这个角色可能需要出差，如果客户要求的话。
语言要求候选人必须能流利地使用英语和普通话，懂粤语更好。
职责
在数据和人工智能领域具有丰富的经验和知识。需要了解Azure OpenAI知识，并且必须是资深工程师。预计该角色将在数据和人工智能领域做出贡献，并且必须是快速学习者。
了解客户的技术环境，收集客户见解（例如，对技术偏好、环境、业务需求、竞争格局的反馈），并将架构和数字化转型解决方案与客户业务成果相匹配。
根据见解调整业务模型、计划和解决方案。作为客户之声（VOC），通过使用已建立的渠道（例如UAT/TFT）在社区之间驱动新的反馈、差距、障碍、见解、资源等，以跟踪、添加和优先考虑。
技术专长和架构设计与部署。
在以下领域担任专家：
作为数据和人工智能解决方案架构师，您将以以下两个或更多领域的专家身份支持客户项目：Azure AI平台云解决方案（或IBM Watson、AWS、GCP平台上的等效解决方案）：
Azure OpenAI 预计该角色对Azure OpenAI服务有深入的技术知识（必须具备）
Azure Bot Services、Azure Cognitive Services、Azure Cognitive Search、数据科学/机器学习，包括Azure机器学习、Azure Databricks。
作为数据和分析架构师，您将以以下某个特定数据领域的专家身份支持客户项目：
SQL Server
云部署和迁移。开源数据库部署和迁移。云规模分析。数据治理。
实践发展
支持研究项目，并为客户评估潜在的知识产权（IP）需求或流程变更提供范围调查。学会识别IP重用和消费的机会。
可信顾问在初始准备和启动阶段，与内部团队、客户和合作伙伴/IDS技术专家建立有影响力的关系。在客户走错方向时，恭敬地向客户提出挑战，并适当升级。
了解竞争对手的架构解决方案，并确定微软相对于竞争解决方案的优势，以展示微软对客户的价值。
思想领导与虚拟团队成员（例如，客户团队、企业渠道经理、合作伙伴发展经理[PDMs]）分享想法、见解和技术输入，使用特定微软架构和其他相关产品的工作知识。
积极寻找相关社区进行学习和贡献。参加外部架构师社区活动（例如会议、研讨会、技术聚会、网络研讨会、博客、黑客马拉松），并与内部团队分享学习成果。
客户使用参与讨论架构设计、弹性评审和技术优化，以实现生产部署应用并增加客户业务价值。
资格要求：在咨询、技术售前、产品工程或企业数据平台实施方面拥有10年以上的专业经验。必须具备领导角色经验或任何高级角色经验。能够在面向客户的环境中进行创造性和分析性工作。能够使用技术实现业务目标和解决业务问题。能够与业务和IT利益相关者建立深入的工作关系。
能够推动协作，解决冲突和达成一致。能够组织、领导和影响虚拟团队，确保客户项目的成功实施。在企业数据平台架构和数据湖架构方面具有专业知识和经验。在以下至少两个方面具有专业知识和经验：NoSQL平台（MongoDB、Azure Cosmos DB等）和NoSQL数据建模。关系型数据库（Azure SQL、PostgreSQL、MySQL/MariaDB、Oracle DB）和关系型数据库建模。数据分析平台和数据仓库（Azure Synapse、Snowflake、BigQuery等）和分析数据建模。Spark/Databricks、Hadoop、大规模并行处理。数据科学平台（Azure Machine Learning、Databricks、TensorFlow、SAS等）。优先考虑掌握编程语言（Python、SQL、Java等）。
了解软件工程方法。
持有认证的Scrum Master是一个加分项。了解Azure OpenAI（预计该角色对Azure OpenAI服务有深入的技术知识（必须具备））
优秀的口头和书面沟通能力。具备与大型和小型技术受众进行演示的能力。
具备云和混合基础架构、架构设计、迁移和技术管理的企业级技术经验。
具备技术团队领导经验。
能力
•技术领导力，具备技术深度和广度
•咨询技能
•客户关系管理
•跨团队合作
•良好的沟通和演示技巧
•价值销售技能
•基本商业敏锐度 
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