阿里云阿里云智能-技术服务专家-金融行业-北京
任职要求
1、至少3年以上的弹性计算、数据库、CDN&存储、网络、大数据等相关工作经验，并在某个专业领域有一定技术深度，云计算/云原生/数据库/大数据/操作系统/应用系统等领域专家经验优先； 2、熟悉云计算产品与技术原理，并有实操使用经验，有阿里云…
工作职责
1. 深入客户业务场景，与客户紧密合作，保障客户用云稳定性，提升客户上云用云体验。 2. 帮助客户解决云上疑难技术问题和风险，沉淀云上业务稳定性最佳实践。与客户的架构、开发、运维团队深入合作，围绕互金融客户云上业务设计稳定性优化方案，从云上监控，主动发现，灾难演练，业务快恢/降级方案，高可用架构改造等方面协助客户持续优化云上稳定性。 3. 站在技术服务领域，从客户架构稳定性视角出发，进行日常稳定性、护航保障、风险治理、故障应急，面向客户痛点主动进行专项高阶服务。
1. 理解客户业务，帮助企业客户更好的使用云产品，为客户提供大模型交付、阿里云平台运维、业务上云，容灾建设等服务 2. 深入理解云平台产品、AI产品的架构设计及工作原理，结合客户业务实际场景，进行日常稳定性、护航保障、风险治理、故障应急，快速高效解决客户问题，保障平台稳定性 3. 沉淀日常运维经验，并通过SRE体系建设，结合AI能力，转化成AI运维工具或客户自服务能力，不断提升问题解决效率。
1. 负责大模型运行所需的XPU相关软硬件平台的适配和优化工作，解决适配和优化过程中的兼容性、系统性能、稳定性、高可用等方面的技术问题； 2. 为客户提供XPU相关软硬件平台交付方案设计和部署落地服务，聚焦算力资源评估、底层软件选型、训推环境搭建、训推性能优化、大模型评测等领域为客户提供最佳实践和落地能力； 3. 为客户提供XPU算力资源池相关的高性能网络技术选型、规划设计、交付部署和性能优化服务，解决XPU、整机、POD接入和组网过程中的控制与转发技术问题； 4. 为客户提供训练数据集构建、数据合成、模型后训练、模型效果评测等服务。
•熟悉金融行业业务，不限于银行，证券，保险，数字金融，能够理解金融业务目标，基于对业务的理解设计AI Agent的业务方案。 •负责金融Agent方案设计和落地实施，包括但不限于业务架构设计、数据处理、智能体搭建、提示词工程、RAG和全链路优化。 •大模型应用开发：基于金融业务需求，设计并实现大模型（如LLM、多模态模型）的调用方案，完成智慧信贷、智能客服、知识问答等场景的核心功能开发； •接口集成与调试：负责大模型API的调用与联调（如千问、ChatGLM、通义千问），编写标准化接口文档，确保模型输出与业务系统的无缝对接； •智能体平台开发：基于主流智能体框架（如LangChain、Rasa、Dify）设计自动化流程，集成多模型协作能力，提升业务场景的智能化水平； •技术文档与赋能：输出模型应用方案、接口规范及智能体平台使用指南，推动团队知识沉淀，并面向客户进行技术培训与支持； •问题排查与优化：针对模型调用异常、数据不一致等问题进行根因分析，提出应用层优化方案并总结典型技术案例； •跨团队协作：与金融客户及合作伙伴紧密沟通，协调资源推进项目进度，确保技术方案符合金融合规要求并实现业务价值。
1、客户应急体系建设 (1) 通过流程机制优化、系统工具和标准化建设，面向阿里云全体公共云客户，提升自动化故障应急能力支撑，实现故障的早发现、早通知和早解决。 (2) 重大面积型故障，提供从故障应急、故障复盘到对客故障沟通整体支持工作，同时内部定期组织演练，提升大故障的应急协同效率。 2、故障改进治理：通过对故障复盘和分析，识别运行风险，针对重点大客户主动推进治理、推荐最佳实践、完善止血逃逸能力。 3、客户稳定性保障：提供面向客户的稳定性服务解决方案，包括故障的预防，出现故障后的快速发现和恢复，及事后的优化改进和故障演练。