阿里云阿里云智能-技术服务专家( 金融行业）-上海
任职要求
• 5年以上大型互联网应用或集团型企业应用的解决方案、架构设计、服务端开发、交付、运维相关经验
• 具备技术背景、有基于云产品的大规模应用开发或运维经验
• 具备运维管理能力，能够对客户的系统进行全面管理和优化，确保云平台的稳定性与高效性
• 能够协调内外部干系人，独立完成简单客户项目管理或内部复杂项目管理，满足服务交付SLA，客户或业务方满意度高
• 准确识别和分类客户及关键干系人，针对不同的客户群体建立不同的应对措施
• 营造沟通氛围，把握沟通要点，有效倾听，清晰表达
• 良好的服务意识，能够对客户问题一根到底，切实帮助客户解决难题，并能保证客户满意度
• 对于特定领域，能够在有准备的情况下与客户高层沟通
• 具备系统性和全面性的解决方案设计和架构能力，能在复杂的技术环境下为客户提供可靠的解决方案
• 具备将复杂…工作职责
标准化运维 • 通过风险治理、产品变更升级、故障应急等来维护客户云平台的稳定性 • 通过不断的资源与性能优化，帮助客户持续提升用云效率 • 以用户视角推动云产品运维能力可支持性持续提升，降低云平台运维难度 标准化交付（混合云） • 负责项目集成方案制定与标准化交付实施，识别和屏蔽实施前技术风险 • 负责制定云计算、大数据、AI等产品的可交付性标准、数据中心体系的质量建设与标准输出，持续提升产品的可服务性和质量，负责建立知识库、交付工具、交付流程优化及方法论； • 建设和培养生态可交付能力，帮助客户实现最终业务价值 标准化迁云 帮助客户业务迁移上云、用好数，为客户提供应用/大数据架构设计、数据库国产化，应用/大数据性能调优，数据治理以及数据中台建设等技术服务，提供云上产品在行业应用的最佳实践和解决方案。 技术支持 • 作为主要联系人，解决客户在使用阿里云服务过程中遇到的技术问题，通过风险治理、产品变更升级、故障应急等来维护客户云平台的稳定性 • 向客户提供最佳实践、指导和培训，帮助他们充分利用阿里云的功能和服务 • 向客户提供全方位的云技术支持、成本优化、成熟评估与咨询、合规与安全加固等服务，以提升客户的云上业务效率和可靠性 技术咨询和规划 作为技术专家，理解客户的IT战略和方向，结合云产品为客户提供深入的技术咨询、架构建议、产品选型等服务相关解决方案，成为客户数字化转型的长期伙伴 云上优化 • 通过对业务需求的深入理解，搭建和优化系统架构、建设业务容灾能力、设计和实施监控系统，引导日常容灾演练，以提高云上业务的稳定性和可靠性，保证高并发下的系统性能和响应速度 • 实现智能监控和预警，提升客户的业务效率和用户体验，并优化基础架构和应用程序 客情建设和商机拓展 识别客户关键决策人，用客户的语言展开对话，获取客户信任，挖掘产品和技术需求，形成有效商机并进行履约
1. 作为金融客户SKA&KA技术服务工作的第一责任人，深入了解客户业务场景，与客户的架构、开发、运维团队深入合作，梳理分析客户现有云产品及应用架构，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。 2. 与阿里云各团队充分合作，从客户架构视角出发进行问题处置、护航保障、风险治理，并沉淀输出最佳实践及工具产品，面向客户痛点主动进行专项高阶服务。 3. 追踪互联网KA客户关键稳定性问题，持续协助客户治理并不断推动阿里云产品及服务的优化改进。
1、围绕金融行业领域的AI场景(智能客服、风控、进件审核、投顾等)，基于对业务场景需求的挖掘和理解，提供全栈的AI大模型技术服务，实现AI大模型在金融行业领域的价值落地，服务内容包括AI算力训推性能优化服务、Agent架构设计（单智能体/多智能体协同、工具调用等）； 2、负责针对金融行业构建AI大模型全栈技术服务体系，围绕AI算力、平台、后训练、应用Agent方案落地等服务内容建设标准化服务能力与服务工具，推进AI服务方案在金融行业的规模化落地。 3、负责跟踪与研究业界前沿AI技术，探索与推动AI前沿技术在汽车行业领域实际场景的快速应用与落地，协同团队推动行业客户基于Dify、百炼、点金等框架的工程化实现与性能优化；
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。