阿里云阿里云智能-解决方案架构师（技术架构方向）-模型商业发展
任职要求
1. 技术能力 （1）计算机相关专业本科及以上学历，3年以上服务端开发经验，精通Python/Java/Golang至少一门语言。 （2）熟悉大模型技术栈（如向量数据库、Prompt工程），了解主流框架（HuggingFace、LangChain、n8n等）。 （3）有大模型算法背景优先。 （4）加分项：有LLM应用开发经验（如RAG、Agent系统），熟悉主流云平台AI服务（Azure AI Foundry、GCP Vertex AI等）。 2. 业务能力 （1）洞察产品的市场…
工作职责
1.大模型商机判断和深度技术交流： （1）赋能前端业务线/行业线，推动大模型场景业务快速拓展。 （2）作为大模型产品团队代表，支撑前线业务线开展商机判断和选择。 （3）针对复杂项目需求，协同前后团队与客户进行深度技术交流，促进商机转化，为结果负责。 2、产品解决方案设计与规模推广： （1）支持行业/区域的市场洞察，理解行业客户的业务和功能性/非功能型需求，基于客户场景，提供有技术竞争力和成本优势的产品组合方案，并在产品选型/配置报价/招投标过程中， 提供技术支持。 （2）探索创新产品的方案和场景，推动新产品快速市场覆盖。 （3）负责大模型产品落地页、商业机会挖掘、解决方案Demo中心等平台服务端架构设计与开发，提供统一平台能力，保障可用性及安全性。 （4）主导后端与前端团队的协作，完成接口设计与联调，确保产品功能高效落地。 （5）负责大模型服务的对客体验，对接客户侧功能和体验问题，负责相关问题的Triage、定位和推动问题的最终解决。 （6）负责大模型服务的对客体验，对接客户侧效果和体验问题，负责通过后训练产品实现客户场景效果目标，并交付服务。 3、产品改进： （1）深入调研客户需求，将合理需求准确地反馈到产品研发团队，负责改进需求在产品中的实现效果验收，帮助部门大模型/智能化相关产品的持续发展。 4. 市场洞察： （1）洞察产品的市场机会、市场容量和竞争格局，捕捉机会，找到方向并能影响前线和产研快速推动落地。
1. 大模型商机判断和深度技术交流： （1）赋能前端业务线/行业线，推动大模型场景业务快速拓展。 （2）作为大模型产品团队代表，支撑前线业务线开展商机判断和选择。 （3）针对复杂项目需求，协同前后团队与客户进行深度技术交流，促进商机转化，为结果负责。 2. 产品解决方案设计与规模推广： （1）支持行业/区域的市场洞察，理解行业客户的业务和功能性/非功能型需求，基于客户场景，提供有技术竞争力和成本优势的产品组合方案，并在产品选型/配置报价/招投标过程中， 提供技术支持。 （2）提炼具有客户价值的关键技术指标，形成领先控标项，在POC、winback等业务活动中落地验证。 （3）跟进产品方案的落地效果，持续优化产品方案。 （4）沉淀产品解决方案的最佳实践，通过项目实践总结标杆案例，加速产品方案规模化复制。 （5）探索创新产品的方案和场景，推动新产品快速市场覆盖。 3. 产品改进： （1）深入调研客户需求，将合理需求准确地反馈到产品研发团队，负责改进需求在产品中的实现效果验收，帮助部门大模型/智能化相关产品的持续发展。 4. 市场洞察： （1）洞察产品的市场机会、市场容量和竞争格局，捕捉机会，找到方向并能影响前线和产研快速推动落地.
推动大模型产品商业化： 1.大模型商机判断和深度技术交流： （1）赋能前端业务线/行业线，推动大模型场景业务快速拓展。 （2）作为大模型产品团队代表，支撑前线业务线开展商机判断和选择。 （3）针对复杂项目需求，协同前后团队与客户进行深度技术交流，促进商机转化，为结果负责。 2.产品解决方案设计与规模推广： （1）支持行业/区域的市场洞察，理解行业客户的业务和功能性/非功能型需求，基于客户场景，提供有技术竞争力和成本优势的产品组合方案，并在产品选型/配置报价/招投标过程中， 提供技术支持。 （2）提炼具有客户价值的关键技术指标，形成领先控标项，在POC、winback等业务活动中落地验证。 （3）跟进产品方案的落地效果，持续优化产品方案。 （4）沉淀产品解决方案的最佳实践，通过项目实践总结标杆案例，加速产品方案规模化复制。 （5）探索创新产品的方案和场景，推动新产品快速市场覆盖。 3.产品改进： （1）深入调研客户需求，将合理需求准确地反馈到产品研发团队，负责改进需求在产品中的实现效果验收，帮助部门大模型/智能化相关产品的持续发展。 4. 市场洞察： （1）洞察产品的市场机会、市场容量和竞争格局，捕捉机会，找到方向并能影响前线和产研快速推动落地。
AI应用解决方案设计与落地 ● 负责企业级AI应用解决方案的设计和落地实施，通过分析客户业务需求，利用钉钉AI工具和平台快速构建业务应用，确保方案能直接支撑客户业务增长和效率提升 ● 打造可复制的商业化解决方案，提供切实可行的AI应用方案，并明确量化商业价值和投资回报率 技术支持与问题解决 ● 提供AI应用相关的技术支持，确保技术实现与商业目标一致，协助销售团队进行技术赋能，提升商业转化率 ● 参与客户商业谈判，提供技术支持以促进交易达成，追踪解决方案实施后的客户业务增长数据，建立成功案例库 效果评估与持续优化 ● 建立AI应用的效果评估体系，关注商业化关键指标的达成情况 ● 跟踪AI技术发展，及时更新应用方案，确保解决方案的商业竞争力，定期分析解决方案的市场表现，提出商业化策略优化建议
1、负责企业客户的售前工作，支持销售拿到业务结果，提升销售额 2、作为技术专家，提供客户云架构解决方案，并在落地过程中提供对内外部团队提供必要的技术指导，确保方案可落地、有竞争力 3、负责所支持区域细分领域（出海、大数据、人工智能等）的市场洞察、解决方案的制定及落地，能够把握市场和技术发展趋势，推动产品、解决方案的落地 4、建立行业影响力，参加内外部行业沙龙，做技术分享，传播云原生最佳实践 5、参与客户的方案比选，做POC演示和功能/性能测试，在保证性能和安全性的前提下做到成本最优，性价比最高 6、为客户提供整体技术架构服务，构建监控体系、DevOps、大数据、AI等能力，从成本、效率、稳定性三个维度提升客户的云化架构能力