OceanBase-FDE前沿部署专家-公有云-OceanBase

深入客户业务现场，理解业务流程、数据架构、系统约束及关键目标，识别数据湖仓和AI应用中的高价值场景，与销售团队共同推动业务拓展和客户价值实现。

基于OceanBase AI LakeBase、Agent Infra、智能BI等产品，协同专业团队完成需求发现、架构设计、PoC验证、开发集成、生产上线及持续优化，对方案落地和客户使用效果负责。

根据项目方向，设计并实施数据迁移与系统改造、数据摄取与加工、湖仓建设、数据治理、多模态数据处理、智能问数或Agent应用等解决方案，推动客户从技术验证走向生产应用。

Hands-on能力，使用Python、SQL及相关工程技术开发客户集成、数据处理算子、自动化工具和应用原型；合理运用AI辅助编程，将原型完善为可测试、可维护、可交付的工程成果。

负责项目中的性能、稳定性、安全和成本优化，建立必要的数据质量、权限控制、监控告警、评测及发布机制，识别产品能力边界和交付风险，推动问题闭环。

与客户共同制定技术验收标准和上线计划，培训客户团队，沉淀运维及使用最佳实践，帮助客户建立长期自主运营能力，持续发掘扩容与新场景机会。

将项目经验沉淀为可复用的行业方案、场景Skill、代码、Connector、算子及Workflow，提升团队交付效率；将共性需求和现场问题反馈至产品研发团队，推动产品改进。

协同销售、产品、研发及生态伙伴推进复杂项目，合理管理项目范围、人力投入和交付节奏，在客户价值、交付质量与项目成本之间取得平衡。

本科及以上学历，计算机或相关专业背景；具有5年以上软件开发、数据工程、云平台或解决方案相关经验，有复杂客户项目落地经验。

具备扎实的工程实践能力，熟练掌握SQL及Python、Java、Go等至少一种编程语言，能够独立完成技术验证、接口集成、问题排查和自动化开发；具备代码测试、版本管理和工程交付意识。

在以下至少一个方向具有深入实践经验，无需同时精通全部方向： ○ 数据湖仓方向： 熟悉数仓或湖仓架构、数据建模、ETL/ELT、流批处理及数据治理，具有Spark、Flink、Kafka或相关数据平台的实际项目经验。 ○ AI应用与Agent Infra方向： 具有Agent应用开发与生产化经验，熟悉模型接入、工具调用、Memory与Context管理、MCP、模型网关、评测及可观测性等相关技术。 ○ 智能BI方向： 能够理解业务流程和指标口径，具有语义建模、数据分析或智能问数项目经验，能够处理查询准确性、结果解释及数据权限问题。

具备跨专业学习和协作能力。数据库背景候选人愿意向数据湖仓及AI应用拓展；AI及数据工程背景候选人具备必要的数据库、SQL、数据安全和生产可靠性基础。

熟悉至少一种主流公有云或私有云环境，理解网络、计算、存储及权限体系；能够结合客户约束进行部署、集成和架构设计。

能够合理使用AI辅助编程工具提升研发效率，并对生成代码进行理解、验证和修正；能够区分Demo与生产系统的要求，对安全性、可维护性和运行效果负责。

具备客户沟通、需求抽象和项目推动能力，能够将模糊业务诉求转化为可验证的技术方案、验收标准和实施计划，并清晰说明方案价值、成本与边界。

具有客户意识、结果意识及主人翁精神，能够在不确定的项目环境中主动推进、跨团队协作并及时暴露风险，适应必要的客户现场工作和出差。 加分项 ● 具有汽车、具身智能、制造、零售或AI原生行业经验，能够理解行业核心业务及数据场景。