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Tencent Cloud International -AI & LLM Solution Architect
Tencent Cloud International -AI & LLM Solution Architect
发布于 2 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
Ai Agents
Generative Ai
Large Language Models (Llm)
Prompt Engineering
Rag
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
前沿AI技术高地、大厂平台背书、高成长潜力，需具备优秀客户沟通能力的解决方案专家岗
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
5.5万
与解决方案中位数基本持平
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 1930 个在招 · 其中解决方案 23 个
市场机会
选择适中
香港特别行政区 · 解决方案 · 19 个在招
职位详情
关于这个职位
作为腾讯云国际区的AI与LLM解决方案架构师，你将深入理解企业客户的业务挑战，利用腾讯云的TokenHub、基础大模型及AI Agent等技术，设计端到端的AI转型解决方案
你需要主导技术研讨会、POC验证及生产部署，并协同内部产研团队优化产品，推动企业在生成式AI领域的落地应用
最低要求
计算机科学、人工智能、软件工程或相关技术领域的本科及以上学历
至少2年在生成式AI、大语言模型（LLMs）、机器学习、AI平台、云计算、软件工程、MLOps、解决方案架构或面向客户的技术咨询领域的工作经验
具备现代AI技术的实战经验，包括LLMs、提示工程（Prompt Engineering）、检索增强生成（RAG）、AI Agents、MCP、模型微调、推理优化、向量数据库、AI编排框架、API集成及云原生AI架构
在公有云平台上开发或部署企业级AI应用的经验，熟悉AI模型部署、推理服务及生产运营
优秀的面向客户沟通能力、演讲能力、分析能力和解决问题的能力，能够将复杂的业务需求转化为可扩展的AI解决方案
优秀的英语读写和口语能力
具备中文普通话熟练度，以便与中国总部进行产品讨论、技术设计及跨部门协作
自我驱动，学习敏捷，对新兴AI技术充满好奇，能在快节奏的客户导向环境中表现出色
工作职责
与企业客户合作，了解业务挑战，识别AI转型机会，并利用腾讯云TokenHub、Tencent Hy基础模型、AI Agent、MCP生态和企业AI服务设计端到端的AI和LLM解决方案
领导技术发现研讨会、架构设计会议、概念验证（POCs）、技术验证和生产部署规划，以加速企业AI的采用
在整个实施和生产推广过程中与客户工程团队直接合作，解决复杂的技术问题，并在生产环境中优化解决方案性能
设计可扩展的AI架构，利用大型语言模型（LLMs）、提示工程、检索增强生成（RAG）、AI Agent、MCP、模型微调、推理优化、向量数据库、API集成和云原生AI服务
与产品、工程和研发团队紧密合作，将客户需求转化为平台增强功能，影响产品路线图决策，并通过真实客户反馈持续改进开发者体验
开发可复用的参考架构、实施框架、示例应用程序、技术手册和最佳实践，以加速企业和合作伙伴的AI采用
通过领导技术提案、架构审查、高管演示、投标响应和技术尽职调查，支持战略企业机会，贯穿整个客户生命周期
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处AI爆发前沿，接触大量头部企业的数字化转型项目，技术视野开阔
- 依托腾讯云强大的基础设施和大模型资源，平台赋能能力强
- 国际化工作环境，能积累跨国项目经验，提升职业竞争力
- 需要同时兼顾技术深度与商务广度，对综合能力要求极高
- 快速变化的AI技术栈要求持续高强度的学习投入
- 适合具备扎实技术背景且热爱沟通、喜欢解决复杂业务问题的复合型技术人才
- 渴望在AI领域深耕并希望获得国际化视野的从业者
缺点 / 挑战
- 面对客户定制化需求与标准化产品之间的平衡压力较大
角色解读
- 可向更高级别的云解决方案专家、技术总监方向发展，或在AI垂直应用领域成为独立顾问
- 随着AI技术在各行各业的渗透，该角色在行业内的稀缺性和影响力将持续提升
- 作为连接技术与业务的桥梁，深入企业客户场景，诊断其AI转型痛点
- 设计基于腾讯云大模型和AI能力的整体解决方案，从概念验证到生产落地全程跟进
- 同时收集市场反馈，反哺内部产品研发，制定行业最佳实践
- 精通LLM、RAG、AI Agent等前沿AI技术栈，具备深厚的云原生架构设计能力
- 拥有出色的技术售前咨询能力，能将复杂技术转化为客户价值
- 需具备优秀的中英文双语沟通能力，特别是与总部协作的能力
申请策略
- 准备几个典型的AI落地案例，清晰阐述背景、挑战、方案及成效
- 面试中展现对腾讯云AI生态的了解，以及对未来AI技术趋势的判断
- 重点突出过往参与过的AI/LLM项目案例，特别是从0到1的解决方案设计经验
- 强调在公有云平台上的AI应用部署和优化成果
- 展示良好的英文沟通能力和跨文化协作经验
- 深化对RAG、Agent框架及向量数据库的理解与实践
- 熟悉腾讯云及相关竞品云服务的AI产品线
- 提升商业敏锐度，学习如何将技术优势转化为客户商业价值
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
- 在回答技术问题时，先澄清业务背景，再提出技术选型依据，最后强调落地效果和后续优化
- 对于冲突处理，强调以客户成功为导向，寻求双赢的技术替代方案或长期规划
- 请分享一个你设计的最复杂的AI解决方案，你是如何解决关键技术难点的？
- 面对客户对LLM幻觉或数据安全的担忧，你会如何在技术方案中进行回应和处理？
- 如何评估一个企业是否适合引入AI Agent？请举例说明
- 如果客户要求定制开发，而公司产品线不支持，你会如何处理这种冲突？
- 复习LLM、RAG、Agent的核心原理及最新进展
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活65
使命价值80
薪资福利
85较高
作为已上市巨头企业的核心业务岗位，提供具有市场竞争力的薪酬福利体系，稳定性高，符合高收入预期。
薪资信号未披露（AI估算：4.0千–7.0万/月）
成长发展
92较高
岗位直接聚焦于生成式AI和大模型等最前沿技术领域，且涉及从方案设计到落地的全链路，技术成长空间极大，属于典型的高成长性岗位。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLMs、RAG、AI Agents、MCP、Prompt Engineering、Vector Databases
业务类型profit_center
工作生活
65中等
岗位性质为面向客户的技术咨询与架构设计，通常需要配合客户时间和项目进度，可能存在一定的出差或弹性工作时间要求，WLB视具体项目阶段而定，JD未明确提及弹性工作制。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
腾讯秉持“科技向善”的理念，该岗位致力于帮助企业通过AI实现转型，提升效率与创新，具有显著的社会价值和行业推动意义。
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、为用户创造价值
创新程度积极采用新技术
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