阿里云阿里云智能-AI产品解决方案架构师-北京/上海/深圳
任职要求
1. 精通大模型算法和技术、分布式训练\推理优化、CV\NLP、搜推广算法、自动驾驶算法一项以上，包括： 1）熟悉深度学习框架Tensorflow或Pytorch； 2）熟悉主流大模型的结构、训推流程、阶段及样本处理过程： 3）熟悉主流的开源生态框架及相关原理（如：LangChain、CoT框架、MCP, A2A等热门协议和框架、熟悉Reasoning模型及训推）； 4）熟悉机器学习模型基础算法原理及知识，熟悉sklearn、sparkml等开源机器学习类库； 5）熟悉强化学习框架PAl-Chartlearn、Verl等，以及强化学习策略、原理及其优劣势 6）熟悉分布式训练框架 Deepspeed、Megatron、FSDP等； 7）熟悉VLLM、sglang、LM Deploy、BladeLLM等推理框架，以及框架提供超参数的意义和效果 8）领域类模型和算法：LLM、VLM、多模态、自动驾驶…
工作职责
1、AI市场洞察和竞对分析 •洞察和AI相关的市场机会、市场容量和竞争格局。 •分析竞对产品核心指标、市场策略和市场价格。 •快速捕捉市场热点和客户业务痛点，挖掘产品商机，快速推动落地，形成领先竞争力。 2、AI产品商机判断和深度技术交流 •作为产品线代表，参与商业策略设计和商机判断。 •对复杂项目需求，协同销售团队与客户进行深度技术交流，结合对行业发展方向和技术变革方向的洞察，就具体技术场景引导客户关键决策人决策，促进商机转化。 3、AI产品方案设计和技术支持 •对复杂项目，理解客户的业务和功能性/非功能型需求、性能及可用性需求，基于客户场景，提供有技术竞争力和可行性、成本优势的产品组合方案，并在产品选型/POC/报价配置时， 提供技术支持。 •提炼基于客户业务场景的关键技术指标，形成领先的技术指标，在POC、winback等业务活动中落地验证。 •复杂项目推进方案跨团队协同优化，成本，性能，稳定性等多维度提升解决方案的竞争力。 •探索创新产品的方案和场景，推动新产品快速市场覆盖，保障产品创新活力。 •对大客户提供售后的关键技术答疑，用技术推动业务发展。 4、AI产品设计和优化支持 •通过对行业、场景的深入了解，参与产品的重大功能设计、定价设计、用户体验设计，协助产品在行业/场景下保持领先性。 •识别并精准提炼客户的共性需求和痛点，反哺产品设计，推动产品改进和多产品融合、新产品和功能孵化。 5、最佳实践沉淀和赋能 •沉淀面向细分场景的最佳实践，选择性输出IaC代码，通过项目实践总结标杆成功案例，提炼共性模块、统一标准化能力，加速产品方案规模化复制。 •提炼产品优势功能性能参数，并针对性的设计测试用例，放大产品和技术的影响力，沉淀基于测试用例、测试方案的解决方案竞争力。 •参与产品GTM材料编写、与伙伴共创联合解决方案、对销售团队和生态伙伴赋能。
1. 负责云网络产品的市场经营策略在区域/行业线的落地，并直接为经营结果负责，如客户的满意度、产品规模、客户产品渗透率等； 2. 分析云网络技术发展趋势，进行有效的市场和行业洞察，充分把握市场竞争格局，制定行业战略规划和策略，敏锐挖掘行业数据/客户商机，促进有效商机转化，推动规模增长； 3. 不断完善和创新云网络解决方案并规模化复制，支撑云网络产品售前、售中、售后服务，围绕客户需求和价值展开产品经营； 4. 深耕重点潜力客户，维护头部客户关系做好服务，能树立行业头部客户标杆案例，持续赋能区域并在区域进行复制推广； 5. 通过捕捉客户痛点来抽象客户场景，沉淀创新解决方案，洞察具有普遍意义的客户需求，反哺产品改进和优化，协同完成产品和业务规划； 6. 围绕客户支持和覆盖效率提升目标，探索解决方案和产品规模化增长的GTM方法、工具和制度体系。
1、方案设计与技术咨询 • 主导企业级解决方案设计——深入理解客户的技术栈、开发流程和业务目标，设计 Qoder 产品的集成路径，涵盖 IDE 插件配置、工作流嵌入、团队协作和权限管理等场景 • 为客户提供技术咨询和最佳实践指导，包括 AI 编程助手的效果调优、团队级部署策略、以及与现有开发工具链的无缝对接方案 • 制作高质量的技术方案文档、产品架构白皮书和 POC 演示，支持销售/渠道团队推进大客户签约 2、售前技术支持与客户交付 • 深入理解海外市场的企业采购流程、合规要求（GDPR、EU AI Act 、SoC 2等）和竞争态势，制定区域化的技术售前策略 • 作为售前阶段的核心技术角色，参与客户会议、产品演示和技术答疑，将复杂的 AI 编程能力以业务语言呈现 • 主导 POC（概念验证）全流程——从需求对齐、效果验证到结果报告，确保客户在评估阶段获得超预期体验 • 与产品和工程团队紧密协作，将客户反馈和市场洞察转化为产品改进建议，推动产品在目标市场的适配优化
1、方案设计与技术咨询 • 主导企业级解决方案设计——深入理解客户的技术栈、开发流程和业务目标，设计 Qoder 产品的集成路径，涵盖 IDE 插件配置、工作流嵌入、团队协作和权限管理等场景 • 为客户提供技术咨询和最佳实践指导，包括 AI 编程助手的效果调优、团队级部署策略、以及与现有开发工具链的无缝对接方案 • 制作高质量的技术方案文档、产品架构白皮书和 POC 演示，支持销售/渠道团队推进大客户签约 2、售前技术支持与客户交付 • 深入理解海外市场的企业采购流程、合规要求（GDPR、EU AI Act 、SoC 2等）和竞争态势，制定区域化的技术售前策略 • 作为售前阶段的核心技术角色，参与客户会议、产品演示和技术答疑，将复杂的 AI 编程能力以业务语言呈现 • 主导 POC（概念验证）全流程——从需求对齐、效果验证到结果报告，确保客户在评估阶段获得超预期体验 • 与产品和工程团队紧密协作，将客户反馈和市场洞察转化为产品改进建议，推动产品在目标市场的适配优化
本岗位主要负责行业央企的云和AI解决方案落地工作。 1. 跟踪所负责细分领域的市场趋势、空间与核心场景，结合客户所在行业特点，梳理典型痛点与机会点，输出有指导性的市场洞察与竞争策略，形成差异化打法。 2. 基于对客户业务策略的理解，识别需求背后的真实意图，与关键决策人建立信任关系，制定针对性的产品与解决方案引导策略；面向具体业务场景搭建大模型/智能体原型，产出高质量的解决方案、项目建议书及标书技术材料，牵引销售落地。 3. 根据客户需求完成端到端方案设计，主导 POC 与方案落地，独立完成单一场景的AI应用架构设计，涵盖 Prompt 工程、RAG 搭建、Agent工程化、模型与客户系统 API 集成及混合云资源配置等；在项目中制定合理的产品选型、测试、招投标与配置策略，推动合同签约。 4. 在方案落地过程中识别并处理技术与项目风险，协同产研、交付、安全等团队保障合同履约，持续提升阿里云在该客户的公共云份额与Token用量；同时向产品团队反馈需求与缺陷，推动产品迭代。 5. 沉淀面向细分领域/场景的 AI 解决方案、最佳实践、参考架构及脚本模板等可复用资产，并面向销售团队与生态伙伴开展宣讲与赋能培训。