岗位职责
疑难技术问题解决 • 技术支持与问题解决：为客户提供云和AI产品的技术支持，快速定位并解决复杂疑难问题，提供有效的解决方案和产品最佳实践，确保客户业务系统的核心功能和性能达到预期标准； • 故障应急：参与故障及客情应急处理，负责技术排查，并产出详细的故障技术复盘报告，帮助TAM了解故障细节，协助TAM消除客户故障客情。 • 技术创新与优化：技术探索和创新，持续优化云和AI产品的诊断能力和架构方案，沉淀最佳实践 产研共建体系建设 • 产品需求、缺陷挖掘与转化：作为客户需求与产品研发之间的桥梁，挖掘/提炼客户痛点与需求，定位日常问题中的产品缺陷，转化为可落地的产品功能或技术优化方案。 • 产品改进方案设计与验证：基于客户场景推进产品改进，确保产品能力与市场需求对齐。 • 产品稳定性治理：通过产品故障、客户应急提炼产品稳定性和共性问题隐患，推动产品缺陷、共性问题和产品架构风险治理，转化为产品版本迭代需求和产品风险治理专项并跟进完结。 • 产品诊断工具开发：提供产品上线后的技术支持（故障排查、性能优化）并推动自动化工具开发，提升服务效率（如运维脚本、监控工具）。 • 产品知识库共建：完善产品技术文档知识库和最佳实践案例；组织内部培训，传递产品技术细节。 AI Agent智能体建设 • 基于AI大模型能力，开发与优化自助诊断工具和平台，针对通用问题，快速诊断并给出解决方案。 • 探索AI大模型的应用，提升现有售后系统的智能化水平，为客户提供更加精准、高效的自助服务体验 重要客户的专项保障 • 结合客户业务的通用场景，对客户在用云和AI阶段一些专项保障场景中，提供专家能力支持，能够深入挖掘客户需求并可影响产品/客户，完成对客户重要活动的保障。
职位要求
• 3年以上AI大模型/云原生/虚拟化系统技术运维、售后、研发经验，有大型项目运维/模块开发/方案设计/实施交付经验， 了解AI和云原生技术原理，具备应用能力。 • 掌握模型调优、性能优化、高可用优化、容量规划、架构优化、容灾建设、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，规划可落地实施的提升方案 • 可在指导下提炼客户通用需求，能够识别客户的业务需求， 能够为客户输出上AI大模型/模型微调/云原生算力调优/云故障排查/云产品高可用容灾/等方面技术解决方案，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 • 主动沟通和换位思考，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 • 了解弹性计算、存储、全栈AI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。 • 对云产品、微服务、AI大模型相关技术有较体系化的认知，并在1-2个技术方向有所研究，对部分核心源码、AI理论基础和算法模型、开源框架等有一定研读。 • 具备单体架构选型和设计能力，并能对客户和生态技术研发过程的问题具备代码排查能力，具备比较深入的排障能力，能够帮助客户排查并定位产品疑难问题。
