阿里云阿里云智能-解决方案专家（AI MaaS方案专家）-北京/广州/深圳/上海/杭州
任职要求
1、6年以上技术解决方案经验（架构设计、软件开发、SRE），或具备2年以上AI产品、算法工程或AI创业经验。 2、本科及以上学历,曾就读计算机/泛计算机/AI专业者优先; 3、掌握典型场景的AI解决方案，具备重大项目架构设计/优化、产品部署测试、技术问题处理能力，打造有影响力的AI应用标杆案例。能制定正确的产品选型策略、POC测试策略、招投标策略、产品配置策略等。 4、有以下经验…
工作职责
1. 深入研究不同行业SaaS/AI原生软件的行业发展方向、典型场景清单、业务流程、技术架构等，梳理各场景在AI应用的需求和价值，帮助SaaS等软件企业设计AI落地路径； 2. 从头部AI原生软件/SaaS类客户典型业务场景出发，结合阿里云千问模型、百炼、Agent平台等AI核心产品，帮助软件企业设计和落地大模型解决方案（覆盖客服、金融、办公OA、ERP、CRM、零售、营销、制造、医疗等行业赛道），包括如下： 1）客户需求洞察及方案设计 • 大模型场景洞察：理解客户业务场景、整体技术架构，主动挖掘客户核心业务中的高价值的大模型应用场景，与客户共创业务和技术的关键问题与效果标准，理解行业内AI场景的价值。 • 方案设计：基于客户业务目标与技术约束，设计端到端MaaS解决方案，涵盖模型选型、工程链路（推理/微调/RAG/Agent）、效果评估体系及上线路径。 2）售前引导和支持与实操能力 • 结合客户的业务场景需求，通过标杆案例及demo演示展示阿里云大模型的竞争优势，建立在客户侧的技术影响力，影响客户的决策。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。 • 技术验证：动手搭建Prompt、RAG、多Agent工作流及微调实验，快速验证业务可行性，对POC结果的安全性、稳定性、性能、可持续性和运行效率给出技术建议。对客户业务与技术双线相关人员清晰阐述AI带来的效率提升、成本节约或收入增长，建立科学的AI效果评估共识。 3）能力沉淀和赋能 • 构建可复用的知识资产：沉淀面向细分领域/场景的大模型调用最佳实践、细分领域标杆案例等知识文档。 • 内部团队、生态伙伴、客户赋能和培训。 4）产品需求和改进反馈 • 识别和理解阿里云大模型的技术问题和机会，传递客户需求和反馈给产品团队，影响功能开发和未来产品路线图，保持阿里云产品的市场竞争力。 • 了解客户大模型使用的情况恶化效果，将客户使用中遇到的影响客户体验的问题，反向推动内部解决，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。
我们正处于计算范式发生根本性代际跃迁的奇点时刻，AI不仅仅是技术栈的更迭，更是数字世界底层逻辑的重写。在阿里云AI原生事业部，你将置身于中国最丰富的产业场景中，与客户共同探索AI如何成为业务核心生产力。你将站在技术与商业的交汇点，基于阿里云MaaS产品与大模型能力，设计面向未来的AI Native解决方案。 职位描述 1、负责AI原生客户的售前工作，支持销售拿到业务结果，推动阿里云AI Native与MaaS相关产品及解决方案的落地，助力客户成功。 2、作为AI技术专家，基于阿里云MaaS服务及大模型能力，为客户提供整体技术架构与解决方案设计，并在落地过程中提供必要的技术指导，确保方案可落地、有竞争力。 3、深入理解客户业务场景，围绕AI Native应用形态，设计从模型能力到系统架构的完整解决方案。 4、参与客户的方案比选，主导POC演示、功能/性能验证，量化模型效果、系统性能及成本收益，在保证性能、安全与稳定性的前提下实现成本最优。 5、负责所支持区域及行业的市场洞察与解决方案制定，能够把握AI技术及产业发展趋势，推动AI Native 解决方案的创新与规模化复制。 6、建立行业影响力，参与内外部行业沙龙及技术分享，传播AI Native与MaaS架构最佳实践。 7、为客户提供整体 AI 技术架构服务，包括模型选型、推理性能优化、成本治理、系统稳定性设计及安全合规方案。
DirectLLM是小红书内部面向各业务场景建设的大模型API服务产品，通过标准化API接口提供LLM/MLLM等大模型推理服务，致力于为AI应用开发者提供品类丰富、数量众多的模型选择，并通过API接口为其提供开箱即用、能力卓越、成本经济的模型服务，各领域模型的能力均可通过统一的API和SDK来实现被不同业务系统集成。 工作职责： 1、参与/负责大模型推理服务平台（MaaS）的架构设计、系统研发、产品研发等工作； 2、深入参与面向大模型场景的请求调度、异构资源调度、引擎优化等核心工作，实现千亿级Token并行推理平台； 3、为内部产品线提供解决方案，协助公司内用户解决大模型应用过程中业务在平台上的使用问题。
您将作为阿里云MaaS平台及通义系列模型（Qwen/Wan）的核心技术专家。您的核心使命是通过技术硬实力，加速客户业务系统的AI化改造，直接带动模型Token消耗与业务价值产出。不同于传统的咨询顾问，这是一个强调工程落地与实战能力的岗位。您不仅需要设计架构，更需要深入代码层面，亲自通过构建原型（POC）、调试代码和优化算法，扫除客户接入大模型的工程障碍。 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。 • 全链路技术攻坚，针对RAG（检索增强生成）、Agent（智能体）构建、多模态交互等复杂场景，可以在AI的配合下进行现场演示。解决客户在向量数据库对接、Context Window管理、Prompt工程调优中遇到的实际工程难题。 • 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. 技术资产代码化 • 沉淀可运行的代码库：构建并维护高质量的Demo Code、SDK示例代码库（Repositories）和Jupyter Notebooks，让客户的开发人员可以“开箱即用”，而非仅提供PDF文档。 • 最佳实践工程化：将通义大模型在特定行业（如代码辅助、客服、内容生成）的最佳实践固化为可复用的解决方案包或自动化脚本。 3. 技术影响力与布道 (Technical Evangelism) • 开发者视角的沟通：具有能与客户的CXO级别对话的能力，更能与客户的一线架构师和开发者进行代码级交流。通过Live Coding演示、技术Workshop和Hackathon（黑客松），展示阿里云MaaS平台的极致易用性。 • 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。 • 产品反馈闭环：基于深度的应用开发体验，向阿里云产品研发团队（R&D）提供精准的API改进建议、SDK易用性反馈，直接推动产品技术迭代。
作为基础模型产品运营专家，我们期待你能以对技术的热情和极强的学习能力，定义运营阵地及核心策略，寻找生态中深度的价值点，将我们的 “手牌”，与外部 AI 社区的持续高涨需求，动态寻找更好更准确的结合点，并持续不断推进品牌心智的建立。此外，由于模型领域的迭代速度，我们需要你持续不断的投入到用户分析，社区反馈，流程问题发现及解决等面向社区和生态的交互层，带回高质量反馈和深度观察，我们期待你： 1. 与产品经理，算法技术团队深度合作，探索运营机会点，负责 AI 基础模型的上线，发版，专项业务的运营规划设定与执行； 2. 对目前模型的能力边界，发展阶段，产品形态等有较为明确的感知和认知，能够与社区算法工程师，开发者，builder 等深度对话并建立信任； 3. 主动使用高效的方式收集用户/客户反馈，发掘关键市场需求及洞见，助力产品功能迭代与测试，跟进上线与推广流程； 4. 连接模型产品与真实用户，定义生态拓展及合作伙伴地图，主动寻找新生态伙伴机遇并形成转化； 5. 能拆解问题，制定详尽运营方案并推进实施，包括文档撰写、用户答疑、FAQ 整理、内容发布、活动运营等； 6. 沉淀 SOP、答疑手册等，落实客户沟通、外部合作与支持事项，保障业务流程顺畅； 7. 管理并指导运营助理执行具体运营任务（如数据采集、运营素材标准化、客户服务、直播支持等）。