阿里云诚云科技-技术服务专家-AI交付
任职要求
•学历与经验：本科及以上学历，五年以上经验，有两年及以上大模型相关经验优先，有金融行业项目经验者优先； •技术能力： •精通Python语言，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，掌握HuggingFace、FastAPI等工具链； •熟练调用主流大模型API（如千问、ChatGLM、通义千问），具备Prompt工程、模型微调及结果解析经验； •熟悉智能体开发框架（…
工作职责
•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。
存量技术栈盘点与目标架构设计 • 通过对存量技术栈进行调研、盘点探查存量应用与数据系统的架构与基础资源； • 确保盘点结果的准确性，包括应用、数据组件版本、架构，各模块之间的耦合度、依赖关系、性能瓶颈以及扩展能力，发现存量架构的问题了解客户的核心驱动； • 基于盘点结果与存量技术栈清晰认知，设计目标技术栈架构，结合业务需求与技术趋势对应用架构与数据架构进行升级，更好的支撑上云后的业务发展 应用、数据、AI 全栈迁移方案设计与验证 • 基于存量技术栈与目标架构调研结果设计全栈迁移方案，明确应用、元数据、数据、离线/实施作业、调度等迁移与校验方案，平台割接与回滚方案。 • 结合客户具体应用、数据、AI应用技术栈版本特性验证迁移方案可行性 • 制定迁移计划与关键里程碑，基于存量数据、应用盘点明细、组件和数据依赖关系、迁移方案，设计迁移计划以及关键里程碑； 数据库国产化、应用、大数据与AI迁移实施与业务一致性、连续型保障 • 迁移上云实施，负责现场客户存量数据、作业、应用具体的同步、改造与校验工作，基于迁移工具或者产品自身能力实现存量技术栈元素到目标技术栈的迁移实施 • 作为应用、数据技术专家，解决迁移过程中的技术问题，帮助客户用户阿里云产品，解决源端技术栈与目标产品的兼容性、性能优化等问题 • 基于存量业务依赖分析，模块交互逻辑，明确客户迁移北极星指标，保证迁移后核心指标一致性，对与关键应用接口、数据服务以及报表进行一致性校验 • 结合架构、迁移方案以及各个模块依赖、数据血缘关系，分析双端差异，找到问题快速迭代推动双端平台差异收敛，达到割接标准 • 基于割接方案，协助客户进行数据、应用生产环境切换，保证客户在线业务的连续性，并持续观察支持用户新环境稳定运行 方案沉淀、上云工具建设 • 基于迁移交付项目沉淀应用、数据库、大数据、AI应用的迁移上云方案，形成不同场景与技术栈上云最佳实践 • 设计迁移工具技术架构，编写代码通过工具自动化迁移过程，降低复杂架构下应用、数据、AI上云门槛，并提高迁移效率 • 结合方案与工具形成行业化、不同技术栈组合的解决方案，支持前线业务更好的售卖打单，通过迁移案例、技术方案与自动化工具配合前线进攻 应用、数据专家技术服务 • 作为阿里云高级技术服务专家，为客户提供阿里云应用、中间件、数据库、大数据产品技术栈最佳实践、提供解决方案咨询、架构优化、容灾高可用等商业化服务； • 结合客户用云场景，通过工具、赋能、咨询等方式帮助客户提升云产品运维与使用技能，提供应用、大数据高可用、容灾等综合技术服务，帮助客户用好云
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。
1、对政企客户的项目交付中对需求痛点/项目需求进行识别，根据大模型的能力设计解决方案，并根据具体场景对算法进行实现和调优，包括数据收集与整理、模型训练、参数调优、评测等； 2、参与政企方向智算项目履约工作，包括智能体设计、搭建以及调优、工作流建设，解决客户/项目中的实际痛点问题，探索基于大模型技术的服务新形态； 3、负责为公司商业化输出的大模型产品提供技术支持，解决客户在使用过程中遇到的问题，确保云服务产品的稳定运行，保障项目的交付、运维、技术运营和平台应急； 4、收集和整理客户的反馈意见，为产品的改进和升级提供依据，不断优化大模型的性能和用户体验； 5、保持技术前瞻性，关注AI学术界和工业界的新动态，应用及探索前沿技术，确保技术方案在实际场景中的有效性。
1、负责线下算力资源交付方案设计和落地实施，解决部署过程中遇到的软硬件兼容性和性能问题。 2、负责大模型交付方案设计和落地实施，解决部署过程中遇到的模型兼容性和性能问题。 3、负责Agent方案设计和落地实施，包括但不限于业务架构设计、智能体搭建、提示词工程、RAG和全链路优化等。 4、负责通义大模型和相关产品运维过程中的疑难问题排查、版本升级和性能诊断。