智能化平台架构师

1.智能化平台架构设计​​：主导海量数据平台的自治大脑体系化建设，包括平台可观测/特征/评分体系、平台自治引擎、决策与生成式算法选型应用，构建覆盖数据研发、存算、治理等全栈场景的智能化座舱；
2.​​技术研发与产品落地​​：推动智能运维、自动化诊断、资源调度优化、智能资产治理等核心模块研发，探索AI4DB（如Auto-MV、Auto-Index、NL2SQL）、运筹算法与大数据组件的深度融合；
3.​​跨领域协同与价值交付​​：深入业务场景，联合数据研发、运维、算法团队，推动数据治理规范、资产质量提升及资源效率优化，实现平台能力与业务价值的双向闭环；
4.​​前沿技术探索​​：研究大模型Agent构建、Prompt优化、智能调度（如DAG优化、异构资源动态分配）、参数调优等技术方向，打造业内领先的智能化数据平台；
5.​​全生命周期管理​​：主导平台从需求分析、架构设计到规模化落地的全流程，制定SOP并沉淀方法论，确保系统高可用性与可扩展性。

1. 基础能力​​：
精通Java/Python/SQL，扎实的计算机基础（JVM、多线程、分布式架构）；
深入理解Hadoop、Spark、Flink、Kafka等大数据组件原理，具备性能调优及故障排查经验；熟悉Spring生态、Redis、MySQL/PG及微服务设计；
​​2. 智能化技术栈​​：
熟悉大模型技术（如Prompt工程、模型蒸馏）、运筹决策优化算法（如调度策略、资源分配、HBO/RBO/黑盒调优）、时序异常检测与预测算法，有AIOps、AI4DB落地经验者优先；
3. 大数据领域系统化经验​​：
3年以上大数据平台建设经验，主导过数据治理、智能调度、存算引擎等复杂项目；
掌握元数据管理、数据血缘、资产图谱、数据质量等数据治理技术,熟悉Kimball维度建模、ETL/ETLT/NoETL开发及数仓规范；
具备超大规模集群（万级节点）优化经验，熟悉云原生监控、CMDB、自动化巡检工具；
​​4. 业务与软技能​​：
具备强产品思维，能从业务视角拆解技术需求；
优秀的跨团队协作能力，主导过10人以上技术团队或跨部门协作项目，以结果为导向，具备技术规划与资源整合能力；
对技术前沿敏感，有技术攻坚意愿，能快速响应复杂问题并输出系统性解决方案。。加分项：