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阿里云

阿里云智能-公共云解决方案架构师-数据与AI融合方向(北京/杭州)

  • 社招
  • 北京 / 杭州
  • 本科及以上
  • 销售技术支持
  • 发布于 2026-10-20
原岗位链接 ↗

岗位描述

岗位描述
1、解决方案设计与交付
基于阿里云数据产品矩阵(PolarDB、AnalyticDB、MaxCompute、Flink、Hologres、Lindorm、DataWorks 等),为客户设计服务于 AI 应用场景的数据架构方案。典型场景包括:企业知识库构建(RAG 数据底座)、AI 训练数据工程、实时特征平台、多源异构数据整合为统一语义层、向量+结构化混合检索等。
2、技术布道与能力建设
开发面向一线 SA 的"数据 × AI"融合方案培训体系,帮助 SA 团队理解 AI 时代数据基础设施的新需求和新架构模式;面向客户开展技术 Workshop,推动客户从传统数据架构向 AI-Ready 数据架构演进。
3、重点项目技术攻坚
以 Task-Force 方式介入涉及数据底座建设的重点客户项目,包括:数据架构评估与规划、引擎选型对比(OLAP/HTAP/向量/图等)、数据迁移方案设计、性能调优与 PoC 验证等。
4、技术前瞻与产品反馈
跟踪数据基础设施与 AI 应用交叉领域的技术趋势(如统一向量+关系存储、数据湖上的 AI 训练、实时 Feature Store 等),输出竞争分析,反哺产品迭代。

岗位要求
必备能力
● 解决方案架构设计能力:具备体系化的解决方案架构设计思维,能针对具体的数据架构场景(如实时数仓、AI-Ready 数据底座、混合检索平台等)独立完成端到端架构设计,涵盖逻辑架构与关键组件设计、组件的技术选型对比,以及稳定性、可靠性、成本、可扩展性等非功能性维度(卓越架构)的评估与权衡。
● 本科及以上学历,5 年以上数据相关系统经验,且有独立主导端到端数据方案设计(而非仅参与单点开发或平台运维)的经历
● 熟悉数据处理和分析的全链路流程,具备以下能力中的至少两项深度经验:
○ OLAP/数仓引擎:深度使用或调优 ClickHouse、Doris/SelectDB、AnalyticDB、Hologres 等主流引擎
○ 数据库架构:分布式数据库设计、高可用架构、数据迁移与容灾方案
○ 实时数据处理:Flink/Spark Streaming 等流计算引擎的架构设计与调优
○ 数据湖架构:Iceberg/Hudi/Delta Lake 等湖格式的架构设计与实践
● 能够理解 AI 应用对数据基础设施的需求(向量检索、知识抽取、数据标注、特征工程等),并有意愿向此方向延伸
● 熟悉主流云厂商的数据类产品,有实际的产品选型对比经验
● 具备大规模数据架构设计能力:高并发、高可用、可扩展
● 优秀的面向客户技能:能向客户中高层传递数据架构的业务价值,引导技术决策
加分项
● 有向量数据库(Milvus、Pinecone、PGVector、DashVector 等)的实际使用或集成经验
● 有 RAG 系统数据底座设计经验(文档切片策略、多路召回、语义索引等)
● 有 AI 训练数据工程经验(数据清洗、标注管线、数据飞轮设计)
● 有 Text2SQL、NL2SQL、DataAgent 等数据智能化访问方向的项目经验
● 有数据治理平台或数据目录(Data Catalog)的建设经验

销售技术支持方向的申请准备

先核对岗位要求与自己的经历,再准备档案、投递和面试。

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