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谷歌业务发展经理,数字原生,Google Cloud

社招全职10年以上地点:上海状态:招聘

任职要求


基本资格
• 拥有学士学位,或具备同等水平的实践经验。
• 有 10 年的定额云销售/软件销售经验或在企业对企业 (B2B) 软件公司从事客户管理工作的经验。
• 有 5 年宣传云计算解决方案的经验。

优先条件
• 曾与跨职能内部团队(例如业务发展团队、客户工程师团队、合作伙伴销售团队)和外部合…
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工作职责


• 与企业客户的高管建立良好的关系,借此对客户在技术和业务方面的决策施加积极影响。成为值得客户信赖的顾问,为他们带来切实的价值。
• 成为客户业务方面的专家,具体业务包括软件即服务 (SaaS) 产品组合、技术策略、发展计划、业务推动因素、客户群、行业市场产品和格局。
• 主导制定和落实客户策略以拓展业务发展机会,并与多个团队及 Google 合作伙伴进行跨职能合作,最大限度地发挥对企业客户的业务影响力。
• 管理业务周期,向高管层进行演示汇报,并就相关条款进行谈判。
• 推动业务发展,促进卓越运营,做出准确预测,并在整个业务周期内引导客户实现各项目标。
包括英文材料
学历+
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社招10年以上

• 与企业客户的高管建立良好的关系,借此对客户在技术和业务方面的决策施加积极影响。成为值得客户信赖的顾问,为他们带来切实的价值。 • 成为客户业务方面的专家,具体业务包括软件即服务 (SaaS) 产品组合、技术策略、发展计划、业务推动因素、客户群、行业市场产品和格局。 • 主导制定和落实客户策略以拓展业务发展机会,并与多个团队及 Google 合作伙伴进行跨职能合作,最大限度地发挥对企业客户的业务影响力。 • 管理业务周期,向高管层进行演示汇报,并就相关条款进行谈判。 • 推动业务发展,促进卓越运营,做出准确预测,并在整个业务周期内引导客户实现各项目标。

上海
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社招5年以上

• 引导客户完成 Google Cloud 实施过程,通过提供专业的技术指导,并有效管理项目时间表、里程碑、迁移目标及业务转型战略,从而加速客户对云服务的采纳与价值实现。 • 倡导客户的核心需求,以克服其在采纳过程中遇到的障碍,并推动新功能的开发。需要主导跨多个工作流与团队的协作,以保持客户项目的推进势头。 • 与客户方的各级利益相关者建立并发展深度合作关系,以洞察其业务本质,并共同制定战略发展路线图;主导开展季度业务总结工作以及召开执行会议,借此了解业务需求和技术需求。 • 为客户活动和产品发布工作制定计划,同支持团队、工程团队和站点可靠性工程团队精诚合作,确保客户在关键阶段取得成功。同客户和支持团队合作,引导并推动突发问题和升级事件得到妥善解决。 • 根据在与客户打交道的过程中了解到的信息和情况,制定最佳实践并准备资源,以便为相关计划提供支持,从而通过合作伙伴推广 Google Cloud,并让客户更快采用该产品。

上海
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社招5年以上

• 引导客户完成 Google Cloud 实施过程,通过提供专业的技术指导,并有效管理项目时间表、里程碑、迁移目标及业务转型战略,从而加速客户对云服务的采纳与价值实现。 • 倡导客户的核心需求,以克服其在采纳过程中遇到的障碍,并推动新功能的开发。需要主导跨多个工作流与团队的协作,以保持客户项目的推进势头。 • 与客户方的各级利益相关者建立并发展深度合作关系,以洞察其业务本质,并共同制定战略发展路线图;主导开展季度业务总结工作以及召开执行会议,借此了解业务需求和技术需求。 • 为客户活动和产品发布工作制定计划,同支持团队、工程团队和站点可靠性工程团队精诚合作,确保客户在关键阶段取得成功。同客户和支持团队合作,引导并推动突发问题和升级事件得到妥善解决。 • 根据在与客户打交道的过程中了解到的信息和情况,制定最佳实践并准备资源,以便为相关计划提供支持,从而通过合作伙伴推广 Google Cloud,并让客户更快采用该产品。

深圳
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社招5-10年引擎

我们是小红书中台大模型 Infra 团队,专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」!团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环,在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势,基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品,持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务,实现 AI 技术高效落地! 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架,优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline; 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架,开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制,解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链,主导框架与 MLOps 平台集成,提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作,参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代; 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标,结合业务场景持续优化训练框架能力,提升框架领先性。

更新于 2026-03-28上海|北京