滴滴首席工程师/架构师-增长方向(J250704012)
任职要求
1、熟悉用户增长相关的理念、思维和技术系统，对技术系统的架构和优化方向非常了解
2、具备深厚的增长系统设计和优化经验，对新鲜事物有强烈好奇心，能够快速学习和实…工作职责
1、领导并管理团队制定和实施以增长为导向的技术解决方案，培养团队创新、持续改进，带领团队通过技术驱动带来业务增长 2、与国际同时和相关方沟通协作，确保战略和技术目标的一致性 3、负责技术团队搭建、业务把控、团队管理和人员培养 4、追求效率和效果，通过数据驱动、迭代改进的方法，持续优化系统效果
• 以主要技术专家的身份与 Google Cloud 销售团队合作，为专注于基因组学、药物研发等领域的生命科学客户提供服务。 • 与不同的跨职能团队合作，确定关键趋势，了解市场、机会和客户，并制定技术方面的总体市场推广方法。 • 设计和开发技术资源，撰写业务叙述，并打造参考架构，展示我们基于 Google Cloud 的产品在改变生命科学行业方面的潜力。 • 了解生命科学领域（例如药物研发、基因组学、计算生物学）客户的科学和业务目标、技术基础设施和应用工作负载。 • 确定亚太地区生命科学领域的主要思想领袖和技术专家以及相关 Google Cloud 产品领域的人员，与这些人员建立良好的关系，并搭建有效的内外部关系网络。
• 以主要技术和产品专家的身份与 Google Cloud 销售团队合作，为探索和打造高级机器人和移动技术的客户提供服务。 • 了解市场、确定关键趋势并明确客户目标，借此制定市场推广 (GTM) 策略。主导开展活动、在线讲座、技术博客等相关活动，提升业界关注度。 • 打造令人惊艳的技术资产、叙述和参考架构，并侧重于将基于学习的模型应用于机器人用例。 • 了解客户的基础设施和目标，以便发现业务机会，制定策略来解决技术障碍和采用问题。 • 阐明 Google Cloud 在数据驱动型自适应机器人部署方面的价值，同时建立汇聚了关键区域专家的网络。
负责AI数据的规划与架构，构建面向未来的多模态数据能力与AI数据供应链，确保数据资产可持续、高质量的支撑领域大模型及各类AI应用的落地与规模化复制 1、AI数据规划与架构设计 1.1 制定面向大模型与AI应用的数据建设蓝图与技术路线 1.2 设计支持多模态AI场景的数据架构（文本、图像、视频、时序数据等） 1.3 规划迭代AI数据供应体系，从数据采集、治理到特征服务的全链路 2、AI数据工程建设 2.1 建立面向 AI 训练/推理的高质量数据质量体系，推动数据源头应用/数据湖仓进行数据改进 2.2 设计多模态数据对齐与融合机制，满足大模型在训练、微调、推理阶段的输入需求 2.3 规划设计特征存储（Feature Store）、向量数据库及 Embedding Pipline的建设 2.4 制定自动标注、数据增强与弱监督等 AI 数据加工方法路径并推动落地
1、负责移动终端软件系统的整体架构设计，融合前沿 AI 技术栈，引领传统移动系统平台到下一代AI OS架构能力变革，支持产品创新目标； 2、负责拉通OS系统全栈从框架层，服务层，应用交互层与AI大模型能力的整体技术架构设计和演进； 3、负责AI OS软件系统架构中长期规划，构建技术地图、制订演进路线，打造支持业务特性和质量体验的前瞻性技术基础。