阿里云阿里云智能-行业解决方案架构师（华南汽车）-AI汽车行业线（广州/深圳）
任职要求
• 5年以上技术开发经验（架构设计、软件开发、SRE） • 有云架构方案设计、大数据/数据库、云原生、AI技术领域经验优先 • 具备云和全栈AI技术理论，了解外部技术发展趋势，能向客户中高层阐述阿里云产品的差异化价值定位和方案的具体优势。 • 能和客户CTO-D及以下层级独立建立技术互信，影响客户上云和AI策略，引导客户做出对阿里云有利的技术选择。 • 熟悉多个云产品（七大件等）及全栈AI的功能架构、适用场景、市场策略和竞争策略等，能清晰描述在自身擅长领域内阿里云的完整核心技术优势。 • 能够制作出细分领域的技术架构方案，撰写细分领域的通…
工作职责
客户需求洞察及方案设计 • 掌握并理解客户的业务场景、整体技术架构、业务与IT战略优先级及业务成功指标，挖掘客户潜在需求，提供能满足客户需求的云和AI全栈方案，规划业务策略和实现路径，解答客户对产品、解决方案的常规问题。 • 基于对技术发展趋势的把握，作为策略规划和架构专家，与客户共同规划未来云和AI业务与技术规划，成为其可信赖的顾问，识别其中潜在的合作机会，并提出具备前瞻性的方案和架构设计。 售前引导与实操能力 • 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。 • 通过技术影响力的建立，维护客户关系，构建PoC测试和方案选型，对POC结果负责，就安全性、稳定性、性能、可持续性和运行效率给出技术建议。 技术策略制定和项目赢单 • 分析复杂客户的情况，提出基于阿里云解决方案的建议，制定产品选型策略和技术路线图，将阿里云全栈AI产品技术与客户业务需求结合，帮助客户拓展AI应用新场景，推动技术采用。 • 针对重点项目/客户，面向客户高层介绍阿里云产品和解决方案的优势，传递技术价值及其带来的业务收益，引领客户向AI转型，推动项目顺利签约。 • 在售前规划和方案实施过程中，识别并有效应对技术和项目风险，协同产研及交付团队正常履约，实现收入转化，优化阿里云的效果与客户满意度。 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/场景的通用云架构模板、AI解决方案最佳实践、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。 产品需求和改进反馈 • 识别和理解阿里云平台的技术问题和机会，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 • 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。
1、负责战略金融行业（银行、证券、保险、基金）客户的整体规划和价值引导； 2、对战略金融行业客户的应用架构、数据架构、技术架构有比较深入的理解，能够在云、大数据、数据库等一个或多个领域具备较强的客户引导能力，负责售前阶段的技术交流，方案设计，概念验证等工作； 3、具备为战略金融行业客户提供轻量咨询规划的能力； 4、洞察典型场景及核心客户、生态伙伴需求，抽象共性要求，推动后端方案/产品升级优化。
1.支持广东企业客户售前业务拓展，结合阿里云以及阿里巴巴集团的产品，技术，生态优势，为客户定制云化解决方案，带领产品和服务团队进行技术，业务验证，及项目招投标技术工作。 2.为客户提供业务和技术层面的架构咨询服务，理解合作伙伴及客户的业务和功能性需求，非功能性需求，性能和可靠性需求，提供基于阿里云技术体系的架构设计方案，支持客户或合作伙伴成功地在阿里云上构建上层应用系统和服务。 3.与产品研发团队合作，传递市场需求，共同研发或完善满足特定行业，特定应用场景的产品和解决方案。 4.基于阿里云的云计算，大数据，人工智能技术孵化行业性创新性解决方案。
岗位定位 作为大模型产品与客户业务之间的技术桥梁，深度参与从商机识别、方案设计、技术交付到产品优化的全生命周期。需兼具行业洞察力、技术架构能力与商业敏感度，推动大模型在各行业的规模化落地，助力公司构建技术领先、体验卓越、生态繁荣的大模型商业化体系。 核心职责 1. 商机判断与深度技术交流 1)作为大模型产研代表，赋能前端销售/行业线，参与商业策略制定与高价值商机筛选； 2)针对复杂项目，协同售前、销售、产品及研发团队，与客户关键决策人开展深度技术对话，引导技术选型与合作方向； 3)结合行业趋势与技术演进，精准判断大模型应用场景的商业潜力，为商机转化和规模化结果负责。 2. 解决方案设计与规模化推广 1)深入理解客户在功能性、非功能性（性能、稳定性、安全性、成本等）维度的核心诉求，基于通义大模型能力，设计具备技术竞争力与成本优势的端到端解决方案； 2)主导POC、Win back、招投标等关键环节的技术方案输出，包括产品选型、配置报价、控标项设计及Demo验证； 3)提炼客户场景中的关键技术指标，转化为可量化的产品能力项，形成差异化竞争优势； 4)推动文本、视频、图像、语音等大模态模型产品的商业化方案设计、问题解决与落地交付； 5)负责大模型服务的对客体验闭环：接收客户反馈，完成问题Triage、根因定位，并通过后训练、Prompt工程或产品调优等方式达成客户效果目标； 6)推动及协助大模型服务平台（如解决方案Demo中心、落地页、API网关等）的架构设计与开发，保障高可用、安全、可扩展的统一服务能力。 3. 产品改进与技术反哺 1)深入一线客户场景，系统性调研并抽象共性需求与痛点，精准传递至产品研发团队； 2)参与大模型及智能化产品的重大功能设计、定价策略、用户体验优化，确保产品在垂直行业保持领先； 3)构建面向特定行业/场景的商业Benchmark，持续评估并推动模型能力边界拓展； 4)识别模型在真实场景中的能力短板，主动发掘高质量数据合作机会，推动闭源模型与数据飞轮的正向循环。 4. 市场洞察与竞争分析 1)持续跟踪AI大模型市场动态、竞争格局、技术路线及定价策略，输出竞对分析报告； 2)快速捕捉行业热点与客户业务痛点，前瞻性挖掘高潜力应用场景，驱动新产品/新方案快速孵化与市场覆盖； 3)将市场洞察转化为可执行的产品与解决方案策略，影响产研与前线团队高效协同落地。 5. 最佳实践沉淀与生态赋能 1)在项目实践中总结标杆案例，沉淀可复用的解决方案模板、IaC（Infrastructure as Code）脚本、测试用例及标准化模块； 2)输出GTM（Go-to-Market）材料，包括技术白皮书、解决方案手册、演示Demo等； 3)联合生态伙伴共建联合解决方案，对销售团队、合作伙伴及开发者提供技术赋能与支持；
岗位定位 作为大模型产品与客户业务之间的技术桥梁，深度参与从商机识别、方案设计、技术交付到产品优化的全生命周期。需兼具行业洞察力、技术架构能力与商业敏感度，推动大模型在各行业的规模化落地，助力公司构建技术领先、体验卓越、生态繁荣的大模型商业化体系。 核心职责 1. 商机判断与深度技术交流 1)作为大模型产研代表，赋能前端销售/行业线，参与商业策略制定与高价值商机筛选； 2)针对复杂项目，协同售前、销售、产品及研发团队，与客户关键决策人开展深度技术对话，引导技术选型与合作方向； 3)结合行业趋势与技术演进，精准判断大模型应用场景的商业潜力，为商机转化和规模化结果负责。 2. 解决方案设计与规模化推广 1)深入理解客户在功能性、非功能性（性能、稳定性、安全性、成本等）维度的核心诉求，基于通义大模型能力，设计具备技术竞争力与成本优势的端到端解决方案； 2)主导POC、Win back、招投标等关键环节的技术方案输出，包括产品选型、配置报价、控标项设计及Demo验证； 3)提炼客户场景中的关键技术指标，转化为可量化的产品能力项，形成差异化竞争优势； 4)推动文本、视频、图像、语音等大模态模型产品的商业化方案设计、问题解决与落地交付； 5)负责大模型服务的对客体验闭环：接收客户反馈，完成问题Triage、根因定位，并通过后训练、Prompt工程或产品调优等方式达成客户效果目标； 6)推动及协助大模型服务平台（如解决方案Demo中心、落地页、API网关等）的架构设计与开发，保障高可用、安全、可扩展的统一服务能力。 3. 产品改进与技术反哺 1)深入一线客户场景，系统性调研并抽象共性需求与痛点，精准传递至产品研发团队； 2)参与大模型及智能化产品的重大功能设计、定价策略、用户体验优化，确保产品在垂直行业保持领先； 3)构建面向特定行业/场景的商业Benchmark，持续评估并推动模型能力边界拓展； 4)识别模型在真实场景中的能力短板，主动发掘高质量数据合作机会，推动闭源模型与数据飞轮的正向循环。 4. 市场洞察与竞争分析 1)持续跟踪AI大模型市场动态、竞争格局、技术路线及定价策略，输出竞对分析报告； 2)快速捕捉行业热点与客户业务痛点，前瞻性挖掘高潜力应用场景，驱动新产品/新方案快速孵化与市场覆盖； 3)将市场洞察转化为可执行的产品与解决方案策略，影响产研与前线团队高效协同落地。 5. 最佳实践沉淀与生态赋能 1)在项目实践中总结标杆案例，沉淀可复用的解决方案模板、IaC（Infrastructure as Code）脚本、测试用例及标准化模块； 2)输出GTM（Go-to-Market）材料，包括技术白皮书、解决方案手册、演示Demo等； 3)联合生态伙伴共建联合解决方案，对销售团队、合作伙伴及开发者提供技术赋能与支持；