数字化平台技术架构师

1、负责各业务系统的技术路线选型和重要技术决策，主导架构设计评审和核心技术预研。
2、深入了解业务需求,进行拆解及架构分析、制定架构方案将业务与技术结合，构建安全、稳定、好用的系统，进行架构验证或动态调整优化（分析、规划、设计、实现、优化全程参与）
3、中间件以及通用组件的开发,开源项目的二次开发,达到项目自定义需求;
4、快速定位和解决项目存在的问题,优化系统性能;
5、与运维合作,共同制定一些监控指标以及告警工具;
6、管理技术组成员，制定相关工作流程和规范，领导、监督、考核、指导技术部的工作，对团队进行技术培训。
7、定期进行技术分析和质量分析工作、制定预防和纠正措施；技术系统文件等资料的整理保管。
8、负责企业 AI 体系、大模型 / 机器学习平台、算法工程整体架构规划、方案设计与技术选型，输出架构文档、技术规范与落地标准。
9、跟踪前沿 AI 技术、大模型框架、开源生态，结合业务做技术预研、原型验证，推动技术迭代与架构升级。

【任职要求】：

1、符合本单位相应职级任职要求；硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、电子信息等相关专业；
2、从事软件项目开发工作8年以上，技术团队管理工作二年以上，成功策划过两个以上大中型软件项目的开发。
3、熟悉C/S，B/S、分布式等多种系统架构，掌握微服务设计思想； 对OOAD理念有深入理解，懂得使用图形化工具交流工作。
4、掌握完整的计算机知识体系，了解多种编程语言，有良好团队领导能力、项目管理和进度控制能力。
5、有过大型ERP、WMS、大数据平台、供应链系统等项目的经验，有过jvm性能优化；对java的框架有过源码分析；对java有过深入研究，熟练使用golang，python，shell；
6、能够监控，分析系统性能瓶颈；有过分布式存储的经验（HDFS，hbase等）；熟悉redis，couchdb，mongodb等缓存或nosql的使用，熟悉使用zookeeper，consul，etcd等协调者的使用，以及使用其更高级功能。掌握springcloud，可以能够实现springcloud组件和扩展工作,源码级别;
7、有过微服务的设计经验，提供微服务部署方案并实现；有自动化部署经验；深入掌握docker，了解docker engine；熟练运用及掌握容器编排工具的原理，如；K8S/swarm mode/mesos等；
8、熟悉AI原生技术栈（如大模型微调、机器学习框架、向量数据库），有AI在基建场景的落地认知。
9、精通主流 AI 框架：PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle、MindSpore 等，熟悉模型训练、微调、量化、剪枝、蒸馏等优化技术。