2023年软件架构师岗位的工作职责概述.docx

软件架构师岗位的工作职责概述 　　软件架构师需要审核和评估相关方案与设计，以确保其符合架构规划，满足业务需求。下面是办公室小编整理的软件架构师岗位的工作职责概述。 　　软件架构师岗位的工作职责概述1 　　(1)、规划：负责规划产品的技术路线，负责设计出产品的技术核心竞争力负责产品和工程全生命周期的软件架构演进。 　　(2)、立项阶段：对接PD，理解业务需求，识别和梳理非功能性系统需求(性能、平安、高可用等)评估技术实现的可行性，估计难度和工作量，识别技术风险。 　　(3)、总体设计阶段：结合人力、进度要求、系统重要性、扩展性、可维护性等因素，进行合理的总体架构设计，包括应用架构、技术架构、部署架构、数据架构等负责进行子系统/模块划分、模块交互设计、与其他系统的边界和接口定义等结合各个不同的工程和产品，识别出跨工程跨产品通用的技术组件，进行通用组件的设计和复用负责输出总体设计文档负责关键技术的分析和决策梳理 　　与合作厂商系统之间的技术界面，确保整体可交付针对工程交付要求，与开发责任人一起制定开发联调的策略，包括子系统和模块的优先级等。 　　(4)、工程技术支持：作为技术专家支持市场工程的技术交流。 　　(5)、作为POC工程的技术支持。 　　软件架构师岗位的工作职责概述2 　　结合公司战略，研究业务领域内的行业xxx实践，引导业务部门进行变革; 　　对公司业务流程进行诊断，分析问题根因; 　　熟悉研发领域的业务流程与信息系统，主导进行研发领域内多业务模块的需求分析，或某一业务模块的复杂需求分析，并对用户需求进行引导; 　　参与需求评审，根据需求分析文档，设计 IT 解决方案，并与开发人员澄清需求及进行需求进度把控，同时承担 IT 解决方案的测试、培训和验收; 　　进行 IT 工程管理与维护，参与 IT 解决方案评审; 　　结合公司战略，对公司端到端的业务流程进行优化; 　　发现并分析跨业务领域的流程、系统问题，提出可行的优化改进建议和方案; 　　深入研究行业 IT 应用趋势，对 IT 系统进行统筹规划，支撑公司战略落地; 　　定期与业务部门交流，结合所负责领域的业务规划，制定相应的 IT 系统规划; 　　软件架构师岗位的工作职责概述3 　　职责： 　　1.负责公司摄像机产品参考设计方案的整体系统分析设计 　　2.参与对摄像机主控芯片的技术规格定义 　　3.负责图像视频智能分析的架构设计 　　4.负责智能前端产品解决方案的客户SDK架构设计 　　5.负责公司视觉AI芯片产品技术支撑体系建设和团队建设 　　岗位要求 　　1.精通摄像机软件开发架构设计 　　2.精通Linux或嵌入式平台相关业务开发 　　3.熟悉图像视频智能产品业务、开发和软件架构 　　4.熟悉基于海思，安霸，TI等芯片的开发框架 　　任职资格 　　1.本科以上学历，计算机、电子、软件等相关专业 　　2.从事摄像机开发工作3年以上经历 　　3.具有智能化产品开发经验 　　4.具有很强的钻研能力，完整独立系统分析能力，勇于接受挑战 　　软件架构师岗位的工作职责概述4 　　职责： 　　1. 理解产品及体验的业务需求，设计后台实现方案。 　　2. 负责或参与微效劳架构设计、技术调研和方案制定。 　　3. 制订并遵守代码标准，参与新技术调研与引进。 　　4. 负责或参与公司框架核心代码开发。 　　5. 带着并指导团队成员。 　　任职要求： 　　1.4年以上JAVA开发经验，2年以上微效劳实战工作经验。 　　2.熟悉微效劳相关概念、有构建微效劳化应用程序的工程经验。 　　3.熟练掌握Spring boot、REST API。 　　4.熟练掌握Mysql、Redis/Mongodb/ElasticSearch数据的设计、研发、优化和部署 　　5.对各种开源的框架、中间件如RabbitMq、Kafka，Spark等有深入的了解。 　　6、具有大规模分布式系统的调优经验(如JVM调优、SQL调优、缓存优化、RPC优化等); 　　7、熟悉Kubernetes、Docker容器根底之上开发微效劳。 　　8、良好代码编写风格, 有团队合作精神，有良好沟通能力和学习能力。 　　软件架构师岗位的工作职责概述5 　　职责： 　　1、根据工程需求，分析，设计，并实现系统的架构方案。使系统架构具有合理性和可扩展性。 　　2、负责海量数据采集、处理及存储、应用方案的技术选型及架构实现 　　3、负责开发数据统计系统，各类统计程序报表,海量数据分析/查询、分布式存储、流式/实时计算等应用层架构搭建及核心代码实现 　　4、追踪大数据和云计算技术的最新科技成果，并协调团队应用于内部业务实践 　　5、参与代码的实现，并编写技术文档，对通用技术实现复用。 　　任职要求： 　　1、熟悉Hadoop底层文件系统，熟悉Hadoop分布式计算框架(HDFS、Hbase、Hive、Mapreduce、Spark、Storm、Flink等. 　　2、精通Java, Scala, Python 至少两种编程语言，有较强的分布式计算根底和软件工程能力 　　3、熟悉业界有影响力数据仓库和大数据领域的产品、解决方案形态和技术，熟悉OLAP、OLTP引擎和DB，熟悉主流数据整合、治理技术和工具; 　　4、熟悉大数据和数仓领域的系统架构设计方法，有海量数据系统的安装部署维护经验，对大规模数据并行计算/传输/处理等有丰富的经验者优先; 　　5、熟悉掌握通用大数据数据合并、建模、抽取、分析挖掘机、展示等挖掘算法，具有在实际工程中结合业务场景开发大数据算法的经验者优先;