阿里云阿里云智能-AI Coding产品解决方案架构师-深圳
任职要求
1、本科及以上学历，计算机科学、软件工程或相关理工科专业。 2、3年以上软件研发经验，熟练掌握Java、Python、Go、TypeScript中至少两种语言的工程实践；深度使用过至少一款AI编程工具（Copilot、Cursor、通义灵码、Trae等），能清晰说明大模型代码生成的能力边界与常见失败场景。 3、2年以上售前解决方案、技术咨询或客户面对面交付经验，独立完成过中大型企业…
工作职责
你将作为AI编程产品面向企业客户的技术代言人，在售前阶段独立完成从需求调研到方案交付的全过程。核心工作是把客户在软件研发效率上的真实痛点，转化为可落地的AI编程解决方案，并通过技术演示和POC验证赢得客户信任，直接推动项目签约。 你日常会做的事： 独立对接企业客户的CTO、架构师和一线研发负责人，通过现场或远程调研，快速理解客户的技术栈、研发流程和效能瓶颈，在一周内输出针对性的AI Coding落地方案，包括部署架构、接入策略和预期效果量化。针对金融、制造、互联网等不同行业客户，主导技术方案宣讲和产品演示，能够现场用客户自己的代码库做实时演示，展示代码补全、代码审查、单测生成等核心场景的实际效果。在POC阶段，协调研发和交付团队完成私有化部署或SaaS对接，跟踪试用数据（如代码采纳率、研发提效比），用数据说服客户决策层。将客户反馈的高频需求和竞品对比信息，定期同步给产品和研发团队，直接参与产品迭代讨论，确保产品方向贴合市场真实需求。 我们希望你具备： 3年以上软件研发经验，写过生产级代码，能看懂Java、Python、Go、TypeScript中至少两种语言的工程项目，这样你才能在客户面前做到技术对话不掉链子。有实际使用AI编程工具（如Copilot、Cursor、通义灵码、Trae等）的经验，理解大模型在代码生成、补全、重构等场景的能力边界和典型失败模式，而不只是"用过"。做过售前解决方案、技术咨询或客户成功中的至少一种角色，能独立面对企业客户的技术高管完成方案汇报，有处理过5个以上中大型客户项目的经验。能用清晰的结构把复杂技术讲给非技术决策者听，方案文档和演示材料可以独立产出，不需要别人帮你"翻译"。 如果你还有这些经历会更好： 了解企业级软件研发全链路工具（CI/CD、代码托管、制品管理等），能将AI Coding方案嵌入客户现有的DevOps体系中做整体设计。有私有化部署经验，理解企业对数据安全和合规的顾虑，能主动给出网络隔离、模型本地化等技术应对方案。跟踪过RAG、Agent、MCP等技术在编程场景的应用进展，能向客户清晰解释这些技术如何提升代码生成的准确性和上下文理解能力。
1、深入参与重点客户大模型及Agent业务落地过程（包括但不限于宣讲/poc/产研推动等），识别具备可复制性、规模效应的场景及方案，跨地域进行复制，对结果目标达成率负责。 2、大模型某个领域的行业专家，包括但不限于产品/场景/赛道，参与客户攻坚工作，并进行专项的行区赋能，对重点赛道份额、产品解决方案竞争力、核心产品竞争力负责。 3、所在区域的经营单元接口，了解区域通盘情况，并定期收集重点问题、共性问题、重点需求进行反馈，对区域重点需求和问题的推进结果负责。 4、竞对分析及行业信息探查，行业圈子建设，对业界动态敏感，影响产研资源投入及方向，重点产品友好客户一线接口人。 5、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。
AI 客户开拓与商机挖掘： ● 新客户开拓及覆盖：负责AI原生及新兴增长赛道的市场机会识别及快速、敏锐判断，通过各种渠道开拓新客户，或挖掘现有客户的maas产品和技术需求，形成有效商机。 ● 客户业务理解及需求挖掘：深度理解客户所在行业，了解客户商业模式和业务流程，能够进行业务分析，解构客户生产链路及对应的痛点，挖掘有效AI切入场景,找到双方合作机会点。 ● 驱动Token价值挖掘与跃迁： 推动标准化AI产品、平台及Agent类应用的推广，通过深入挖掘客户使用场景，驱动模型调用量（Token）实现跨越式增长，为客户提供价值。 ● 建立组织客情：能与客户业务负责人对话，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。 AI 价值传递与场景共创 ● 理解阿里云MaaS产品及市场产品的差异化：深入理解阿里云MAAS产品的技术价值及适用场景，了解国内外市场先进模型特点及阿里云的差异化竞争优势，能够根据客户需求初步制定模型、应用及方案的匹配。 ● 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。 AI 客户商务转化策略与业务收入 ● 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。对AI MaaS业务的Token用量和收入增长负责 ● 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。 持续做好客户服务与市场洞察 ● 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。 ● 竞对与趋势研究，推动产品反向优化：主动研究市场动态及竞对产品优劣，理解与阿里云的产品差异化优势，结合用户体验，持续输出产品优化建议，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。
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。