阿里云阿里云智能-解决方案架构师（AI智能硬件方向)-深圳
任职要求
• 5年以上技术内容写作/技术开发/测试开发/解决方案经验
• 有to developer相关从业经验
• 有云计算行业经验为加分项
• 具备用户数据分析、反馈提炼总结的能力，快速总结沉淀用户体验相关洞察
• 不断沉淀标准化分析洞察的方法、模型、流程，提高洞察效率
• 能快速定位影响客户体验的产品、功能、流程、解决方案等
• 对标技术专家能力
• 有独立负责过某个复杂系统的开…工作职责
1. AI解决方案内容规范与顶层设计： 负责驱动阿里云在手机AI领域的技术解决方案内容生产体系建设与顶层规划。目标是为广大手机行业客户提供面向其AI应用场景，具备实战指导意义的通用技术解决方案。确保产出的内容兼具前瞻性与可落地性，成为行业标杆。 2. AI前沿场景洞察与解决方案挖掘： 深入钻研手机AI技术栈与阿里云相关产品服务（如边缘计算、机器学习平台、大数据分析、AIGC服务等），成为手机AI领域的专家。通过对手机厂商及应用开发者客户的深度洞察，精准把握其在AI模型训练、部署、推理及应用创新中的痛点，挖掘并定义高价值、高热度的AI应用场景。 3. 端到端手机AI解决方案内容生产： 遵循既定的内容规范和内部技术专家（Technical Sponsor）机制，与阿里云各产品团队紧密协作。围绕手机AI核心领域，如移动端AI芯片适配、模型轻量化与部署、AI应用开发框架、联邦学习在手机上的应用、以及基于AIGC的手机新功能开发等，生产具备进阶路径、可在线完成概念验证（POC）操作、并经过端到端完整链路验证的创新技术解决方案。 4. 手机AI解决方案生命周期管理与优化： 负责已上线手机AI解决方案的内容运维与持续优化。根据客户及用户的反馈数据，不断迭代和完善解决方案内容，提升用户学习与实践体验。最终，确保解决方案能有效转化为客户的业务价值和潜在商机，赋能手机行业的智能化升级。
1、支持区域消费终端、智能硬件、具身智能头部客户及赛道的售前业务拓展，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AI全栈解决方案，需求洞察及方案设计。 2、掌握并理解消费终端和具身智能的业务场景、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。 3、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 4、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。 5、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。
1. AI解决方案内容规范与顶层设计： 负责驱动阿里云在AI智能硬件方向的技术解决方案内容生产体系建设与顶层规划。目标是为广大手机行业客户提供面向其AI应用场景，具备实战指导意义的通用技术解决方案。确保产出的内容兼具前瞻性与可落地性，成为行业标杆。 2. AI前沿场景洞察与解决方案挖掘： 深入钻研AI智能硬件方向技术栈与阿里云相关产品服务（如边缘计算、机器学习平台、大数据分析、AIGC服务等），成为AI领域的专家。通过对厂商及应用开发者客户的深度洞察，精准把握其在AI模型训练、部署、推理及应用创新中的痛点，挖掘并定义高价值、高热度的AI应用场景。 3. 端到端解决方案内容生产： 遵循既定的内容规范和内部技术专家（Technical Sponsor）机制，与阿里云各产品团队紧密协作。围绕AI智能硬件AI核心领域，如移动端AI芯片适配、模型轻量化与部署、AI应用开发框架、联邦学习邓相关应用、以及基于AIGC的手机新功能开发等，生产具备进阶路径、可在线完成概念验证（POC）操作、并经过端到端完整链路验证的创新技术解决方案。 4. AI解决方案生命周期管理与优化： 负责已上线AI解决方案的内容运维与持续优化。根据客户及用户的反馈数据，不断迭代和完善解决方案内容，提升用户学习与实践体验。最终，确保解决方案能有效转化为客户的业务价值和潜在商机，赋能行业的智能化升级。
1. 负责跟进大模型、具身智能等前沿科技发展，探索 AI 算力在机器人、工业自动化及智能生活场景中的应用方案； 2. 对接核心客户并挖掘其核心需求，协助其完成技术选型，并解决其从 ARM/其他架构迁移至 RISC-V 过程中的软件栈适配、性能优化等痛点； 3. 深挖机器人、边缘侧 AI 等垂直行业需求，以场景为核心，围绕 RISC-V IP 扩展指令寻找差异化竞争优势； 4. 主导内部项目立项，围绕处理器 IP、算法规划长期目标，并建立完整的 benchmark 体系； 5. 主导原型系统的开发，包括芯片规划、硬件选型、算法移植、驱动调优及 Demo 演示工作；
1、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。 2、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，实现转化，优化阿里云的效果与客户满意度。 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。 4、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。