阿里云阿里云智能-通义大模型产品解决方案架构师(金融)-杭州/上海/北京

负责公共云、AI等项目管理及客户服务工作，以客户成功为目标，带领项目团队完成交付履约，围绕客户AI infra、AI agent，以及上云、用云的整个业务生命周期，提供高质量的交付管理服务，确保项目按合同履约，提升客户满意度，促进增购续费，打造可持续发展的高质量业务增长模式。 工作职责包含但不限于： • 面向阿里云的企业客户，作为项目交付履约的第一责任人，统筹、组建项目交付资源，带领项目团队制定交付和运维方案，并保证项目高质量履约交付； • 售前阶段，配合销售和架构师团队，判断并明确客户需求边界，识别项目潜在风险，评估交付成本，形成高质量可履约的SOW； • 项目交付全程进行管理、监督，对项目风险及问题进行预判、识别及诊断，统筹内外部交付资源，调动区域/行业交付专家资源对重保项目进行全过程项目管理和客户需求对接； • 在交付项目后期协调统筹客户的日常运维，保障运维资源和质量，维护长期客情关系，跟进客户续约需求； • 管理并协同生态伙伴完成项目交付，并对伙伴的项目交付质量进行评估； • 带领项目团队长期陪伴客户上云、用云、用好AI，围绕关键客户形成稳定的服务资源，洞察和响应已有客户需求，并形成解决方案，形成可持续的商业合作。

近年来，以大模型为核心的生成式人工智能技术在语言理解、内容生成、多模态建模与跨模态交互等领域取得了突破性进展，展现出前所未有的技术潜力与广泛的应用前景。 我们致力于面向通用人工智能（AGI)的前沿探索与产业落地创新。一方面，在迈向AGI的长期路径中，随着大语言模型能力的持续进化，多模态感知、融合与推理等关键问题日益凸显，成为构建通用智能系统的核心挑战；另一方面，围绕典型行业场景如何将现有大模型能力有效转化为可落地、可扩展、可持续的解决方案，也成为当前研究与工程实践的重点方向。 如果你对生成式AI、智能交互、智能软件工程，智能文档处理，数据挖掘，多语言内容的理解和生成，跨模态检索与理解，多模态智能体GUI Agent以及法律金融等方向的AI应用算法研发有浓厚兴趣，或者对于大模型应用落地有浓厚兴趣，欢迎加入我们，共同定义未来AI的能力边界，牵引千行百业在智能时代的深度变革。 1. 大语言模型算法创新：定义下一代大语言模型技术范式，实现文本、代码，语音、视觉等多模态信息的联合建模，探寻和解决对齐、推理、Agentic等方面的核心挑战，不断追寻通用大模型的效果上限。 2. 场景驱动的算法创新：结合上述业务场景，设计并优化大模型架构，研发低成本高效应用算法，提升效果、效率与鲁棒性。 3. 端到端技术闭环：从数据构建、模型训练、评测到部署，主导技术方案落地，通过AB实验、调用量、用户反馈验证价值。 4. 前沿应用技术探索：紧跟并能驱动LLM、Diffusion Models、强化学习等技术相关进展，定义技术新范式，快速实验并迭代创新方案，拉升相关模型在学术领域和应用场景的SOTA。

你将作为AI编程产品面向企业客户的技术代言人，在售前阶段独立完成从需求调研到方案交付的全过程。核心工作是把客户在软件研发效率上的真实痛点，转化为可落地的AI编程解决方案，并通过技术演示和POC验证赢得客户信任，直接推动项目签约。 你日常会做的事： 独立对接企业客户的CTO、架构师和一线研发负责人，通过现场或远程调研，快速理解客户的技术栈、研发流程和效能瓶颈，在一周内输出针对性的AI Coding落地方案，包括部署架构、接入策略和预期效果量化。针对金融、制造、互联网等不同行业客户，主导技术方案宣讲和产品演示，能够现场用客户自己的代码库做实时演示，展示代码补全、代码审查、单测生成等核心场景的实际效果。在POC阶段，协调研发和交付团队完成私有化部署或SaaS对接，跟踪试用数据（如代码采纳率、研发提效比），用数据说服客户决策层。将客户反馈的高频需求和竞品对比信息，定期同步给产品和研发团队，直接参与产品迭代讨论，确保产品方向贴合市场真实需求。 我们希望你具备： 3年以上软件研发经验，写过生产级代码，能看懂Java、Python、Go、TypeScript中至少两种语言的工程项目，这样你才能在客户面前做到技术对话不掉链子。有实际使用AI编程工具（如Copilot、Cursor、通义灵码、Trae等）的经验，理解大模型在代码生成、补全、重构等场景的能力边界和典型失败模式，而不只是"用过"。做过售前解决方案、技术咨询或客户成功中的至少一种角色，能独立面对企业客户的技术高管完成方案汇报，有处理过5个以上中大型客户项目的经验。能用清晰的结构把复杂技术讲给非技术决策者听，方案文档和演示材料可以独立产出，不需要别人帮你"翻译"。 如果你还有这些经历会更好： 了解企业级软件研发全链路工具（CI/CD、代码托管、制品管理等），能将AI Coding方案嵌入客户现有的DevOps体系中做整体设计。有私有化部署经验，理解企业对数据安全和合规的顾虑，能主动给出网络隔离、模型本地化等技术应对方案。跟踪过RAG、Agent、MCP等技术在编程场景的应用进展，能向客户清晰解释这些技术如何提升代码生成的准确性和上下文理解能力。

你将作为AI编程产品面向企业客户的技术代言人，在售前阶段独立完成从需求调研到方案交付的全过程。核心工作是把客户在软件研发效率上的真实痛点，转化为可落地的AI编程解决方案，并通过技术演示和POC验证赢得客户信任，直接推动项目签约。 你日常会做的事： 独立对接企业客户的CTO、架构师和一线研发负责人，通过现场或远程调研，快速理解客户的技术栈、研发流程和效能瓶颈，在一周内输出针对性的AI Coding落地方案，包括部署架构、接入策略和预期效果量化。针对金融、制造、互联网等不同行业客户，主导技术方案宣讲和产品演示，能够现场用客户自己的代码库做实时演示，展示代码补全、代码审查、单测生成等核心场景的实际效果。在POC阶段，协调研发和交付团队完成私有化部署或SaaS对接，跟踪试用数据（如代码采纳率、研发提效比），用数据说服客户决策层。将客户反馈的高频需求和竞品对比信息，定期同步给产品和研发团队，直接参与产品迭代讨论，确保产品方向贴合市场真实需求。 我们希望你具备： 3年以上软件研发经验，写过生产级代码，能看懂Java、Python、Go、TypeScript中至少两种语言的工程项目，这样你才能在客户面前做到技术对话不掉链子。有实际使用AI编程工具（如Copilot、Cursor、通义灵码、Trae等）的经验，理解大模型在代码生成、补全、重构等场景的能力边界和典型失败模式，而不只是"用过"。做过售前解决方案、技术咨询或客户成功中的至少一种角色，能独立面对企业客户的技术高管完成方案汇报，有处理过5个以上中大型客户项目的经验。能用清晰的结构把复杂技术讲给非技术决策者听，方案文档和演示材料可以独立产出，不需要别人帮你"翻译"。 如果你还有这些经历会更好： 了解企业级软件研发全链路工具（CI/CD、代码托管、制品管理等），能将AI Coding方案嵌入客户现有的DevOps体系中做整体设计。有私有化部署经验，理解企业对数据安全和合规的顾虑，能主动给出网络隔离、模型本地化等技术应对方案。跟踪过RAG、Agent、MCP等技术在编程场景的应用进展，能向客户清晰解释这些技术如何提升代码生成的准确性和上下文理解能力。