阿里云阿里云智能-技术服务经理TAM-公共云互联网KA客户-北京
任职要求
1. 2年以上泛娱乐、零售、金融、教育等行业大型互联网应用（含AI原生应用）或集团型企业应用的研发、架构设计、监控方案、Devops、AIops、维护、高可用改造方案经验。 2. 熟悉Agent开发框架及工具（LangChain/Dify/LlamaIndex/百炼等），模型推理框架（vLLM /sglang），模型训练框架（LlamaFactory、swift等），具备GPU集群调度、资源隔离、显存优化相关经验，能够解决大规模算力下的性能瓶颈与稳定性问题。 3. 熟悉主流大模型推理框架（如 vLLM, Triton Inference Server, TensorRT-LLM, TGI 等）。 4. 了解 NVIDIA GPU 底层架构及分布式通信机制（如 NVLink, NCCL, RDMA/RoCE 高速网络）。 5. 熟悉JAVA、Python、GO其中一门开发语言，熟悉常见中间件、数据库、大数据组件，如Redis、Nacos、K8s、Kafka、s…
工作职责
1. 企业级 AI Agent 工程落地指导: 作为客户 AI 应用技术服务的第一责任人，深入理解客户业务场景与技术痛点，主导Agent等工程全链路落地服务：从 RAG 构建、知识库向量化、Prompt Engineering 调优，到多 Agent 协作编排、工具链集成与 Function Call调试，确保 AI Agent 在生产环境高效运行。 2. 大模型训练与推理全链路架构设计，负责从数据到模型端到端技术支持:数据侧：设计数据采集、清洗、标注流程，搭建高质量训练数据 Pipeline; 训练侧：基于 PAI 平台进行模型微调（SFT/RLHF）、LoRA 适配、分布式训练集群调度; 推理侧：优化推理性能（KV Cache、Flash Attention）、推理服务弹性伸缩、Tokens成本治理 3. AI 云原生稳定性保障: 从客户架构视角出发，通过自动化巡检、AIOps 工具链推动问题主动发现与风险预防。构建 AI 云原生全链路可观测体系，覆盖 SaaS 层（百炼/通义）、PaaS 层（PAI/DashScope）、IaaS 层（GPU 实例/高速网络）。结合大模型业务的高并发、长文本等流量特征，制定 GPU 算力集群的弹性扩缩容策略。负责推理延迟优化、显存 OOM 治理、模型服务灰度发布、模型流量调度、算力混沌工程、故障快速定位与 RCA 沉淀。 4. 卓越架构护航从公共云企业客户的业务视角出发，基于云上卓越架构最佳实践，主导客户云系统的持续诊断与重构。围绕高性能、高可用、安全合规、运维提效与成本精细化管理五大维度，推动架构的标准化与现代化升级。攻坚 AI 基础设施与传统业务系统的异构集成难题。设计并落地云上弹性伸缩方案，确保大模型/AI 业务在云端环境下的无缝对接、平滑扩缩容与极致弹性。
岗位描述： 1. 企业级 AI Agent 工程落地指导 作为客户 AI 应用技术服务的第一责任人，深入理解客户业务场景与技术痛点，主导Agent等工程全链路落地服务：从 RAG 构建、知识库向量化、Prompt Engineering 调优，到多 Agent 协作编排、工具链集成与 Function Call调试，确保 AI Agent 在生产环境高效运行。 2. 大模型训练与推理全链路架构设计，负责从数据到模型端到端技术支持 数据侧：设计数据采集、清洗、标注流程，搭建高质量训练数据 Pipeline 训练侧：基于 PAI 平台进行模型微调（SFT/RLHF）、LoRA 适配、分布式训练集群调度 推理侧：优化推理性能（KV Cache、Flash Attention）、推理服务弹性伸缩、Tokens成本治理 3. AI 云原生稳定性保障 从客户架构视角出发，通过自动化巡检、AIOps 工具链推动问题主动发现与风险预防。构建 AI 云原生全链路可观测体系，覆盖 SaaS 层（百炼/通义）、PaaS 层（PAI/DashScope）、IaaS 层（GPU 实例/高速网络）。结合大模型业务的高并发、长文本等流量特征，制定 GPU 算力集群的弹性扩缩容策略。负责推理延迟优化、显存 OOM 治理、模型服务灰度发布、模型流量调度、算力混沌工程、故障快速定位与 RCA 沉淀。 4. 卓越架构护航从公共云企业客户的业务视角出发，基于云上卓越架构最佳实践，主导客户云系统的持续诊断与重构。围绕高性能、高可用、安全合规、运维提效与成本精细化管理五大维度，推动架构的标准化与现代化升级。攻坚 AI 基础设施与传统业务系统的异构集成难题。设计并落地云上弹性伸缩方案，确保大模型/AI 业务在云端环境下的无缝对接、平滑扩缩容与极致弹性。
岗位描述： 1. 企业级 AI Agent 工程落地指导 作为客户 AI 应用技术服务的第一责任人，深入理解客户业务场景与技术痛点，主导Agent等工程全链路落地服务：从 RAG 构建、知识库向量化、Prompt Engineering 调优，到多 Agent 协作编排、工具链集成与 Function Call调试，确保 AI Agent 在生产环境高效运行。 2. 大模型训练与推理全链路架构设计，负责从数据到模型端到端技术支持 数据侧：设计数据采集、清洗、标注流程，搭建高质量训练数据 Pipeline 训练侧：基于 PAI 平台进行模型微调（SFT/RLHF）、LoRA 适配、分布式训练集群调度 推理侧：优化推理性能（KV Cache、Flash Attention）、推理服务弹性伸缩、Tokens成本治理 3. AI 云原生稳定性保障 从客户架构视角出发，通过自动化巡检、AIOps 工具链推动问题主动发现与风险预防。构建 AI 云原生全链路可观测体系，覆盖 SaaS 层（百炼/通义）、PaaS 层（PAI/DashScope）、IaaS 层（GPU 实例/高速网络）。结合大模型业务的高并发、长文本等流量特征，制定 GPU 算力集群的弹性扩缩容策略。负责推理延迟优化、显存 OOM 治理、模型服务灰度发布、模型流量调度、算力混沌工程、故障快速定位与 RCA 沉淀。 4. 卓越架构护航从公共云企业客户的业务视角出发，基于云上卓越架构最佳实践，主导客户云系统的持续诊断与重构。围绕高性能、高可用、安全合规、运维提效与成本精细化管理五大维度，推动架构的标准化与现代化升级。攻坚 AI 基础设施与传统业务系统的异构集成难题。设计并落地云上弹性伸缩方案，确保大模型/AI 业务在云端环境下的无缝对接、平滑扩缩容与极致弹性。
1.Manage Ant Digital Technologies’ international Technical Account Management (TAM) team, driving service excellence, customer satisfaction, and retention for strategic accounts; 2.Serve as the dedicated service lead for strategic accounts, building and maintaining long-term, trusted relationships with customers; 3.Develop a deep understanding of customers’ business contexts, needs, and pain points, and provide guidance on Ant Digital Technologies’ technology offerings, including AI-powered solutions, tailored service proposals, and proven best practices; 4.Conduct regular business analysis and deliver customer-facing reports, including incident reviews, service health reports, project status updates, and Quarterly Business Reviews (QBRs); 5.Serve as the voice of the customer by identifying and articulating customer needs and pain points, and collaborating cross-functionally to continuously improve the end-to-end customer experience; 6.Lead or participate in onsite and remote customer support meetings, including incident response, and coordinate with cross-functional support teams to resolve customer issues efficiently; 7.Represent the service function during pre-sales and sales stages, owning the technical service solution design and partnering with Business Development (BD) and Solution Architecture (SA) teams to deliver robust service proposals and ensure a smooth transition from contract signing to go-live.
1. 负责产品线的维修模式设计，结合成本、用户体验、能力制定全球各区域的维修层级 2. 负责产品线的SBOM（服务物料颗粒度）设计，结合产品特性与维修要求设计对应的维修物料及维修方案 3. 负责产品线的可服务性改进，结合产品特性、用户体验、成本持续提出有效的可服务性改善设计（DFS） 4. 负责维修领域的主数据管理，对SBOM主数据结构及变更管理。