AMDAI Architect (GPU)

THE ROLE: “AI Product Applications Engineer (Solution Architect) – China” position is in the AMD AI group, located in China.

• Capture business requirements, translate requirements into functional design, user stories, technical design, drive end to end integration testing, support data set up and issue remediation during UAT, manage development team activities, develop hypercare support model • Define and architect AI agents for Supply Chain use cases, using the right frameworks, multi-agent coordination, RAG, deployment, monitoring, and life cycle management. • Be hands on in quick proof of concepts development to demonstrate technical feasibility and implement enterprise grade Agentic Supply Chain solutions  • Partner with Enterprise IT engineering, product, and research teams while evaluating LLMs, agentic frameworks, and NVIDIA’s own NeMo technologies. • Ensure integration with enterprise IT and Operations data sources and Industry’s best Agentic platforms with strong content security focus. • Drive architectural decisions across deployment models (on-prem, cloud, hybrid, containerized) to deliver scalable, reliable, and efficient solutions. • Lead design reviews, develop technical documentation, and guide developers in principles of architecture and code development. • Champion observability, monitoring, versioning, and telemetry to ensure trustworthy and auditable AI agents. • Influence Supply Chain Operations adoption of the platform by partnering with stakeholders across IT, supply chain and serve as a reference adopter providing feedback to strengthen NVIDIA’s ecosystem.

岗位定位 当AI Agent开始7x24小时自主运行研发任务，云原生基础设施的使用方式正在被彻底重新定义。我们需要一位能为Agent原生时代设计全新用云范式的架构师。 您不是从零构建云原生底座，而是站在已有的云原生基础设施之上，将云服务、商业化链路、资源调度、稳定性运维等复杂能力，以Agent友好的方式重新封装为高效、可编排、成本最优的标准化接口与工具链。您的核心使命是：让AI Agent能像最优秀的工程师一样，通过IaC、CLI、API自主操控云基础设施，并为7x24小时托管式Agent原生研发模式提供强大的Harness架构与配套的研发流水线。 这是一个定义"Agent如何用云"的前沿架构角色——您将在AgentSRE、FinOps、IaC-as-Agent-Interface等方向上探索行业最佳实践，让基础设施从"人用的工具"进化为"Agent的原生操作系统"。 核心职责 Harness架构升级与治理 ● 设计并持续演进面向Agent原生研发模式的Harness架构——定义Agent任务的编排框架、执行沙箱、权限边界与生命周期管理，支撑7x24小时托管式Agent自主运行 ● 构建Agent原生的研发流水线与工具链：从代码生成、构建测试、部署发布到线上运维，全链路具备Agent可调用、可观测、可回滚的能力 ● 建立Harness架构的治理机制——Agent行为审计、策略门控（Policy-as-Code）、异常熔断与人工接管逻辑，确保自主运行的安全性与可控性 云原生基座封装与高效用云 ● 将已有云原生基础服务（计算、存储、网络、中间件等）封装为Agent友好的标准化接口——IaC模块、CLI工具集、声明式API，让Agent能通过自然的工具调用方式完成基础设施操控 ● 设计"CLI Anything"能力层：将云平台的运维操作、配置变更、环境管理等全面CLI化和API化，消除Agent操作云资源的认知壁垒与操作门槛 ● 主导云服务商业化链路的封装与优化——资源开通、计量计费、多租户隔离、SLA管理等能力的标准化接入，让Agent能自主完成从资源申请到交付的全流程 资源预测与成本治理（FinOps） ● 构建AI驱动的云资源预测与规划体系——基于业务负载模式、Agent任务调度特征，实现资源需求的智能预测与提前调度 ● 主导FinOps体系建设：建立多维度成本归因、实时用量监控与预算预警机制，将成本可见性深入到每个Agent任务和每条业务线 ● 设计并落地成本优化策略——弹性伸缩策略优化、预留实例与按需实例的智能组合、闲置资源自动回收、跨可用区调度，在保障SLA的前提下持续降低用云成本 稳定性与可观测性体系 ● 建立面向Agent原生运行环境的AgentSRE体系——定义Agent服务的SLO/SLI，构建Agent任务执行的全链路可观测性（执行日志、资源消耗、异常检测、性能剖析） ● 设计Agent驱动的智能运维能力：异常自动诊断、故障自愈、容量自动调整，让Agent不仅是"被运维的对象"，更是"参与运维的主体" ● 建立云上应用的容灾与高可用方案，覆盖多可用区部署、故障切换、数据一致性保障，确保核心业务的持续稳定运行 组织建设与技术文化 ● 搭建兼具云原生工程深度与Agent系统理解力的架构团队，主导核心人才引进与梯队建设 ● 推动Agent原生研发范式在团队和公司的落地——建立AGENTS.md等标准化协作规范，让Agent成为研发流程中的一等公民 ● 营造追求工程卓越、拥抱自动化与创新的技术文化，积极参与云原生与Agent原生工程领域的行业交流

岗位定位 当AI Agent开始7x24小时自主运行研发任务，云原生基础设施的使用方式正在被彻底重新定义。我们需要一位能为Agent原生时代设计全新用云范式的架构师。 您不是从零构建云原生底座，而是站在已有的云原生基础设施之上，将云服务、商业化链路、资源调度、稳定性运维等复杂能力，以Agent友好的方式重新封装为高效、可编排、成本最优的标准化接口与工具链。您的核心使命是：让AI Agent能像最优秀的工程师一样，通过IaC、CLI、API自主操控云基础设施，并为7x24小时托管式Agent原生研发模式提供强大的Harness架构与配套的研发流水线。 这是一个定义"Agent如何用云"的前沿架构角色——您将在AgentSRE、FinOps、IaC-as-Agent-Interface等方向上探索行业最佳实践，让基础设施从"人用的工具"进化为"Agent的原生操作系统"。 核心职责 Harness架构升级与治理 ● 设计并持续演进面向Agent原生研发模式的Harness架构——定义Agent任务的编排框架、执行沙箱、权限边界与生命周期管理，支撑7x24小时托管式Agent自主运行 ● 构建Agent原生的研发流水线与工具链：从代码生成、构建测试、部署发布到线上运维，全链路具备Agent可调用、可观测、可回滚的能力 ● 建立Harness架构的治理机制——Agent行为审计、策略门控（Policy-as-Code）、异常熔断与人工接管逻辑，确保自主运行的安全性与可控性 云原生基座封装与高效用云 ● 将已有云原生基础服务（计算、存储、网络、中间件等）封装为Agent友好的标准化接口——IaC模块、CLI工具集、声明式API，让Agent能通过自然的工具调用方式完成基础设施操控 ● 设计"CLI Anything"能力层：将云平台的运维操作、配置变更、环境管理等全面CLI化和API化，消除Agent操作云资源的认知壁垒与操作门槛 ● 主导云服务商业化链路的封装与优化——资源开通、计量计费、多租户隔离、SLA管理等能力的标准化接入，让Agent能自主完成从资源申请到交付的全流程 资源预测与成本治理（FinOps） ● 构建AI驱动的云资源预测与规划体系——基于业务负载模式、Agent任务调度特征，实现资源需求的智能预测与提前调度 ● 主导FinOps体系建设：建立多维度成本归因、实时用量监控与预算预警机制，将成本可见性深入到每个Agent任务和每条业务线 ● 设计并落地成本优化策略——弹性伸缩策略优化、预留实例与按需实例的智能组合、闲置资源自动回收、跨可用区调度，在保障SLA的前提下持续降低用云成本 稳定性与可观测性体系 ● 建立面向Agent原生运行环境的AgentSRE体系——定义Agent服务的SLO/SLI，构建Agent任务执行的全链路可观测性（执行日志、资源消耗、异常检测、性能剖析） ● 设计Agent驱动的智能运维能力：异常自动诊断、故障自愈、容量自动调整，让Agent不仅是"被运维的对象"，更是"参与运维的主体" ● 建立云上应用的容灾与高可用方案，覆盖多可用区部署、故障切换、数据一致性保障，确保核心业务的持续稳定运行 组织建设与技术文化 ● 搭建兼具云原生工程深度与Agent系统理解力的架构团队，主导核心人才引进与梯队建设 ● 推动Agent原生研发范式在团队和公司的落地——建立AGENTS.md等标准化协作规范，让Agent成为研发流程中的一等公民 ● 营造追求工程卓越、拥抱自动化与创新的技术文化，积极参与云原生与Agent原生工程领域的行业交流