阿里云阿里云智能-技术服务专家-AI汽车行业-上海/杭州
任职要求
1、3年以上大型互联网或集团型企业级应用的架构设计、稳定性保障、监控体系构建、DevOps/AIOps实践、高可用改造或运维体系建设经验，具备端到端解决方案落地能力。 2、 具备扎实的编程能力，熟练掌握 Java /Python /Go 等主流开发语言，能够高效实现业务逻辑与系统组件,具备算法设计与性能优化经验，可针对实际场景对核心算法或数据处理流程进行调优，提升系统吞吐、响应效率与资源利用率。 3、具备大模型及AI类项目的端到端实施、性能调优与高可用保障能力，熟悉AIOps在云原生环境下的落地实践，能够基于可观测性数据驱动智能告警、根因分析与自愈策略，提升AI系统在生产环境中的稳定性、可靠性与运维效率。 4、在至少一个核心技术领域具备扎实积累，如数据库、网络…
工作职责
1、深入理解客户的业务场景与技术架构，与客户的架构、开发及运维团队紧密协同，全面评估其现有云上应用架构与产品使用现状，围绕稳定性、可观测性与成本效能，设计并推动落地高可用、高韧性、高易用的云上优化方案。覆盖领域包括但不限于：云原生监控体系建设、风险主动发现机制、混沌工程与容灾演练、业务快速恢复与降级策略、微服务架构演进、FinOps成本治理及高可用架构重构等。 2、联动阿里云内部产品、研发、解决方案及技术服务团队，以客户架构视角驱动问题闭环、重大活动护航、风险治理与架构治理，沉淀可复用的最佳实践、方法论及工具产品，主动识别客户痛点并开展高阶专项服务。 3、持续追踪客户关键稳定性问题，推动根因分析与长效治理机制建设，并反哺阿里云产品与服务体系的持续优化与能力升级。 4、主导或深度参与客户云上架构改造项目的落地实施，通过架构调优、资源治理与技术选型，持续提升系统性能、业务连续性与资源使用效率，实现“稳、快、省”的云上运营目标。
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、客户需求调研与分析，与潜在客户、合作伙伴及行业专家保持紧密沟通，收集、整理汽车座舱领域的市场需求、痛点问题及未来趋势 2、依据客户需求调研结果，协同研发、产品团队，构建贴合客户实际的汽车座舱解决方案 3、作为技术专家代表，面向客户进行汽车座舱产品的技术讲解、答疑解惑，阐述公司产品的技术先进性、可靠性及与竞品的差异化优势 4、收集客户对公司产品的反馈意见，协同内部团队进行方案优化与产品改进，不断提升客户满意度与市场适应性 5、持续跟踪汽车座舱领域竞争对手的产品动态、技术路线、市场策略，定期撰写竞品分析报告，为公司产品研发、营销策略调整提供决策依据
1、负责制造行业解决方案工作，熟悉了解制造业业务流程和数字化方案，有制造业客户对接经验，包括但不限于能源化工、煤炭、钢铁冶金、汽车、消费电子、芯片半导体等细分行业； 2、了解行业和企业的业务痛点，面向制造业企业，能够对话企业中高层管理者并传递产品和服务价值，针对企业提供专业的管理与业务咨询建议，解决企业问题； 3、对AI等新技术有认知，有较强的学习能力，能够通过整合内外部资源，基于市场和客户需求产出行业策略和解决方案，匹配行业共性痛点，提升产品在制造行业的综合竞争力和影响力； 4、基于行业认知、企业共性需求、市场竞争分析等多角度，对接产品研发团队，传递市场需求、提供专业意见，帮助产品进行迭代，以更好的匹配和引领市场需求。
团队介绍：IaaS字节跳动基础架构IaaS团队致力于不断创新，推动云计算产业发展和IaaS架构演进。作为云计算基座我们服务了字节跳动旗下包括抖音、今日头条、西瓜视频、飞书等明星产品， 并通过火山引擎云基础产品服务外部客户：包括金融、汽车、游戏、电商、社交媒体、高端制造、科研院所等各行各业的丰富场景， 为亿级用户量的APP和ToB业务提供安全、稳定、高性价比的算力。 我们坚持全栈自研，软硬一体，全面拥抱云原生， 在技术上追求极致： -基于智能库存调度、精细化监控以及自动化运维能力， 来管理遍布全球超百万台规模的服务器集群； -自研高吞吐、低延迟、高弹性的网关网元以及高弹性高并发的计算存储服务来应对抖音春晚、双十一等各种流量洪峰； -打造万卡超大规模的GPU集群， 与机器学习平台、火山方舟一起构建了从基础设施到模型生态的完整解决方案； -此外，还提供和火山引擎公有云同源架构的veStack混合云平台，支撑客户的本地化部署和跨云资源的弹性伸缩等。 1、负责大模型训练和推理所需的IaaS基础设施的规划、建设与维护； 2、与业务团队密切合作，支持业务新算法和模型的集成，并优化其在IaaS基础设施上的性能； 3、开发和维护自动化工具，提高大规模模型基础设施的可观测性、可扩展性和可管理性； 4、跟踪业界AI新兴技术和行业趋势，参与新技术的研究与应用，推动基础设施的持续升级。