阿里云阿里云智能-MaaS战略分析专家-杭州
任职要求
1. 核心硬性要求 ● 学历背景： 统招本科及以上学历，计算机、理工科或商科复合背景优先。 ● 工作经验： 5-10 年工作经验。 ● 行业理解： 对云计算 IaaS/PaaS/MaaS 技术栈有深刻理解，清晰认知云厂商在 AI 时代的商业模式演变（从资源售卖到模型服务）。 ● 分析能力： 具备极强的信息搜集与逻辑推演能力，能独立完成从宏观数据到微观产品逻辑的穿透分析，熟练撰写高层汇报材料。 2. 加分项 …
工作职责
1. 市场洞察与赛道扫描 (Market Intelligence) ● 负责 MaaS及相关 AI 基础设施领域的宏观环境分析，实时追踪国内外 AI 相关的政策法规，预判政策对业务的影响。 ● 拆解 MaaS 下游应用场景，通过定性与定量分析，测算特定细分赛道的市场规模及增长潜力，辅助制定市场切入策略。 ● 深度洞察 B 端客户需求变化，识别从传统 SaaS 向 AI Native 应用转型过程中的痛点与机会。 2. 竞争格局与对标分析 (Competitive Strategy) ● 建立核心竞对的动态监控体系。全方位复盘竞对的产品发布、价格策略、开发者生态建设及战略部署。 ● 通过财务报告、公开数据及专家访谈，还原竞对的业务表现（如调用量、营收结构、算力利用率等），为内部产品定价与差异化竞争提供数据支撑。 3. 前沿产品与创新研究 (Product & Innovation) ● 作为团队的“雷达”，密切关注全球范围内颠覆性的 AI 创新产品。 ● 输出高质量的深度研究报告，支撑高层及业务团队的管理决策。
1. 了解云计算行业的商业运转逻辑，在明确云计算及相关业务策略打法和动因基础上，协同业务团队及数据上下游链路，沉淀业务标准化的数据运营可视化看板，确保业务核心链路和关键决策数据口径准确、指标规范、业务数据语言体系一致； 2. 熟悉MaaS产品及市场需求，基于分析将业务场景提炼结构化为产品需求，对市场需求和资源供给可以形成定向判断与分析； 3. 通过数据分析，挖掘客户转化各环节的效能增长点和异动追因，找到关键要素，并输出有效建议。
您将作为阿里云模型即服务（MaaS）百炼平台及通义系列模型（通义千问、通义万相）模型的的核心技术专家。您的核心使命是指导我们的客户，深度应用AI的力量，解决其复杂的业务难题，加速企业的创新与数字化转型。 核心职责 1. AI解决方案设计与售前支持 - 与核心企业客户深度合作，精准洞察其业务目标，并基于阿里云MaaS平台，为其量身定制创新的AI解决方案。 - 主导并设计针对复杂应用场景的POC项目，包括但不限于：检索增强生成（RAG）、模型微调、多模态生成、以及基于智能体（Agent）的复杂系统。 - 负责将客户需求转化为稳健、可扩展且安全的架构设计，以支持AI Models在阿里云上的高效部署与管理。 2. 技术布道与战略影响 - 扮演AI专家的角色，挑战现有模式，为客户与内部团队带来前瞻性的创新理念。 - 面向C-level级别高管到核心工程师等关键决策者，提供具有高度影响力的技术演讲、产品演示和深度研讨会。 - 持续追踪并分析快速演进的生成式AI技术趋势与市场动态，为我们的AI MaaS解决方案发掘市场机会，并构筑独特的竞争优势。 3. 客户成功与技术咨询 - 全方位指导客户完成AI应用的完整生命周期，从初期的概念构思、模型选型，到最终的部署、监控与持续优化（MLOps）。 - 作为客户信赖的技术顾问，确保项目成功落地，并围绕模型生命周期管理、成本优化及安全合规等方面提供最佳实践。 - 负责解决客户遇到的复杂技术难题，并有效协调产品、研发等内部团队资源，全力保障客户成功。 4. 生态赋能与知识沉淀 - 构建并沉淀高价值的技术资产库，包括AI解决方案蓝图、最佳实践指南、以及有说服力的客户案例等。 - 开发并提供专业培训材料，赋能内部销售团队与生态合作伙伴，帮助他们更有效地定位并销售我们的AI MaaS产品。 - 收集并提炼来自客户与市场的关键反馈，以直接影响并推动阿里云AI产品与服务的发展路线图的演进。
1. 优质项目挖掘 ● 深入扫描中国出海（Go-Global）市场，快速识别并触达那些正在崛起、有大模型消耗潜力的垂类 Agent、SaaS 创业公司。 ● 建立并维护一份高价值的“AI 出海潜力榜单”。 2. 核心人脉建联 ● 利用现有的行业资源，直接与目标企业（AI Startups/Scale-ups）的 CXO 决策层（创始人、CTO、产研负责人） 建立紧密联系。 ● 活跃在各类 AI 开发者社区、出海创投圈、黑客松（Hackathon）和行业动态会，作为公司的“对外触角”，第一时间获取前沿项目的动态。 3. 生态合作促成 ● 识别合作机会：不仅仅是卖云资源，而是能敏锐捕捉对方的需求（如：需要海外合规支持、需要 Go-to-market 渠道、需要技术调优），通过“资源置换”或“战略扶持”的方式，将他们引入我们的 MaaS 生态。 ● 撮合内部资源：打通公司内部的产品、技术与投资团队，为高潜力的外部项目提供加速服务，通过生态绑定实现双赢。
1、政企客户高价值 AI 场景挖掘： AI产品在教育科研、民生服务、文化文旅、智能硬件、客服等重点场景的 AI 机会，识别能带来高速增长的 AI 场景，将客户痛点转化为基于大模型的 Token 消耗方案。 2、MaaS 架构设计： 负责 AI Native 客户的端到端方案设计，包括但不限于 RAG（检索增强生成）、智能体（Agent）工作流、行业模型微调以及多模态能力的落地。 3、技术落地与陪跑： 具备复杂AI agent项目的落地实践经验，理解客户的业务场景和需求，帮助客户快速构建 AI 应用。 确保 AI 场景在实际生产中的落地，并持续优化以提升 Token 的质量与消耗规模。 4、行业能力沉淀： 将零散的项目经验提炼为标准化的行业解决方案，参与内部产品与研发部门沟通协调，促进解决方案落地及产品迭代，包括商务模式、项目进度、产品及服务交付等；可复用的行业解决方案与最佳实践并负责和各区域协同落地，为阿里云AI战略的长期发展储备关键客户与技术资产。 5、商业闭环驱动： 对 Token 消耗量及业务活跃度负责，负责客户接入及接入后的持续成功。从技术视角协助团队创新商业策略，实现规模与技术口碑的双赢。 6、AI 市场心智建设：联动AI解决方案、产品、市场等团队，打造面向细分市场与重点客户的价值主张；策划并执行线上线下技术研讨会、Demo演示等活动，激发客户兴趣，传递技术价值，赢得客户信任。 7、售前项目支持：配合 BTE 等高质量完成售前相关工作；