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腾讯云大数据-Data+AI高级产品架构师
腾讯云大数据-Data+AI高级产品架构师
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公解决方案
解决方案
Data+Ai
Pytorch
Tensorflow
云计算
商业化落地
机器学习平台
解决方案架构
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
头部云厂高薪前沿岗，技术商业化双轮驱动，WLB一般
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
7.0万
比解决方案中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2260 个在招 · 其中解决方案 15 个
市场机会
选择面较广
北京 · 解决方案 · 约 170 个在招
职位详情
关于这个职位
负责腾讯云Data+AI场景（如智驾、具身智能、大模型）的商业化落地与解决方案设计
深入理解客户痛点，输出整体技术方案并推动转化
作为产研与客户间的桥梁，协同多方解决技术问题，并反哺产品迭代优化
最低要求
计算机、通信等相关专业，本科及以上学历，5年以上Data Infra/AI Infra方向的从业经验，有云计算相关领域经验优先
熟悉Data Infra/AI Infra相关技术栈（包括Ray、PyTorch/TensorFlow、MLFlow、Spark等)，有较多了解，并熟悉组件在各种大数据场景中的使用的特点和问题
有机器学习平台建设、多模数据闭环平台经验者优先
熟悉主流云计算厂商Data+AI产品特点，有云厂商架构师经验者，尤其智驾、具身智能、LLM等赛道优先
较好的沟通交流能力、清晰的逻辑思维能力
积极负责的工作态度、良好开放的工作心态和团队配合能力
英语熟练，可以进行客户日常交流和支持的优先
工作职责
负责腾讯云大数据Data+AI场景化赛道的商业化落地，如智驾、具身智能、LLM等赛道
能够深入理解客户在Data+AI场景下对于产品和方案的需求和痛点，针对客户业务场景和产品技术需求，设计整体Data+AI解决方案
能够向客户推荐腾讯云Data+AI产品和方案的核心优势和能力，攻坚和转化客户，沉淀Data+AI场景化解决方案
深入了解客户针对Data+AI产品技术问题和需求，作为大数据产品团队的桥梁，能与行业、产研、售中、售后团队协作，高效解决客户问题
提炼客户对于Data+AI产品核心关键需求，推动产品能力不断优化提升
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 背靠头部云平台，直接对接智驾、LLM等顶尖AI赛道，技术视野与行业资源极佳
- 高度参与商业化闭环，从方案设计到客户转化全流程锻炼，职业含金量与议价能力提升快
- 平台完善的技术生态与扁平文化，利于资深专家发挥架构影响力并接触核心业务
- 需同时兼顾技术深度与商业敏感度，对复合型能力与快速学习能力要求极高
- 前沿AI技术迭代迅速，需持续跟进底层框架演进与算力成本优化
缺点 / 挑战
- 直面客户压力与业绩指标，节奏快且需频繁跨团队拉通，多线程并行处理压力大
- 适合具备多年云/AI技术背景、渴望从纯技术转向“技术+商业”复合发展的资深从业者，抗压能力强且热爱挑战高价值项目
角色解读
- 可向云产品总监或首席架构师方向发展，主导更大规模的商业化战略与技术规划
- 横向拓展至AI赛道负责人，带领团队深耕具身智能或垂直行业大模型落地
- 长期积累将具备独立操盘云原生AI产品的综合能力，向技术型业务管理者转型
- 深入挖掘客户在Data+AI场景下的业务痛点与技术需求，定制整体解决方案并推动商业化落地
- 担任客户与内部产研团队的核心桥梁，协调资源推进项目交付与技术攻关
- 跟踪智驾、具身智能、大模型等前沿赛道进展，沉淀标准化可复用方案
- 收集一线市场反馈，驱动底层数据与AI产品能力的持续迭代优化
- 扎实的Data/AI基础设施技术背景，精通Ray、PyTorch、Spark等主流框架在实际场景中的应用
- 优秀的解决方案架构设计能力，能将复杂技术转化为可落地的商业方案
- 出色的跨部门沟通与客户对接能力，具备云厂商售前/架构师实战经验
- 对大模型、多模态数据闭环等前沿方向有深度认知与项目落地经验
申请策略
- 提前研究腾讯云最新Data+AI产品线及竞品动态，准备1-2个完整的技术转商业落地案例
- 面试时重点展现“技术翻译”能力与结果导向思维，避免陷入纯技术细节讨论
- 突出Data/AI Infra架构设计经验，量化商业化落地成果（如签约金额、客户数、方案复用率）
- 详细列举Ray、Spark、MLFlow等技术栈的实际项目应用与性能优化案例
- 强调跨部门协同与客户成功导向的过往经历，体现技术翻译与资源整合能力
- 系统梳理主流云厂商Data+AI产品矩阵差异，补齐商业化谈判与招投标知识短板
- 深化大模型训练/推理链路及多模态数据处理的前沿实践，掌握成本控制方法
- 提升结构化表达与高层汇报能力，强化方案路演与异议处理技巧
面试指南
- 采用STAR法则结构化陈述项目背景、目标、行动与量化结果，突出个人贡献
- 技术决策类问题聚焦“选型依据-权衡对比-落地验证”逻辑，展示工程严谨性
- 商业敏感类问题强调“客户价值-成本收益-可复制性”三维评估，体现产品思维
- 请分享一个你主导的Data+AI解决方案从需求调研到最终交付的全流程案例
- 面对客户提出的定制化需求与标准产品路线冲突时，你如何平衡与取舍？
- 简述Ray或Spark在你过往项目中的核心应用场景及调优经验
- 如何判断一个AI场景是否具备规模化商业化潜力？你的评估维度是什么？
- 复盘近3年主导的标杆项目，提炼可复用的方法论与失败教训
职位点评
薪资福利85
成长发展80
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
该职级对应头部互联网企业薪酬体系，结合年终绩效与福利补贴，整体现金收入处于行业中上游水平。
薪资信号偏高 (5.0千–9.0万/月)
成长发展
80较高
岗位直接对接LLM、具身智能等前沿赛道，技术栈现代且商业化落地空间大，能显著提升架构师的综合技术视野与行业影响力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Ray、PyTorch、TensorFlow、MLFlow、Spark、LLM、具身智能
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD未提及弹性或远程办公安排，架构师需频繁对接客户与内部产研团队，商业化攻坚属性强，预计工作强度较高。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
腾讯“用户为本，科技向善”的企业理念贯穿其中，岗位致力于通过Data+AI技术赋能千行百业，具备明确的产业数字化社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号用户为本，科技向善
创新程度积极采用新技术
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