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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:huawei:39504

行业解决方案架构师

未披露 · 上海 · 华为

主分类:售前解决方案
解决方案与项目管理
辅助:企业战略研究与管理咨询(仅展示)
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "company_description": "华为提供通信网络、企业网络、智能终端、云服务、数字能源和智能汽车解决方案。"
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        "responsibilities": "主要职责:\n1、\t银行数据&AI行业趋势洞察:深度洞察国内外领先银行数智化转型趋势,深度研判区域银行数字化建设路径、行业特性、资源体量短板、严苛监管要求及本地化场景痛点,精准识别市场机会与行业挑战,完成赛道全景摸底,明确解决方案建设方向。\n2、\t构筑领先的解决方案竞争力:结合区域银行特征,主导数据 & AI 整体方案规划与架构设计,构造业界竞争力领先的、可规模复制的数智场景化解决方案,成为区域银行数智化转型首选\n3、\t标杆项目战略支持:主导区域银行标杆项目,对接CIO、科技总经理等高层关键角色,依托深厚技术功底和行业专家影响力,引导领域围绕 AI 算力、数据平台等进行架构升级,推动华为解决方案落地,打造行业标杆\n4、\t行业资产沉淀与团队赋能:依托标杆项目实战经验,沉淀行业白皮书、标准化方案、范式、最佳实践等核心资产,完善区域银行行业资产库,建立华为在行业的思想领导力。同时对内输出行业洞察与落地经验,赋能作战团队,持续提升整体作战能力。",
        "requirements_text": "语言要求:\n简体中文,英语\n教育背景要求:\n硕士及以上学历,计算机科学、人工智能、金融学、数据科学等相关专业背景\n\n技能要求:\n1、顶层架构与方案设计能力:具备极强的行业痛点挖掘与需求拆解能力,可精准匹配区域银行差异化需求,独立完成数据AI整体顶层架构设计、技术选型、方案编撰与架构评审,输出标准化、可落地、可复制的行业解决方案。\n2、标杆项目解决方案能力:精通金融行业招投标技术应答、方案宣讲、领域技术答疑、竞品对标分析,可精准提炼华为方案核心竞争力,适配区域银行轻量化、高性价比、稳落地的核心诉求,高效支撑标杆项目落地华为行业解决方案。\n3、沟通能力与团队协同能力:能够统筹各部门、能力军团、研发、生态多方团队推进解决方案竞争力落地,精准识别架构风险、技术风险、,制定优化方案,保障规划的竞争力按时高质量落地。\n4、资产沉淀与生态运营能力:具备行业方案迭代与产品赋能能力,可基于项目经验沉淀标准化资产,反向推动产品迭代优化;同时具备高效跨域协同与生态整合能力,可联动内外部资源实现标杆复制与市场规模化落地。\n\n知识要求:\n1、大数据体系专业知识:精通大数据主流技术体系,熟练掌握数据仓库、数据中台、数据治理、主数据、元数据、数据质量、知识工程、数据安全等核心理论,熟悉Hadoop、Spark、Flink等主流开源架构,具备大规模金融数据架构设计的理论支撑。\n2、金融AI前沿技术知识:深耕金融人工智能技术栈,熟练掌握机器学习、深度学习、金融大模型微调、RAG检索增强、Agent智能体搭建、模型量化优化、行业提示词工程等技术,精通AI技术在金融场景的工程化落地原理。\n3、硬件底座与云架构知识:精通国内主流云、智算平台、数据中台等核心产品技术原理,可基于华为技术底座搭建适配区域银行的专属数据AI架构。\n4、金融业务与知识:熟悉银行零售、对公、普惠、信贷、风控、运营、营销等3个以上核心业务场景知识,深度熟知央行、银保监会关于金融数据治理、AI应用、数据安全、个人信息保护的监管政策与红线,同时掌握4A等企业架构设计标准。",
        "skills": [AI生成
            "Spark",
            "Hadoop",
            "Flink",
            "机器学习",
            "深度学习",
            "数据治理",
            "模型微调",
            "架构设计",
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            "大语言模型",
            "检索增强生成",
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    "fulltext": "行业解决方案架构师\n岗位职责\n主要职责:\n1、\t银行数据&AI行业趋势洞察:深度洞察国内外领先银行数智化转型趋势,深度研判区域银行数字化建设路径、行业特性、资源体量短板、严苛监管要求及本地化场景痛点,精准识别市场机会与行业挑战,完成赛道全景摸底,明确解决方案建设方向。\n2、\t构筑领先的解决方案竞争力:结合区域银行特征,主导数据 & AI 整体方案规划与架构设计,构造业界竞争力领先的、可规模复制的数智场景化解决方案,成为区域银行数智化转型首选\n3、\t标杆项目战略支持:主导区域银行标杆项目,对接CIO、科技总经理等高层关键角色,依托深厚技术功底和行业专家影响力,引导领域围绕 AI 算力、数据平台等进行架构升级,推动华为解决方案落地,打造行业标杆\n4、\t行业资产沉淀与团队赋能:依托标杆项目实战经验,沉淀行业白皮书、标准化方案、范式、最佳实践等核心资产,完善区域银行行业资产库,建立华为在行业的思想领导力。同时对内输出行业洞察与落地经验,赋能作战团队,持续提升整体作战能力。\n\n岗位要求\n语言要求:\n简体中文,英语\n教育背景要求:\n硕士及以上学历,计算机科学、人工智能、金融学、数据科学等相关专业背景\n\n技能要求:\n1、顶层架构与方案设计能力:具备极强的行业痛点挖掘与需求拆解能力,可精准匹配区域银行差异化需求,独立完成数据AI整体顶层架构设计、技术选型、方案编撰与架构评审,输出标准化、可落地、可复制的行业解决方案。\n2、标杆项目解决方案能力:精通金融行业招投标技术应答、方案宣讲、领域技术答疑、竞品对标分析,可精准提炼华为方案核心竞争力,适配区域银行轻量化、高性价比、稳落地的核心诉求,高效支撑标杆项目落地华为行业解决方案。\n3、沟通能力与团队协同能力:能够统筹各部门、能力军团、研发、生态多方团队推进解决方案竞争力落地,精准识别架构风险、技术风险、,制定优化方案,保障规划的竞争力按时高质量落地。\n4、资产沉淀与生态运营能力:具备行业方案迭代与产品赋能能力,可基于项目经验沉淀标准化资产,反向推动产品迭代优化;同时具备高效跨域协同与生态整合能力,可联动内外部资源实现标杆复制与市场规模化落地。\n\n知识要求:\n1、大数据体系专业知识:精通大数据主流技术体系,熟练掌握数据仓库、数据中台、数据治理、主数据、元数据、数据质量、知识工程、数据安全等核心理论,熟悉Hadoop、Spark、Flink等主流开源架构,具备大规模金融数据架构设计的理论支撑。\n2、金融AI前沿技术知识:深耕金融人工智能技术栈,熟练掌握机器学习、深度学习、金融大模型微调、RAG检索增强、Agent智能体搭建、模型量化优化、行业提示词工程等技术,精通AI技术在金融场景的工程化落地原理。\n3、硬件底座与云架构知识:精通国内主流云、智算平台、数据中台等核心产品技术原理,可基于华为技术底座搭建适配区域银行的专属数据AI架构。\n4、金融业务与知识:熟悉银行零售、对公、普惠、信贷、风控、运营、营销等3个以上核心业务场景知识,深度熟知央行、银保监会关于金融数据治理、AI应用、数据安全、个人信息保护的监管政策与红线,同时掌握4A等企业架构设计标准。\n主要职责:\n1、\t银行数据&AI行业趋势洞察:深度洞察国内外领先银行数智化转型趋势,深度研判区域银行数字化建设路径、行业特性、资源体量短板、严苛监管要求及本地化场景痛点,精准识别市场机会与行业挑战,完成赛道全景摸底,明确解决方案建设方向。\n2、\t构筑领先的解决方案竞争力:结合区域银行特征,主导数据 & AI 整体方案规划与架构设计,构造业界竞争力领先的、可规模复制的数智场景化解决方案,成为区域银行数智化转型首选\n3、\t标杆项目战略支持:主导区域银行标杆项目,对接CIO、科技总经理等高层关键角色,依托深厚技术功底和行业专家影响力,引导领域围绕 AI 算力、数据平台等进行架构升级,推动华为解决方案落地,打造行业标杆\n4、\t行业资产沉淀与团队赋能:依托标杆项目实战经验,沉淀行业白皮书、标准化方案、范式、最佳实践等核心资产,完善区域银行行业资产库,建立华为在行业的思想领导力。同时对内输出行业洞察与落地经验,赋能作战团队,持续提升整体作战能力。\n语言要求:\n简体中文,英语\n教育背景要求:\n硕士及以上学历,计算机科学、人工智能、金融学、数据科学等相关专业背景\n\n技能要求:\n1、顶层架构与方案设计能力:具备极强的行业痛点挖掘与需求拆解能力,可精准匹配区域银行差异化需求,独立完成数据AI整体顶层架构设计、技术选型、方案编撰与架构评审,输出标准化、可落地、可复制的行业解决方案。\n2、标杆项目解决方案能力:精通金融行业招投标技术应答、方案宣讲、领域技术答疑、竞品对标分析,可精准提炼华为方案核心竞争力,适配区域银行轻量化、高性价比、稳落地的核心诉求,高效支撑标杆项目落地华为行业解决方案。\n3、沟通能力与团队协同能力:能够统筹各部门、能力军团、研发、生态多方团队推进解决方案竞争力落地,精准识别架构风险、技术风险、,制定优化方案,保障规划的竞争力按时高质量落地。\n4、资产沉淀与生态运营能力:具备行业方案迭代与产品赋能能力,可基于项目经验沉淀标准化资产,反向推动产品迭代优化;同时具备高效跨域协同与生态整合能力,可联动内外部资源实现标杆复制与市场规模化落地。\n\n知识要求:\n1、大数据体系专业知识:精通大数据主流技术体系,熟练掌握数据仓库、数据中台、数据治理、主数据、元数据、数据质量、知识工程、数据安全等核心理论,熟悉Hadoop、Spark、Flink等主流开源架构,具备大规模金融数据架构设计的理论支撑。\n2、金融AI前沿技术知识:深耕金融人工智能技术栈,熟练掌握机器学习、深度学习、金融大模型微调、RAG检索增强、Agent智能体搭建、模型量化优化、行业提示词工程等技术,精通AI技术在金融场景的工程化落地原理。\n3、硬件底座与云架构知识:精通国内主流云、智算平台、数据中台等核心产品技术原理,可基于华为技术底座搭建适配区域银行的专属数据AI架构。\n4、金融业务与知识:熟悉银行零售、对公、普惠、信贷、风控、运营、营销等3个以上核心业务场景知识,深度熟知央行、银保监会关于金融数据治理、AI应用、数据安全、个人信息保护的监管政策与红线,同时掌握4A等企业架构设计标准。",
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