阿里云阿里云智能-商业技术工程师（智能硬件方向）-深圳
任职要求
• 5年以上云计算/AI领域等相关行业，有公共云售卖经验，To B销售和售前相关工作经验
• 有丰富的软件产品/AI相关产品售卖经验，Paas层产品经验优先，解决方案经验优先；有大客户拓展经验
• 深度理解客户业务及其所在竞争环境，诊断具体业务场景中客户的技术问题，帮助客户从0-1拓展AI应用新场景，提供有竞争力的云和AI解决方案，为客户业务发展提供价值创造。
• 具备行业细分领域knowhow，掌握竞对发展动态、云和AI与业务结合的领先实践，能提出具备阿里云差异化优势的创新解决方案。
• 能进行云和AI的全栈布道，结合客户关心的话题（业务规划、竞对发展等）讲透给客户带来的技术和业务价值，影响客户心智。
• 独立call high头部…工作职责
1、客户关系管理 • 客户开发：主动了解所在区域/市场的消费终端、智能硬件、具身智能等行业knowhow，保持对AI趋势的深度、及时掌握，识别市场机会，开拓新客户或挖掘现有客户的产品和技术需求，形成有效商机。 • 客户业务理解及需求挖掘：充分了解客户商业模式、AI场景下的业务挑战，进行客户组织架构梳理和决策链摸排，获取客户信息，通过串联客户OKR，找到双方合作机会点。 • 建立组织客情：维护好关键决策点的客情关系，协调我司管理层和客户建立连接，作为“铁三角”的导演，进行良好的内部项目协调。与客户各层级建立长期的业务和技术关系，赢取客户信任，在合作中获得关键性支持。 2、产品和技术价值传递 • 理解阿里云产品及解决方案：深入理解飞天云计算操作系统、七大件、全栈AI（从算力到模型到应用）等阿里云产品的技术价值，了解竞对的差异化竞争优势，能够根据客户需求初步制定解决方案。 • 独立面向客户讲解业务解决方案：针对客户特定场景业务需求，独立面向客户讲解阿里云业务解决方案，清晰的传递阿里云竞争力以及能够为客户创造的业务价值。 3、制定商务策略及商机转化 • 促进客户决策及商机转化：能摸清并影响客户决策链路，制定应对商务方案，运用销售策略，转化商机，达成业绩，实现与客户的双赢。 • 客户运营和管理：作为第一责任人，从商机获取、客户交流、招投标商务流程管理、客户交付及问题解决，到内部产研、财税法等支撑部门有效协同，整合内外部资源，识别管理风险点，做好精细化运营和项目落地。 4、持续做好客户服务 • 客户全生命周期的业务支持：持续做好客户服务，及时解决客户问题，提高客户满意度，长期陪伴客户成长 • 推动产品反向优化：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、负责阿里云华南区出海客户的拓展，深入挖掘客户销售机会，为客户提供云计算，AI等多层次的服务，完成销售目标。 2、深入了解南部地区企业出海云计算和AI等需求，挖掘潜在客户，建立并维护客户关系。 3、跟踪行业动态，分析市场竞争格局，为区域市场策略提供建议。 4、过往业绩持续优秀，具备较强的攻坚破局和项目运作能力，有多个复杂项目的成功经验优先。
1、客情建设和商机拓展 洞察所在区域/市场的大型国央企客户，识别关键决策链，识别需求。 通过关键事件的策划，和客户形成有效互动，建立信任以及合作关系。 与客户CXO或CXO-D建立长期的业务关系，在合作中获得关键性支持。 2、产品和技术价值传递 深入理解混合云方案，包括软件、硬件、网络、安全等各方面的整合，并深刻洞察客户业务需求。 理解云计算、大数据、人工智能和大模型的技术的应用场景和技术逻辑 3、需求匹配和商机转化 协同SA、产研和生态伙伴等资源，形成明确的销售及解决方案策略，设计合作路径并沟通执行。 结合对客户业务需求的理解，以及阿里云可标准化复制的解决方案，提供能满足客户需求的方案设计，解答客户对产品、解决方案的常规问题。 通过沟通和影响力、商务报价等一系列销售策略的运用，转化商机，达成业绩。 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。 4、商务运作和业务支持 基于阿里云和客户商务流程规则，完成客户招投标及商务合同签署等商务工作。 动态跟踪客户需求变化，推动合同变更。 协同产研、交付和生态伙伴等资源，及时发现并解决项目交付问题，支撑客户业务目标达成。 支撑混合云复杂项目运作，参与招投标流程管理、项目管理、风险管理，协调组织资源。
1、 政企客户AI场景挖掘：负责全国范围内政企方向相关行业的客户拓展，重点梳理阿里云AI产品在教育科研、民生服务、文化文旅、智能硬件、客服等重点场景的销售机会点，触达并维护客户关系，发掘潜力客户并捕获项目机会； 2、AI客户拓展：规模化开拓全国AI客户，覆盖AI原生企业、初创公司、AI开发商、AI数据服务商及正在进行AI转型的各类企业，构建高转化率的AI客户销售漏斗。 3、AI业务收入：负责政企市场的AI MaaS业务的销售线索与商机全生命周期，通过线上和线下多渠道交流方式，协同解决方案和产品团队，从线索挖掘，商机引导，方案交流，商务沟通到项目成单，对政企AI MaaS业务的Token用量和收入增长负责。 4、市场洞察与GTM策略：紧密跟踪生成式AI前沿趋势，包括大模型演进、智能体（Agent）框架、AI基础设施架构及主要竞品动态，联合解决方案团队将行业客户洞察转化为场景化的客户化解决方案，协助市场和产品方案部门进行GTM市场策略设计。 5、AI重点客户经营：在政企领域与AI导向型企业的C-level高管及技术决策者建立长期、互信的合作关系，推动客户高满意度、高留存率及持续业务增购。 6、AI场景共创：理解客户的AI目标和业务挑战，通过深入交流和行业经验，一起找到高价值的AI应用机会；用客户语言沟通表达阿里云大模型价值，共同设计并验证可行方案，让AI发挥业务价值 7、 AI生态建立：善于整合技术、生态与商业资源，攻克AI落地中的关键挑战，与客户技术决策层及生态合作伙伴建立深度信任关系，沉淀可复用的行业解决方案与最佳实践，为阿里云AI战略的长期发展储备关键客户与技术资产。 8、跨部门协同运作：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。
1、技术洞察与规划：负责行业技术趋势的洞察与行业信息的收集，分析整合输出方向性建议和价值提案；协助公司技术管理团队对公司技术路线图进行统筹管理与持续演进，对所负责领域的中长期技术竞争力负责； 2、技术charter开发与需求管理：根据公司技术战略规划和业务需求，发起跨部门的技术规划活动，完成从需求到技术立项过程的组织与协调工作，负责技术规划项目立项开发后的闭环管理，支撑产品商业成功； 3、战略规划与合作：组织跨专业技术规划团队开展战略规划活动，输出研发SPBP并开展闭环管理；根据战略规划参与业界标准建设、产业链合作，包括但不限于客户交流、工业界和高校合作等。