决方案 5、支持市场活动，作为领域专家参与市场洞察、行业标准、市场排名报告、白皮书撰写等活动，并在行业峰会、技术沙龙等市场活动中进行技术传播和分享
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。
1. 精通云计算、智算、大模型等产品和技术，支持业务团队进行售前/中/后相关业务拓展工作； 2. 为运营商行业客户和合作伙伴提供阿里云整体技术平台的咨询服务； 3. 为客户提供业务和技术层面的架构咨询服务，理解客户及合作伙伴的业务和功能性需求、非功能型需求、性能及可用性需求，针对客户的业务需求提供基于阿里云技术体系的架构设计方案； 4. 根据运营商和政企客户的IT特性，设计基于阿里云平台的架构方案。并帮助客户或合作伙伴进行系统迁云，提供应用迁移和数据迁移咨询服务； 5. 支持运营商行业客户或合作伙伴成功地在阿里云平台上构建上层应用程序和服务；
需求分析与场景识别 了解一个或多个领域的业务知识，能够跟客户有效沟通和洞察真实需求，并识别出可以使用人工智能技术的场景 技术判断与解决方案 理解机器学习、深度学习、大模型的基本原理， 能够基于客户的需求，基于云+AI的产品设计出适合的解决方案，具备智能体开发demo的能力， 并可以向客户的业务/技术决策人阐述阿里云产品和解决方案的优势，以影响客户的技术选型决策 产品需求反馈与优化 依据市场/客户需求、技术动态，结合技术研判向产研部门反馈大模型应用解决方案及Agent工具等的优化建议，推动技术创新和解决方案的迭代升级，提升产品市场竞争力和市场占有率 市场敏感与扩展复制 挖掘可复制、可规模化、符合市场逻辑的大模型解决方案，通过客户案例的落地对成功实践进行总结归纳完成从0到1；并对内部团队及客户进行知识和项目分享，促进从1到N的复制