高级专家岗位是一个组织内的关键角色,负责在其专业领域内提供深度指导、策略制定和问题解决。这个职位的持有者不仅需要具备丰富的专业知识,还要有卓越的领导力和决策能力,以推动业务发展,确保组织在复杂多变的环境中保持竞争力。
1. 深厚的专业知识:高级专家应在其专业领域内拥有广泛而深入的知识,能够对复杂的业务问题进行深入分析。
2. 战略思维:需要具备高瞻远瞩的战略视野,能为公司的长期发展提出创新思路和规划。
3. 领导能力:能够引领团队,激发成员潜力,促进团队协作和效率提升。
4. 决策能力:在面对困难和挑战时,能迅速做出明智的决策,确保业务的正常运行。
5. 沟通技巧:需具备优秀的口头和书面沟通能力,以便与各级管理层和跨部门团队有效交流。
6. 行业洞察:时刻关注行业动态,理解市场趋势,为公司战略调整提供依据。
作为高级专家,日常工作包括但不限于: - 分析和解读业务数据,为决策提供有力的证据支持。 - 设计和实施改进计划,优化业务流程,提高效率和质量。 - 参与重大项目管理,协调资源,确保项目按时按质完成。 - 指导和培训团队成员,提升整个团队的专业技能和业务理解。 - 与内外部合作伙伴建立并维护良好的关系,以促进合作和共享资源。 - 定期向管理层汇报工作进展,提出建议,以推动业务目标的实现。
1. 研究与创新:持续研究新的理论、方法和技术,引入到工作中,推动组织的创新和发展。
2. 风险评估与管理:识别潜在的风险和挑战,制定应对策略,降低业务风险。
3. 团队建设:构建高效、和谐的工作环境,培养团队精神,提升团队的整体效能。
4. 跨部门协作:与销售、市场、产品等部门密切合作,确保业务目标的一致性和协同性。
5. 行业参与:参加行业会议、研讨会,建立个人影响力,为公司树立专业形象。
6. 政策与法规遵从:确保所有业务活动符合相关法规和政策要求,维护公司的合规性。
高级专家的角色是多维度的,既要有深厚的领域专业知识,又要有广泛的战略视野。他们需不断适应变化,积极解决问题,以推动组织在激烈的竞争中保持领先地位。
第1篇 高级专家岗位职责
蚂蚁金服-核心部门-数据研发高级专家 阿里巴巴 阿里巴巴(中国)有限公司,淘宝,阿里,阿里巴巴,阿里研究院,阿里集团,阿里巴巴 职责描述:
1、负责金融核心数据体系建设,通过专业的数据架构能力,服务于全面风险/企业经管/机构服务,支撑各bu(支付宝、蚂蚁财富、网商银行、微贷)业务健康发展;
2、基于业务需求,盘点规划数据资产,建设内部数据资产,引进外部数据资产,形成完整的数据资产大图;
3、参与大数据基础架构和技术体系的规划建设,整合与应用已有数据平台能力,解决实际业务问题;
4、负责数据质量体系建设,保障离线数据稳定性,以及架构升级过程中的数据治理工作;
5、以上工作职责有具体的细分,可以基于兴趣和爱好选择不同的方向发展。
任职要求:
1、计算机、数学、统计或相关专业本科及以上学历,较为丰富的数据仓库及数据平台的架构经验,精通数据仓库建模及etl设计开发;
2、熟悉oracle/mysql/hive/hadoop/map-reduce/spark/strom分布式计算框架中的一种,有海量数据处理和实时数据计算经验者优先;
3、有全面风险/企业经管/机构服务/账务系统大数据工作经验者优先;
4、具备python、grove、shell等脚本能力或机器学习算法能力尤佳;
5、良好的思维逻辑性、较强的沟通表达能力;
6、以上能力项不全部要求。
第2篇 高级专家岗位职责任职要求
高级专家岗位职责
工作职责:
1、制定大数据及ai类产品的发布标准和流程,跟踪和监控标准和流程的执行
2、负责构建支撑多款日均调用数亿级别的ai类产品的基础设施平台的研发和sre;
3、与多个ai产品组的沟通,提炼公共基础设施需求并沉淀为基础框架,高质量把控相关研发基础架构工作的全生命周期,具体包括产品形态讨论,需求分析、文档撰写、设计编码、测试运维、效果追踪等工作;
4、负责跟踪业界基础架构的发展趋势,评估和引入;承担基础框架层面上难点的技术攻坚;
5、在产品意识,技术广度/深度,职业素养,本质思考能力/习惯等方面对团队持续输出影响力。
任职要求:
1、统招本科及以上学历,5年以上一线互联网和科技创新企业工作经验
2、优秀的设计和编码品味,扎实的落地编码能力 - 包括速度和整体品质;
3、良好的产品意识,能够做到技术和产品相结合,从设计到实现始终对齐业内一流产品水准;
4、在一个或者多个方面(产品,技术,工程)有业内一流专家级别的认知和思维;有中长期的产品/技术视野;
5、能够组建/培养团队并带领团队高效/高质量完成业内一流产品的研发。
6、对k8s,微服务框架,devops,高并发高可用系统有深刻理解和实践经验
高级专家岗位
第3篇 ai场景理解高级专家职位描述与岗位职责任职要求
职位描述:
岗位职责:
1.主导手机等终端产品ai图像检测、识别、语义分割等相关场景理解类业界主流技术调研、对接业界最佳技术和资源,对ai场景理解领域的技术竞争力负责;
2.主导ai场景理解领域相关技术端到端解决方案和系统架构设计,以及ai模型算法设计与原型实现。
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