阿里云阿里云智能-AI Agent 解决方案架构师-北京/上海/杭州
任职要求
1、1~5年工作经验，有机器学习、深度学习、大模型的相关学习/工作经历，对机器学习、深度学习、智算、大模型、智能体等技术趋势有持续关注和独立思考。 2、泛计算机、自动化、理工类相关专业。 3、熟悉主流的大模型特点与应用场景，了解PyTorch等深度学习框架，熟悉ms-swift、vLLM/SGLang等大模型微调和推理框架、具有领域模型微调部署实操经验者优先。 4、熟悉至少一门编程语言（Python、Java等），具有Vibe Coding经验和良好的编程思维，能基于…
工作职责
1、了解一个或多个领域的业务知识，与客户有效沟通并分析客户需求，识别出AI技术的行业/领域价值场景，协助客户设计应用的智能化路径。 2、理解机器学习、深度学习、大模型、智能体的基本原理，基于云+AI的产品设计AI解决方案，与技术服务团队协同，快速搭建智能体应用场景，结合产品解决方案优势和性价比，影响客户的技术选型决策。 3、依据市场/客户需求、技术动态，结合技术研判向产研部门反馈大模型应用解决方案及Agent工具等的优化建议，推动技术创新和解决方案的迭代升级，提升AI 解决方案、算法以及工具链竞争力。 4、挖掘可复制、可规模化、符合市场逻辑的大模型解决方案，通过客户案例的落地对成功实践进行总结归纳完成从0到1；并对内部团队及客户进行知识和项目分享，促进从1到N的复制。 5、关注最新技术趋势和行业动态，分享技术资源和经验，进行技术分析报告撰写，并与合作伙伴开展技术合作项目。
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；
■ 1、面向互联网和企业客户，在营销、游戏、社交、阅读、个人助手和教育等场景中，以大模型为基础，通过使用langchain、RAG、Agent等相关技术架构结合工公共云产品设计可落地的大模型应用解决方案，解决客户实际场景问题； ■ 2、孵化和完善大模型应用解决方案，基于基础大模型和应用大模型等产品，为互联网和企业客户提供丰富的大模型应用解决方案服务； ■ 3、深入理解业务，了解大模型在营销、游戏、社交、阅读、个人助手和教育的使用，为客户提供大模型应用解决方案的建议和咨询； ■ 4、收集客户需求，结合技术研判，向产研部门反馈大模型应用解决方案优化需求，提升产品市场竞争力和市场占有率。
■ 1、面向互联网和企业客户，在营销、游戏、社交、阅读、个人助手和教育等场景中，以大模型为基础，通过使用langchain、RAG、Agent等相关技术架构结合工公共云产品设计可落地的大模型应用解决方案，解决客户实际场景问题； ■ 2、孵化和完善大模型应用解决方案，基于基础大模型和应用大模型等产品，为互联网和企业客户提供丰富的大模型应用解决方案服务； ■ 3、深入理解业务，了解大模型在营销、游戏、社交、阅读、个人助手和教育的使用，为客户提供大模型应用解决方案的建议和咨询； ■ 4、收集客户需求，结合技术研判，向产研部门反馈大模型应用解决方案优化需求，提升产品市场竞争力和市场占有率。
1、深入头部重点客户业务场景，识别痛点，并提供基于阿里云大模型产品的解决方案宣讲、poc等工作，对客户销售过程中的技术成功负责。 2、中台化前线组织，通过汇总全国同类客户经验，形成面向行业/赛道的解决方案，并进行宣介和区域支持，给予区域打法策略的建议并推动执行。 3、收集前线客户共性需求及重点客户需求，参与产品优先级的规划和定义，协助产研获取资源，产品能力面向一线培训。 4、发掘及洞察大模型领域的新机会，对公司长期大模型业务的成功负责。 5、竞对分析及行业信息探查，对业界动态敏感，影响产研资源投入及方向。