阿里云阿里云智能-数据中心IT交付专家-杭州
任职要求
1、本科及以上学历，专业要求项目管理、计算机专业背景。 2、具备5年级及以上数据中心项目交付管理经验，研发安全生产能力 3、具备项目全过程管理能力，对整个项目目标、进度和质量进行有效控制，善于寻求资源解决问题。 4、自驱力好，责任心强，良好的团队协作能力，有良好的协调沟通能力及总体把控能力，具备复杂问题解决能力。 5、具备熟练英语口语交流能力者优先选择。
工作职责
1、负责阿里云全球IDC机房内服务器、网络设备、机柜等交付管理，团队管理，指定并持续优化交付标准，流程，提升交付效率。 2、负责服务器、网络设备、机柜项目交付域的生态管理和建立过程管理标准，安全合规、优化改进，构成持续稳定的交付。 3、交付与平台自动化相结合，持续优化交付平台流程，增强交付过程的安全、数字化、自动化能力。 4、负责IT交付（服务器、网络设备、机柜等）交付中机房稳定安全的管控，准入考核机制建设，人员分类分级标准，实现交付过程对在线业务零影响。 5、负责IT交付（服务器、网络设备、机柜等）SLA，分析SLA完成情况，从根本呈现解决问题，确保SLA满足要求。 6、负责IT交付（服务器、网络设备、机柜等）质量，落实质量问题复盘和问题解决。 7、参与设施运维、IT运维管理、资产管理、安全管理等相关工作
1、负责阿里云全球数据中心物理安全领域标准化策略的制定与落实，结合现场实际情况均衡考虑安全管理的质量、效率、成本，为业务的健康发展保驾护航； 2、负责对数据中心进行全面业务调研与安全评估，识别并优化关键业务流程的安全关键控制点，推进数据中心安全管理体系化建设、智能化能力建设； 3、负责对数据中心开展定期检查，识别安全漏洞和系统缺陷，并通过安全技术手段予以解决； 4、负责物理安全领域新技术的研究、探索、设计、系统开发、推广和验证工作，为数据中心设计、设备选型等技术迭代提供技术支撑。参与数据中心基础设施建设、验收测试等工作，保障新建项目交付质量； 5、负责与周边团队建立高效协同合作关系，推动安全体系落地并常态化运营，提升数据中心安全管理标准化水平。
负责阿里国际数字商业集团国内外IT&云服务品类采购，支持AIDC全部业务在全球的业务需求，包括云服务，通信服务，软件及许可，系统型数据，办公IT，网络通信设备及服务等细分领域。负责需求管理、项目交付、供应商管理、成本管理、流程提效和合规管理等采购全链路。 1. 针对不同业务的需求，定制产出适配的采购解决方案，完成供应商寻源、比稿邀请、谈判、合约签署、项目履约等工作。 2. 定期进行采购分析，深入了解行业市场变化特点及趋势，不断优化解决及交付方案，成本控制方案，持续提升整体采购效率。 3. 建立并完善供应资源池，进行供应商绩效评估和分级管理， 建立丰富、灵活、性价比高的优质资源池 。 4. 重点细分分类，建立成本基线以及有效的成本节降的方法 5. 跨部门沟通与合作，以及拿结果，协同采购内部各团队、业务方、服务商等多方。。 6. 遵循公司的采购政策和合规要求，审查和优化采购流程，确保采购过程高效、透明和规范，参与采购流程的数字化和自动化改进，提升采购效率。 7. 管理团队，提升团队专业能力，提升人效和交付质量
阿里专有云应用运维与可观测团队，为专有云客户提供极致用云的解决方案与产品矩阵，帮助企业更好地管理IT服务和基础设施，提高运维效率、运维安全性以及业务连续性 岗位职责： 1、 参与并负责云+应用一体化运维平台的设计与实现，包括应用蓝图、自动化发布、应用容灾、资源编排等能力 2、参与并负责全景监控的设计与实现，围绕健康画像构建监管控一体化AIOPS运维平台，实现故障的快速发现、智能定位以及高效恢复链路闭环 3、参与并负责专有云日志服务SLS的设计与实现，为Log、Metric、Trace等可观测数据提供一站式采集、加工、查询与分析、可视化与告警、消费与投递等能力 4、参与并负责专有云应用市场的设计与实现，基于开发者中心与交付中心打造专有云产品生态体系 5、参与并负责专有云统一CMDB、流程引擎、终态引擎、监控采集和计算等基础技术的设计与实现
1.需求分析与场景识别：与政企客户紧密合作，理解政府和央国企客户的人工智能等新一代信息技术应用诉求，在一个到多个领域有相对深入的行业know-how。能够挖掘客户“与当前人工智能技术发展水平相匹配、具备应用落地条件、投入回报效益明显”的场景。 2.咨询规划与解决方案：理解不同技术（如NLP、CV、多模态等）适用的场景和能力的上下限。能够熟练掌握规划咨询方法，引导客户需求，以云计算+大模型为基础，设计企业总体战略规划及可落地的解决方案（并识别阿里云的商机：算力集群、大模型调用、大模型平台、知识中心、语料基地等）。将传统 IT 技术与大模型结合，解决客户实际场景问题。 3.产品需求反馈与优化：依据市场/客户需求、市场技术动态，结合技术研判向产研部门反馈大模型应用解决方案及Agent工具等的优化建议，推动技术创新和解决方案的迭代升级，提升产品市场竞争力和市场占有率。 4.市场敏感与扩展复制：挖掘可复制、可规模化、符合市场逻辑的通用大模型应用场景，通过客户案例的落地对成功实践进行总结归纳完成从0到1；并对内部团队及客户进行知识和项目分享，促进从1到N的复制。