阿里云阿里云智能-通义大模型产品运营专家-杭州/深圳/上海

1、洞察人工智能/大模型产品相关的市场机会、行业场景，快速捕捉市场热点和客户业务痛点，挖掘产品商机，行业方案，跨部门合作快速推动落地，形成产品竞争力。 2、监控并分析产品运营数据，且善于发现和总结行业痛点，并能够挖掘出可与现有产品或技术相结合的潜在需求，协同产研，推进创新功能或创新产品的落地，推动产品升级迭代和竞争力的持续改善，并基于此开展个性化的营销活动。 3、负责大模型项目效果保障，围绕客户业务场景，以客户价值为目标，完成效果履约，提供高质量的优化方案和实施方法，确保客户成功。 4、对大模型效果有较强的敏锐性，能结合行业场景建立业界评测标准，协同算法团队，保障大模型商业化能力形成领先竞争力。 5、熟悉大模型技术领域，能综合运用2B的传播运营工具及方法，进行人工智能产品或服务的活动策划和执行，包括线上活动、线下活动、促销营销转化活动等。如：大型峰会、大模型案例撰写宣推、技术沙龙、白皮书、媒体PR等，扩大产品品牌影响力，并以市场活动为手段，牵引商机的引入，形成营销转化闭环，有ROI意识。 6、监控内容运营效果，定期产出内容效果报告，并根据数据分析结果进行内容优化调整。并协同产品、市场和销售团队，确保内容运营活动与商业目标和营销活动紧密对接，拟定可落地的前线销售激励策略。 7. 负责通义大模型的战略重点解决方案及项目（组合/群/集）落地，协调BU内外技术、产品、业务等团队资源，保障通义业务目标和收益达成。 8、结合事业环境因素，制定符合阿里云通义团队的项目和需求的治理框架和体系，并且持续管理和运作。 9、支持域内和跨团队的业务产品技术的协同工作，通过提供项目运作及管理解决方案，项目流程规范等，提升研发效能和目标达成率。

1. 商机判断与深度技术交流 1) 作为大模型产研代表，赋能前端销售/行业线，参与商业策略制定与高价值商机筛选； 2) 针对复杂项目，协同售前、销售、产品及研发团队，与客户关键决策人开展深度技术对话，引导技术选型与合作方向； 3) 结合行业趋势与技术演进，精准判断大模型应用场景的商业潜力，为商机转化和规模化结果负责。 2. 解决方案设计与规模化推广 1) 深入理解客户在功能性、非功能性（性能、稳定性、安全性、成本等）维度的核心诉求，基于通义大模型能力，设计具备技术竞争力与成本优势的端到端解决方案； 2) 主导POC、Win back、招投标等关键环节的技术方案输出，包括产品选型、配置报价、控标项设计及Demo验证； 3) 提炼客户场景中的关键技术指标，转化为可量化的产品能力项，形成差异化竞争优势； 4) 推动文本、视频、图像、语音等大模态模型产品的商业化方案设计、问题解决与落地交付； 5) 负责大模型服务的对客体验闭环：接收客户反馈，完成问题Triage、根因定位，并通过后训练、Prompt工程或产品调优等方式达成客户效果目标； 6) 推动及协助大模型服务平台（如解决方案Demo中心、落地页、API网关等）的架构设计与开发，保障高可用、安全、可扩展的统一服务能力。 3. 产品改进与技术反哺 1) 深入一线客户场景，系统性调研并抽象共性需求与痛点，精准传递至产品研发团队； 2) 参与大模型及智能化产品的重大功能设计、定价策略、用户体验优化，确保产品在垂直行业保持领先； 3) 构建面向特定行业/场景的商业Benchmark，持续评估并推动模型能力边界拓展； 4) 识别模型在真实场景中的能力短板，主动发掘高质量数据合作机会，推动闭源模型与数据飞轮的正向循环。 4. 市场洞察与竞争分析 1) 持续跟踪AI大模型市场动态、竞争格局、技术路线及定价策略，输出竞对分析报告； 2) 快速捕捉行业热点与客户业务痛点，前瞻性挖掘高潜力应用场景，驱动新产品/新方案快速孵化与市场覆盖； 3) 将市场洞察转化为可执行的产品与解决方案策略，影响产研与前线团队高效协同落地。 5. 最佳实践沉淀与生态赋能 1) 在项目实践中总结标杆案例，沉淀可复用的解决方案模板、IaC（Infrastructure as Code）脚本、测试用例及标准化模块； 2) 输出GTM（Go-to-Market）材料，包括技术白皮书、解决方案手册、演示Demo等； 3) 联合生态伙伴共建联合解决方案，对销售团队、合作伙伴及开发者提供技术赋能与支持；

1. 商机判断与深度技术交流 1) 作为大模型产研代表，赋能前端销售/行业线，参与商业策略制定与高价值商机筛选； 2) 针对复杂项目，协同售前、销售、产品及研发团队，与客户关键决策人开展深度技术对话，引导技术选型与合作方向； 3) 结合行业趋势与技术演进，精准判断大模型应用场景的商业潜力，为商机转化和规模化结果负责。 2. 解决方案设计与规模化推广 1) 深入理解客户在功能性、非功能性（性能、稳定性、安全性、成本等）维度的核心诉求，基于通义大模型能力，设计具备技术竞争力与成本优势的端到端解决方案； 2) 主导POC、Win back、招投标等关键环节的技术方案输出，包括产品选型、配置报价、控标项设计及Demo验证； 3) 提炼客户场景中的关键技术指标，转化为可量化的产品能力项，形成差异化竞争优势； 4) 推动文本、视频、图像、语音等大模态模型产品的商业化方案设计、问题解决与落地交付； 5) 负责大模型服务的对客体验闭环：接收客户反馈，完成问题Triage、根因定位，并通过后训练、Prompt工程或产品调优等方式达成客户效果目标； 6) 推动及协助大模型服务平台（如解决方案Demo中心、落地页、API网关等）的架构设计与开发，保障高可用、安全、可扩展的统一服务能力。 3. 产品改进与技术反哺 1) 深入一线客户场景，系统性调研并抽象共性需求与痛点，精准传递至产品研发团队； 2) 参与大模型及智能化产品的重大功能设计、定价策略、用户体验优化，确保产品在垂直行业保持领先； 3) 构建面向特定行业/场景的商业Benchmark，持续评估并推动模型能力边界拓展； 4) 识别模型在真实场景中的能力短板，主动发掘高质量数据合作机会，推动闭源模型与数据飞轮的正向循环。 4. 市场洞察与竞争分析 1) 持续跟踪AI大模型市场动态、竞争格局、技术路线及定价策略，输出竞对分析报告； 2) 快速捕捉行业热点与客户业务痛点，前瞻性挖掘高潜力应用场景，驱动新产品/新方案快速孵化与市场覆盖； 3) 将市场洞察转化为可执行的产品与解决方案策略，影响产研与前线团队高效协同落地。 5. 最佳实践沉淀与生态赋能 1) 在项目实践中总结标杆案例，沉淀可复用的解决方案模板、IaC（Infrastructure as Code）脚本、测试用例及标准化模块； 2) 输出GTM（Go-to-Market）材料，包括技术白皮书、解决方案手册、演示Demo等； 3) 联合生态伙伴共建联合解决方案，对销售团队、合作伙伴及开发者提供技术赋能与支持；

对大模型项目技术支持，推动大模型产品方案商业化工作： 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、推动生态运营，促进公司大模型周边生态伙伴的建设，为开发者提供全过程的赋能和支持。