职责业绩:
- 大于60+人研发团队的0-1组建,包括产研、算法、项目管理、交付和运维等;
- 全面负责研发综合管理(研发、产品、项目管理、研发体系搭建和流程机制优化等);
- 建立合理研发团队人才梯队,培养和增强团队持续竞争能力来满足多变的业务需求;
- 计划、管理并把控团队的进度、质量和成本预算符合组织定义的范围和预定目标;
- 负责制定技术发展战略、年度管理和研发计划和预算方案,协调各个环节及部门资源,并推进团队工作,保障公司各项业务的高效和可靠运营落地;
- 主导核心技术路线(RoadMap)制定、重大技术决策、总体技术方案、系统架构、关键技术选型把关,评审并确保其可行性和质量;
- AIoT平台(PaaS + SaaS + Training & Inference)、边缘计算平台的0-1(1/2/3期)构建、开发和落地,主要功能包括;设备接入/管理/控制、边缘计算服务/人脸识别(Face)/语音识别(Speech)、训练/量化/推理(Training & Inference)、模型生成/发布/交易(算法应用商店)/安全认证/规则引擎/数据中心&可视化/权限管理/API网关等;
- AGV、AMR 大型仓储物流产品 & 技术路线规划、研发落地经验
- 熟 悉 并 集 成 业 界 主 流 深 度 学 习 AI 框 架
(e.g.MegEngine/TensorFlow/PyTorch/Caffe/MXNet/PaddlePaddle 和 OneFlow 等);
- 熟悉C++/Python/Java/JS等技术栈, 有分布式/微服务系统架构(Dubbo+Spring Boot&Cloud+Docker)和 AWS的(ELB+AutoScaling+ECR+ECS+Docker)项目开发经验;
-理解和掌握主流开发框架(Dubbo/SpringCloud等)和常用数据库(分布式数据库/云数据库/NoSQL)、缓存(Redis)、消息队列(Kafka/RabbitMQ/EMQ)等技术;
- 深入理解Hadoop生态系统和大数据基础架构(离线/实时)、平台/业界主流的开发技术,成功应用到实际项目,包括:MapReduce/Spark/HBase/Hive/Kafka/YARN等;
- 了解目前主流公有云(AWS/Azure/Aliyun等)技术框架及生态;熟悉私有云/专有云相关技术和生态(e.g. OpenStack/VM/K8/Docker等)和构建其基础设施;
-深入理解Amazon AWS技术框架,熟练其应用相关技术/工具/API,能针对ToB&C需求提供解决方案(包括: 业务/应用/存储/安全/大数据/AI等),并在商业落地的项目成功应用、部署和优化,熟悉服务组件有:
e.g.VPC/EC2/S3/RDS/DynamoDB/Redshift/IAM/CloudWatch/EMR/Kinesis/AML ELB/Autoscaling /ECS/ECR/Docker/SNS&SQS等;
- 理解MLOps、DevOps自动化运维及部署基本思想, 并熟悉和应用CI/CD 相关工具(SageMaker/Mlflow/JIAR等);
- 深厚的技术功底,从产品设计开发到交付完整的流程链路管理经验,精通互联网技术系统的架构设计、系统分析、编码实现、性能优化及系统安全,精通常用设计模式和主流设计工具,能进行系统建模、总体设计;
- 追踪行业内的技术热点和产品生态(人工智能、物联网、互联网),分析市场和潜在客户需求,基于公司的发展战略、商业模式和业务发展实际情况,保持核心技术创新竞争优势,规划输出相应技术战略路线并全面推进实施,以满足公司业务拓展及运营高效管理需求;
- 对 AI、IoT 的商业模式有深入的理解, 有从 0 到 1,从 1 到 100 的成功实战经验;
- 有大局观及国际视野,富有激情、有魄力,责任心强,优秀的领导能力,能统筹全局;
- 具有战略思维和良好团队激励的能力,对新技术方向有一定深度的研究和洞察,并能将其转化到实际业务应用。
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1. 依托于自研 AIoT 智能平台的基础设施为第三方提供 供 AI + IoT/云服务/大数据/边缘计算 端到端体解决方案,AI 应用落地行业领域包括:智慧城市/智慧社区/智能家居/制造业数字化/大健康/电子政务/仓储物流等。
2. 基于微服务、边缘计算框架,主要服务有:边缘服务(网关代理)/接入服务/设备管理/影子服务/认证授权/规则引擎/数据中心&可视化/权限管理/API网关等。
3. 对外开放标准化API/SDK与第三方专有云/公有云(e.g. AWS/Aliyun/Azure等)等对接,快速构建 IoT + AI + BigData + Cloud端 整体解决方案。