阿里云阿里云智能-大模型高级产品解决方案架构师-上海
任职要求
1. 本科及以上学历，3年及以上工作经验。 2. 有大模型工程项目落地经验，研发或工程化落地大模型应用产品，或提供过落地的解决方案。 3. 具备良好沟通表达能力，能与客户高质…
工作职责
1. 进行市场洞察和竞对分析 1) 洞察和产品相关的市场机会、市场容量和竞争格局。 2) 分析竞对产品核心指标、市场策略和市场价格。 3) 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. 产品商机判断和深度技术交流 1) 作为产品线代表，参与商业策略设计和商机判断。 2) 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. 产品方案设计和技术支持 1) 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。 2) 提炼基于客户业务场景的关键技术指标，形成领先控标项，在POC、winback等业务活动中落地验证。 3) 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。 4) 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。 5) 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. 产品设计和优化支持 1) 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。 2) 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 1) 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。 2) 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。 3) 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、 负责头部高增长KA客户的维护及商机持续挖掘，推动行业/区域高潜新客户的商机拓展与目标达成： -主动洞察所在区域/市场，识别出关键/潜在客户，并主动找到关键决策链，识别客户真实需求，构建立体的客户沟通界面； -协同SA（解决方案架构师）、产研等资源，挖掘客户向全栈AI转型的需求（如AI算力、大模型部署、智能体等），形成有效商机，明确销售及解决方案策略，设计合作路径并沟通执行； -持续开拓新老客户的高层关系，通过沟通和影响力、资源整合等策略的运用，提高call high技能，主导关键项目谈判，推动技术方案与客户需求的精准匹配，推进客户的AI全栈和云平台建设落地转化，达成业绩； -与内部电销团队配合，联合挖掘商机并关单，并Coach电销团队，提升关联团队的整体能力和市场嗅觉； 2、 AI全栈产品和技术价值传递： -深入理解AI全栈产品，深刻洞察客户业务需求，基于行业和客户需求洞察，帮助客户理解大模型、AI算力、云产品核心方案的技术价值，思考并设计与友商的差异化竞争优势，传递阿里云端到端的客户价值； -针对客户对AI算力、大模型应用场景落地等需求，通过标杆案例及场景化演示，向客户高层展示阿里云AI全栈产品的竞争优势，确保技术方案与客户业务目标深度绑定； 3、 商务运作和业务支持： -完成Leads to Cash销售全流程的执行和跟踪，支撑复杂项目运作，参与招投标流程管理、项目管理、风险管理，协同产研、TAM交付和SA等资源，及时发现并解决项目交付问题，支撑客户业务目标达成； -将客户使用中遇到的影响客户体验的问题，反向推动内部产品解决方案和流程体系的改进； -积极发掘并推进与云、AI领域全方位合作伙伴和市场推广渠道，构建可持续的行业合作生态。
1、深入理解客户业务需求，帮助客户选择适合其业务场景的技术路径和产品组合，利用AI技术知识、架构方法、咨询技能来影响客户技术决策 2、与客户合作进行模型训练、推理和模型应用等POC，含展示功能、调整模型、优化模型性能、测试分析、Agent搭建、模型调用等内容 3、依据客户需求和技术研判，推动产研部门持续优化产品，助力提升产品竞争力，同时沉淀最佳实践，以及脚本、模板、参考架构等可复用的技术资产 4、持续跟踪行业动态和技术趋势，并与产品团队协作，打造创新的人工智能（大模型、智算、一体机等）解决方案 5、支持市场活动，作为领域专家参与市场洞察、行业标准、市场排名报告、白皮书撰写等活动，并在行业峰会、技术沙龙等市场活动中进行技术传播和分享
1、深入理解客户业务需求，帮助客户选择适合其业务场景的技术路径和产品组合，利用AI技术知识、架构方法、咨询技能来影响客户技术决策 2、与客户合作进行模型训练、推理和模型应用等POC，含展示功能、调整模型、优化模型性能、测试分析、Agent搭建、模型调用等内容 3、依据客户需求和技术研判，推动产研部门持续优化产品，助力提升产品竞争力，同时沉淀最佳实践，以及脚本、模板、参考架构等可复用的技术资产 4、持续跟踪行业动态和技术趋势，并与产品团队协作，打造创新的人工智能（大模型、智算、一体机等）解决方案 5、支持市场活动，作为领域专家参与市场洞察、行业标准、市场排名报告、白皮书撰写等活动，并在行业峰会、技术沙龙等市场活动中进行技术传播和分享
1、 负责头部高增长KA客户的维护及商机持续挖掘，推动行业/区域高潜新客户的商机拓展与目标达成： -主动洞察所在区域/市场，识别出关键/潜在客户，并主动找到关键决策链，识别客户真实需求，构建立体的客户沟通界面； -协同SA（解决方案架构师）、产研等资源，挖掘客户向全栈AI转型的需求（如AI算力、大模型部署、智能体等），形成有效商机，明确销售及解决方案策略，设计合作路径并沟通执行； -持续开拓新老客户的高层关系，通过沟通和影响力、资源整合等策略的运用，提高call high技能，主导关键项目谈判，推动技术方案与客户需求的精准匹配，推进客户的AI全栈和云平台建设落地转化，达成业绩； -与内部电销团队配合，联合挖掘商机并关单，并Coach电销团队，提升关联团队的整体能力和市场嗅觉； 2、 AI全栈产品和技术价值传递： -深入理解AI全栈产品，深刻洞察客户业务需求，基于行业和客户需求洞察，帮助客户理解大模型、AI算力、云产品核心方案的技术价值，思考并设计与友商的差异化竞争优势，传递阿里云端到端的客户价值； -针对客户对AI算力、大模型应用场景落地等需求，通过标杆案例及场景化演示，向客户高层展示阿里云AI全栈产品的竞争优势，确保技术方案与客户业务目标深度绑定； 3、 商务运作和业务支持： -完成Leads to Cash销售全流程的执行和跟踪，支撑复杂项目运作，参与招投标流程管理、项目管理、风险管理，协同产研、TAM交付和SA等资源，及时发现并解决项目交付问题，支撑客户业务目标达成； -将客户使用中遇到的影响客户体验的问题，反向推动内部产品解决方案和流程体系的改进； -积极发掘并推进与云、AI领域全方位合作伙伴和市场推广渠道，构建可持续的行业合作生态。