百度大模型及智能算力销售（J102584）
任职要求
-本科及以上学历，计算机、通信、电子、软件工程等相关专业优先 -具备 3 年及以上ToB销售经验，有云计算、AI、大模型、算力、IDC、企业软件或数字化解决方案销售经验者优先 -熟悉公有云、AI 算力、大模型应用等相关产品或技术方向，能够与客户业务及技术决策者进行有效沟通 -具备浙江区域政企或重点行业客户资源，拥有独角兽、人工智能、新…
工作职责
-负责浙江区域客户拓展与销售，面向独角兽、人工智能、新一代信息技术、互联网等行业客户，推广百度智能云大模型、AI算力、云计算及相关解决方案 -深入理解客户的数字化、智能化转型需求，挖掘大模型应用、智能算力、云迁移、数据智能等业务机会 -负责从商机挖掘、客户拜访、方案交流、商务谈判、合同签约到回款的全流程销售工作，完成年度销售目标 -建立并维护重点客户及合作伙伴关系，持续提升客户满意度，推动存量客户的复购、扩容与交叉销售 -联动售前、产品、交付、生态伙伴等团队，协调内外部资源，保障项目推进、交付及客户价值落地 -跟踪浙江区域前沿产业、政策及竞争动态，识别重点行业机会，输出区域市场洞察和销售策略
1、作为项目经理，负责平安银行、产险、寿险等公司的AIGC需求对接、解决方案以及资源协调及落地管理； 2、驻场对接客户，建立合作信任、拓展业务需求、调研应用场景； 3、挖掘业务需求，并进行需求可行性评估，统筹多技术团队资源，输出解决方案，跟进落地； 4、基于业务需求，熟练运用智能体相关能力搭建demo，支持后续迭代交付； 5、协助序列相关产品的市场调研与竞品分析，按需支持技术引进与能力迭代融合。
1、协助智能客服系统的日常运营，包括但不限于： （1）监控客服机器人的对话质量，分析用户问题与机器回复的匹配情况。 （2）参与优化客服知识库，整理高频问题与解决方案，提升机器人应答准确率。 （3）跟踪用户反馈，协助迭代客服系统的交互逻辑与话术设计。 2、参与大模型产品运营及内容优化： （1）协助测试大模型产品的功能与效果，记录问题并提出改进建议。 （2）参与Prompt设计，探索优化模型输出的策略与方法。 （3）整理和分析用户使用数据，辅助生成运营报告与洞察。 3、支持跨部门协作： （1）与产品、技术、客服团队配合，推进智能客服与AI产品的优化迭代。 （2）协助完成运营素材、用户文档或培训资料的整理与撰写。
团队介绍：Commercial AI 负责中国交易与广告的to B应用统一模型建设，包含基础模型能力、AI Infra、统一商业数据、评测等方向。 课题介绍： 本课题围绕商业、广告、交易等技术场景，以大型语言模型（LLM）、视觉语言模型（VLM）、智能体（Agent）、强化学习、多模态生成等前沿技术为核心支撑，重点聚焦搜索、广告、推荐、电商、生活服务、广告营销、内容生产等关键业务场景，针对性破解传统技术体系存在的瓶颈问题。课题的核心研究目标为：借鉴大模型规模法则（Scaling Law）与生成式人工智能技术思路，深入探索技术与商业业务的深度融合路径，构建适配各垂直商业场景的智能模型及系统架构。同时，着力解决技术落地过程中的效率优化、场景适配、合规管控等关键问题，助力业务规模增长、运营效能提升与用户体验优化，推动商业场景数字化、智能化转型进程。 课题挑战： 1、技术适配性：通用LLM与MLLM在垂直商业交易场景存在领域知识薄弱、工具调用不足、语义对齐偏差等问题，需突破多模态协同、时空建模、低标注学习及搜广推融合技术； 2、效率与性能：大模型时延高、耗算力、吞吐低，难以满足高并发低延迟交易与搜广推需求，需通过轻量化、量化、分布式推理等优化性能与成本； 3、决策与规划：复杂商业决策对长周期建模、多目标优化、自适应要求高，AIGC与Agent易产生幻觉、决策偏差与因果缺失，需强化可信推理与风险约束； 4、落地与合规：需解决系统集成、数据质量、内容可控、隐私安全与合规问题，保障大模型规模化稳定、安全、合规落地。 课题价值： 1、理论价值：探索大模型在多商业场景的Scaling Law可行性，完善推荐大模型、Agent决策、多模态融合等技术体系，丰富AI在商业领域的应用理论； 2、实践价值：破解各商业场景核心痛点，如提升推荐转化、广告ROI、内容生产效率、客服质量等；降低人工成本，实现商业流程自动化；推动搜广推、电商、广告等领域的技术范式革新，支撑业务规模化增长，同时优化用户体验与商家服务能力，构建可持续的商业生态。
-协助销售参与湖北及周边省份互联网及相关行业拓展，结合百度智能云产品的特点及客户的业务场景，传递百度云大模型及云产品技术价值 -面向客户推动需求转化，完成需求梳理、反馈，并制定解决方案、组织相关资源，做好资源的维护和拓展，并有效推进需求解决方案的落地 -通过集中培训及实战演练，深入了解云架构及大模型应用场景 -市场行业、竞品分析，良好执行项目沉淀与经验总结工作 -学习百度云最佳实践，深入理解业务并帮助客户在数字化转型中取得成功