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阿里云阿里云智能-MaaS战略分析专家-杭州

社招全职5年以上云智能集团地点:杭州状态:招聘

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
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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。
包括英文材料
学历+
IaaS+
PaaS+
SaaS+
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社招3年以上云智能集团

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。

更新于 2026-01-28杭州
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社招3年以上

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。

更新于 2026-04-01杭州
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社招3年以上综合类-公司事务

1. 高潜场景挖掘:重点扫描全球范围内Token消耗规模大的高潜力应用赛道,识别未来的“杀手级”应用趋势。 2. 标杆研究:深度拆解海外AI 应用公司的产品逻辑与商业模式。 3. 商业/生态策略制定:基于对MaaS层和应用层的理解,协助制定公司在海外市场的生态卡位策略。 4. 行研与决策支持:输出高质量的行业Mapping,不仅关注热门行业趋势/应用,更要关注企业级工作流中的Agent应用,为管理层提供从技术到商业的完整判断链条。

更新于 2026-03-29杭州
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社招7年以上云智能集团

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。

更新于 2025-10-31杭州