Sequoia Innovate Limited

主要崗位職責: 1.研究分析快時尚品牌的流行顏色，結合流行趨勢，買手購買的樣衣，歷史資料整理出不同系列的色彩應用方向。(有過快時尚品牌經驗的優先)。 2.每月的競品顏色的市場分析和歸納。 3.全流程跟進顏色的管理，流行色的前期整理到產品落地開發以及跟進到銷售分析 4.不同系列的，基礎色的整理，以及制定相應的顏色標準。

崗位核心職責 1.全生命週期專案管理：負責IT專案的全流程管理，包括立項、計畫制定、需求分析、進度跟蹤、品質把控、風險識別與應對，直至專案成功交付和驗收，確保項目在範圍、時間和預算內高品質完成 2.戰略對接與項目孵化：承接重點產研專案，參與專案的識別與孵化，通過有效的專案管理加強業務聚焦，提升研發效率 3.跨部門協同與資源協調：作為專案核心介面人，高效協調產品、研發、測試、運營等內部團隊，並管理與客戶、合作夥伴等外部利益相關者的溝通與期望，推動專案順利進展 4.流程優化與效能提升：沉澱專案經驗，持續優化專案管理流程、規範與方法論，推動團隊採用敏捷等先進開發模式，提升團隊整體的專案管理成熟度和交付效率 5.產品思維與技術洞察：運用過往的大廠產品經理經驗，深度參與業務需求分析，協助進行產品規劃，並從技術和實現角度提供洞察，在保障項目交付的同時關注最終的用戶體驗和業務價值 6.AI技術應用能力：具備將AI技術應用於實際工作的強烈意識和成功經驗。能夠熟練使用至少一種主流AI工具（如ChatGPT、Copilot、文心一言等）輔助進行技術方案設計、風險評估、報告生成或流程優化 任職資格要求 必需條件： •學歷與經驗：本科及以上學歷，電腦、軟體工程、資訊技術或相關專業優先。擁有至少3年IT專案管理工作經驗，並且具備知名互聯網大廠或軟體公司產品經理崗位經歷 •專案管理能力：熟練掌握專案管理知識體系，具備出色的專案規劃、進度控制、風險管理和資源協調能力。熟悉敏捷開發流程 •產品與業務理解：具備強烈的產品意識和業務思維，能深刻理解業務需求，進行有效的需求分析和產品設計。具備良好的資料分析和使用者導向意識 •個人素養：具備優秀的分析問題和解決問題能力，出色的溝通表達、團隊協作和抗壓能力。為人自驅力強，有責任心和開拓精神 優先考慮條件： •持有PMP、ACP、資訊系統專案管理師等專業認證者優先 •有企業級應用、資料中台、雲計算、AI相關領域專案經驗者優先 •具備一定的技術背景，瞭解軟體發展流程、常見技術架構和資料庫知識者優先

崗位核心職責 系統設計與開發： 負責公司核心業務系統的設計、開發、反覆運算與維護工作，確保系統的高可用、高併發和可擴展性。 AI賦能高效工作： 主動探索並應用先進的AI程式設計助手（如GitHub Copilot、通義靈碼等）和大型語言模型（LLM）來提升代碼編寫、審查、調試和重構的效率。 利用AI工具進行技術方案調研、代碼解釋和文檔生成，具備優秀的提示工程能力，以從AI工具中獲得最佳輸出。 能夠評估AI工具對企業具體業務場景的影響，並將AI能力有效地集成到現有的開發流程和系統中，而不僅僅是為了技術上的新奇。 技術攻關與優化： 參與技術難題攻關，主導系統性能優化、穩定性建設，解決線上複雜技術問題。 指導與協作： 指導初中級工程師，進行代碼審查，分享最佳實踐和AI工具使用經驗，提升團隊整體技術水準和工程效率。 必需條件： 經驗與背景： 電腦科學、軟體工程或相關專業本科及以上學歷。 擁有3-5年及以上互聯網行業後端開發經驗，有大型互聯網公司（大廠）核心系統開發經驗者優先。 技術棧： 精通Java語言，對JVM、併發程式設計、網路程式設計、資料結構有深入理解。 精通Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis等主流開源框架，並瞭解其原理。 熟練使用MySQL、Redis等資料庫和中介軟體，具備性能調優經驗。 熟悉分散式系統原理，有微服務架構設計和實踐經驗。 熟悉Linux作業系統，掌握Docker、Kubernetes等雲原生技術者優先。 AI應用能力： 具備利用AI工具輔助日常開發工作的實際經驗，並對此有濃厚興趣和持續學習的熱情。 具備戰略思維，能夠從業務目標出發，判斷何時以及如何利用AI來解決問題，而不僅僅是關注實現細節。 對不確定性有良好的適應能力，能夠快速反覆運算和調整基於AI的解決方案。 加分項。 有AI專案（如大模型應用開發、機器學習平臺搭建）經驗者優先。 熟悉Python、Go等語言者優先。 具備良好的資料管理和分析能力，瞭解資料管道、特徵工程等概念。

崗位核心職責 1.資料庫架構與穩定性保障：負責包括MySQL、PostgreSQL、Redis等在內的大型資料庫集群的架構設計、評審、部署和高可用方案實施，確保系統7x24小時穩定高效運行，具備跨地域容災能力。 2.性能優化與故障管理：主導資料庫的性能監控、SQL審核與調優、慢查詢分析及容量規劃。能夠快速回應並處理線上資料庫突發故障，制定應急預案並沉澱解決方案。 3.AI賦能與自動化運維： 利用機器學習技術，探索和實踐資料庫性能的智慧預測、異常檢測與自愈。 開發或引入AI工具，自動化處理海量日誌分析、智慧索引推薦等任務，提升運維效率。 參與建設自動化運維平臺，實現資料庫部署、監控、備份、擴容等流程的智慧化與平臺化。 4.資料服務與規範制定：為開發團隊提供資料庫設計諮詢、SQL優化支援，並制定資料庫開發與運維規範。推動資料備份、恢復、安全及許可權管理體系的完善。任職資格要求 必需條件： 基本條件：電腦科學或相關專業本科及以上學歷，擁有5年及以上互聯網或大型企業DBA工作經驗，具備大規模、高併發資料庫集群的管理和優化經驗。 核心技術能力： 1. 資料庫精通：深入理解MySQL、PostgreSQL等至少一種主流關係型數據庫的體系架構、原理與核心機制（如InnoDB存儲引擎、事務、鎖、複製原理）。熟悉Redis、MongoDB等NoSQL資料庫，或有TiDB、OceanBase等分散式資料庫實踐經驗者更佳。 2. AI與技術實踐：對AI在資料庫領域的應用有濃厚興趣，具備使用Python、Shell等指令碼語言進行自動化工具開發的能力。有AI運維（AIOps）相關實踐經驗者優先考慮。 3. 平臺與工具：熟悉Prometheus、Grafana等監控工具，並具備通過腳本或自動化平臺處理複雜運維場景的能力。 4. 軟技能：具備優秀的問題分析、解決能力和強烈的責任心，擁有良好的團隊協作與溝通能力，能承受一定的工作壓力。 加分項 1. 有從零到一構建或主導過資料庫自動化、智慧化運維平臺的經驗。 2. 熟悉主流雲服務商（如AWS RDS、阿裡雲PolarDB）的資料庫產品及最佳實踐。 3. 具備資料庫安全、審計、資料脫敏等相關經驗。 4. 擁有AI專案落地經驗，或對機器學習、大資料處理技術有深入瞭解。。 5. 強烈的責任心、團隊協作精神和邏輯分析能力，能跨部門推動技術方案落地。 6. 對技術有熱情，具備創新意識和持續學習能力。

崗位核心職責 1. IT基礎設施與用戶支援管理（約50％） •全面負責公司局域網、無線網路、伺服器（包括雲伺服器，如阿裡雲/騰訊雲/AWS）、存儲及安全設備的日常監控、維護與優化，確保穩定性與安全性。 •為公司全體員工提供桌面級IT支援（軟硬體、網路、帳號許可權），快速回應並解決各類技術問題，並管理視訊會議、印表機等辦公設備。 •執行定期的資料備份，並參與IT安全審計與合規性檢查。 2. 業務系統支援與流程優化（約30％） •為ERP、OA、CRM等核心業務系統提供基礎IT支援，並作為與軟體供應商溝通的技術介面。 •深入業務部門，收集、分析用戶需求與回饋，將業務痛點轉化為明確的IT需求，參與或主導內部IT工具的選型、定制化開發或流程優化專案。 •編寫和維護清晰的技術文檔、系統架構圖及操作手冊。 3. AI技術應用與智慧化探索（約20％） •將AI技術應用於實際工作場景，例如：探索並引入AIOps（智慧運維）理念與工具，利用機器學習演算法對IT運維資料（如日誌、性能指標）進行分析，實現故障預測、根因分析與自愈處理，變被動運維為主動運維。 •使用自然語言處理（NLP）等技術優化內部知識庫或客服系統，實現智慧問答與自助服務。 •通過智慧自動化工具簡化重複性高的IT管理任務（如用戶帳號生命週期管理、系統巡檢報告生成等），提升團隊整體效率。 任職資格要求 必需條件： 1. 學歷與經驗：本科及以上學歷，電腦、資訊技術等相關專業。擁有2年以上企業IT運維或系統管理員工作經驗，並且具有大型互聯網或軟體公司（“大廠”）產品經理（或產品負責人）崗位任職經歷 2. 技術基礎：熟練掌握Windows/macOS桌面作業系統排錯；精通TCP/IP協定，具備企業網路（路由器、交換機、無線AP）的配置與故障排查能力；熟悉伺服器（Windows Server/Linux）及域環境（如AD）管理 3. AI應用能力：具備將AI技術應用於實際工作的意識與初步經驗。能夠清晰地闡述在過往工作中，AI相關任務占比達到或超過20％ 的具體場景、所用技術（如機器學習、自然語言處理、智慧自動化等）和產生的業務價值 4. 產品思維與溝通：具備優秀的需求分析、文檔編寫和跨部門溝通協調能力，能夠高效對接業務部門與技術團隊 優先考慮條件： •擁有利用AI提升IT運維效率（AIOps）的成功實踐案例，如參與過故障預測、智慧告警、自動化運維腳本開發等專案。 •掌握一門指令碼語言（如Python、PowerShell）以實現自動化操作。 •持有如PMP、ITIL、CCNA、HCIP等相關認證者優先。

崗位核心職責 一、智慧數據分析與業務洞察 1.建構並完善業務的數據監控與指標體系，能敏銳地發現數據波動背後的業務問題與機會。 2.獨立完成從資料擷取、清洗、分析到洞察提煉的全流程，產出高品質的分析報告，並為營運策略、產品最佳化提供有資料支撐的建議。 3.超越常規描述性分析，主動運用因果推論（如雙重差分、合成控制法）、歸因分析、預測預警等AI方法，深度診斷業務根因，揭示關鍵驅動因素。 二、AI模型與應用落地 1.將至少20％的工作重心投入於AI應用的探索與實踐，主導或深度參與智能決策產品（如智能推薦、用戶畫像、時序預測、自然語言處理NLP）的方案設計、效果評估與落地優化。 2.與演算法工程師、產品經理緊密協作，為演算法最佳化提供資料分析支持，並將資料分析成果轉化為可解釋、可操作的資料產品或自動化解決方案。 3.探索並推動資料治理體系的智慧化升級，例如利用AI實現元資料管理、資料品質監控與異常檢測的自動化。 三、跨部門協作與賦能 建立高效率的跨團隊合作機制，確保數據分析結論與AI解決方案能有效傳遞給技術與非技術夥伴，並推動落實。 透過組織工作坊、內部培訓等形式，提升整個組織的資料素養和AI應用能力，催化資料智慧在業務場景中的規模化應用。 必需條件： 學歷與背景：統招本科及以上學歷，統計、數學、電腦科學、資料科學或AI相關專業優先。 工作經驗：擁有3年以上網路或相關產業的資料分析經驗，有知名大型網路公司（大廠）完整專案經驗者最佳。 AI實踐：具備成熟的AI計畫實戰經驗，至少在以下一到多個領域有深入理解與實踐：使用者畫像、智慧推薦、因果推論與歸因分析、時序預測、自然語言處理（NLP）。 技術工具： 熟練使用 SQL 進行複雜資料擷取與處理。 精通 Python 或 R 進行資料分析和建模。 熟悉常用資料視覺化工具，如 Tableau 或 Power BI。 核心能力：具備優秀的邏輯思維、資料敏感度和商業洞察力，優秀的溝通表達能力和專案推動力。