神州数码AI售前架构师（AWS方向）(J23231)
任职要求
1、本科及以上学历，计算机、人工智能等相关专业，5年以上AI及云服务售前解决方案、架构设计相关经验，具备成熟大模型项目售前经验。 2、深耕AWS生态体系，有 2 年以上AWS合作经验，独立主导过Bedrock、SageMaker、AI算力调度、Agent应用、MLOps工程化等商业化项目，具备完整可核验的AWS落地案例。 3、精通生成式AI技术体系，熟练掌握LLM大模型、多模态AIGC、RAG检索增强、Agent智…
工作职责
1、客户交流：独立负责项目前期技术宣讲、产品演示、现场答疑、技术对标，面向客户高层、技术团队、业务团队进行分层方案汇报；组织完成RAG知识库搭建、模型微调、Agent编排、简单Demo开发、POC测试部署与效果优化，验证方案可行性，提升客户签约信心，高效推进商机转化。 2、技术方案：深度对接行业客户，挖掘企业数字化、智能化转型痛点，针对企业智能问答、AIGC内容生产、智能风控、数据智能分析等场景，完成需求拆解、可行性分析、整体AI架构规划。基于AWS核心产品体系，输出高可用、高弹性、低成本、合规安全的端到端AI云架构解决方案，适配客户业务迭代与规模化落地需求。 3、招投标支持：负责AI项目投标全流程工作，独立完成技术标书撰写、整体方案应答、评分点拆解、技术风险应答；主导现场技术答辩、专家质询应答，精准匹配招标需求，保障投标通过率与中标率；同步梳理项目重难点，提前预判商务、技术、合规风险。 4、方案沉淀：负责优质落地案例的标准化提炼、模板固化、复制推广与规模化复用，拆解标杆项目落地流程、核心亮点与可复制经验，形成可快速套用的标准化方案库、POC实施模板、交付规范，支撑团队跨行业、跨客户快速复制落地，降低新项目售前与落地成本，提升整体项目交付效率与成单率。同时，负责销售团队的赋能工作，开展产品、方案、话术技巧等培训。 5、厂商协同：负责对接AWS原厂团队和生态伙伴，建立和维护良好的合作关系。常态化联动厂商架构师、产品专家等团队，形成协同打单、产品集成、交付分包等全方位的合作。
1、深入理解客户需求，结合行业特性（如电商，教育，泛娱乐等），提炼客户的终极诉求，沉淀行业解决方案及GTM方法论，树立行业标杆案例和典型场景价值案例，落地商业价值； 2、有算法（大模型）背景，对大模型及大模型应用有较深刻的理解，了解各个技术和能力的边界； 3. 对IAAS层产品以及AI时代的infra演进有了解和理解 4、跟踪AI行业趋势，提炼差异化解决方案，协助产品优化；分析竞品技术路线，制定竞争策略； 5、配合前线发掘并跟进商机，支持重点商机的售前与销售过程，重点项目需把控整体进度，协调解决与产品、解决方案有关的问题； 6、定期Review相关行业&业务领域整体合作落地情况及具体合作商机情况，及时调整完善相关业务策略。
1、市场与竞争分析：结合细分领域市场趋势与客户痛点，参与市场洞察与竞对分析，形成差异化竞争思路。 2、商机识别与售前：参与客户售前沟通，挖掘真实需求、建立信任，推动形成有效商机。 3、解决方案设计与推广：根据客户需求制作解决方案，参与产品选型、测试与招投标等工作，助力签约并提升阿里云份额；及时识别项目风险，协同产研与交付团队完成履约。 4、能力沉淀：沉淀细分领域的云架构模板、行业实践与案例文档。 5、需求反馈：归纳产品需求与缺陷，推动产品改进。
1、为汽车行业客户提供座舱场景的应用规划与技术架构，包括AI语音助手、多模态交互、娱乐陪伴等； 2、对接内外部的合作伙伴，理解客户需求，提供系统级解决方案并推动落地； 3、设计阿里云的汽车座舱场景解决方案，推动新技术在座舱领域的应用落地 4、与阿里云后台产品团队沟通业务和市场需求
客户需求洞察及方案设计 • 掌握并理解客户的业务场景、整体技术架构、业务与IT战略优先级及业务成功指标，挖掘客户潜在需求，提供能满足客户需求的云和AI全栈方案，规划业务策略和实现路径，解答客户对产品、解决方案的常规问题。 • 基于对技术发展趋势的把握，作为策略规划和架构专家，与客户共同规划未来云和AI业务与技术规划，成为其可信赖的顾问，识别其中潜在的合作机会，并提出具备前瞻性的方案和架构设计。 售前引导与实操能力 • 针对客户对AI算力、大模型应用场景落地等需求，通过标杆案例及场景化演示，向客户高层展示阿里云AI全栈产品的竞争优势，确保技术方案与客户业务目标深度绑定。 • 通过技术影响力的建立，维护客户关系，构建PoC测试和方案选型，对POC结果负责，就安全性、稳定性、性能、可持续性和运行效率给出技术建议。 技术策略制定和项目赢单 • 分析复杂客户的情况，提出基于阿里云解决方案的建议，制定产品选型策略和技术路线图，将阿里云全栈AI产品技术与客户业务需求结合，帮助客户拓展AI应用新场景，推动技术采用。 • 针对重点项目/客户，面向客户高层介绍阿里云产品和解决方案的优势，传递技术价值及其带来的业务收益，引领客户向AI转型，推动项目顺利签约。 • 在售前规划和方案实施过程中，识别并有效应对技术和项目风险，协同产研及交付团队正常履约，实现收入转化，优化阿里云的效果与客户满意度。 能力沉淀和赋能 • 构建可复用的知识资产：沉淀面向细分领域/场景的通用云架构模板、AI解决方案最佳实践、细分领域标杆案例等知识文档。 • 内部团队、生态伙伴、客户赋能和培训。 产品需求和改进反馈 • 识别和理解阿里云平台的技术问题和机会，传递客户需求和反馈给产品团队，影响功能开发和未来产品路线图，保持阿里云产品的市场竞争力 • 将客户使用中遇到的影响客户体验的问题，反向推动内部解决，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。