阿里云诚云科技-高级技术服务工程师-百川项目
任职要求
• 在中型企业或云服务提供商从事SRE、运维工具开发、客户技术服务相关工作，具备2年及以上工作经验 • 具备云原生、大数据、数据库、网络、中间件等领域中的一项或多项技术理解和应用经验 • 了解分布式计算、存储、数据库、网络的各项功能和操作，同时对同类开源或友商的产品有所了解 • 了解所支持业务线关联产品的原理架构，对阿里云和友商的相关产品均有一定了解 • 可在指导下提炼客户通用需求，能够识别客户的业务需求 • 主动沟通和换位思考，加深沟通的主题和深度 • 职业化的书面沟通，比如客户沟通邮件、工作汇报等 • 有一定的服务意识，能够站在客户的角度急客户之所急，对客户情绪能够进行一定的安抚 • 了解工单业务流程，熟悉工单工具和系统 • 识别内外部干系人，在指导下完成简单客户项目沟通协调，满足服务SLA • 能够在指导下为客户输出上云技术解决方案，能够引导客户理解和应用合理的解决方案 • 在解决方案实施过程中，能够发现问题，并推动问题在标准解决方案中进行彻底解决 • 掌握高可用优化、云上护航、容量规划、架构优化、容灾建设、成本评估及优化等SRE方案架构领域所需要的应对场景、管控思路、常用工具手段等基础知识体系和方法论，基于客户实际业务场景，规划可实施的提升方案
工作职责
1、云产品稳定性保障，风险巡检 客户云产品稳定性、体验相关事项治理，产品风险巡检，故障的应急跟进与处理 2、客户技术专项处置与支持 复杂、疑难问题/技术方案/活动护航保障/产研共建专项主导与管理工作 3、排查问题，管控体验 高效排查解决产品技术售后问题，在服务过程中关注客户体验提升、有效管控客情 4、专精客户行业，技术沉淀 提炼客户行业技术服务方案，沉淀内部技术文档，持续提高公共云/混合云各行业最佳实践能力
-负责新一代 AI 搜索产品的通用架构能力规划与建设落地，牵引AI架构的优化方向，持续构建AI竞争力 -分析关键的AI应用场景，发现技术瓶颈，提出架构优化建议 -负责 AI 各种子系统设计，比如memory系统设计、模型流控、风控设计、智能体分发协议设计等 -负责 AI 搜索服务运维、系统级架构优化和治理 ，提出建设性意见，提升服务性能和稳定性建设 -负责AI能力统一输出及转化为能够赋能提效的终端产品研发 -负责对接涉及多团队协作项目的工作分解和实现等其他工作
1. 负责交付伙伴生态管理，能指导合作伙伴基于阿里云开展业务，从伙伴售前能力、沉淀产品和解决方案等方面帮助伙伴成长，提升伙伴在阿里云的项目成交率 2. 基于年度业务目标及伙伴合作政策，协同采购、交付等合作方，形成对伙伴的考核及sla要求并进行动态更新管理，对伙伴的生命周期管理负责 3. 通过拉动伙伴销售团队与阿里云销售团队联合销售，挖掘产品或解决方案的潜在商机，拓展市场新增客户业务机会 4. 协同内外部团队，有效利用各类资源和渠道，包括：在线营销、线下活动、伙伴拓展等手段，促进SMB交付服务目标的达成；
主要职责： 一、区域技术赋能与培训 (40%) 培训体系落地：负责组织和实施所在区域服务工程师的技术培训，包括新产品技术、新工艺、常见故障排查等。 技术认证考核：设计与执行所在区域工程师的技术等级认证与技能考核，为工程师的技能定级提供专业评估。 带教与辅导：对新入职或技能薄弱的工程师进行一对一技术带教与现场（或远程）辅导，加速团队能力成长。 二、复杂技术支援与质量攻坚 (30%) 终极技术升级点：作为区域内的技术支援节点，远程或现场指导解决工程师无法处理的疑难杂症。 服务质量监控：抽检服务工单，对故障判断准确性、维修方案、服务规范进行技术和质量审核。 重大事件响应：主导处理与家电服务相关的重大客户投诉与应急事件，提供技术解决方案。 三、知识管理与沉淀 (30%) 案例库建设：系统性收集、分析、编写本省区的典型故障案例库、技术快报和经验手册，形成可复用的知识资产。 经验推广：定期组织技术分享会，将优秀的维修经验、技巧和方法在区域范围内推广普及。 反馈与改进：总结技术痛点和服务瓶颈，向总部和产品供应商反馈高频、共性的产品缺陷与技术改进建议。
1.负责腾讯云大数据基础运维和客户问题解决,基于腾讯云提供的EMR、Elasticsearch、TCHouse产品，解决客户在产品使用过程中遇到的问题，为客户业务提供最佳服务体验； 2.负责报障大数据产品服务稳定性，包括全局数智化监控、服务架构容灾、容量管理等基础运维能力建设，保障大数据服务SLA； 3.负责运维标准流程规范制定，建设大数据产品运维标准、大数据产品规范化变更流程和大数据组件可观测性标准等； 4.参与智能化运维AIOps，对标互联网SRE业界优秀经验，基于自研运维平台，实现智能化运维，提升运维效率。