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
1、5年以上技术开发经验（架构设计、软件开发、SRE） 2、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 3、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。 4、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。 5、 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。 6、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
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. 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、面向金融企业客户，在客服、投研、投顾、风控、营销、内部工作提效等场景中，以大模型为基础，通过使用langchain、RAG、Agent等相关技术架构结合大模型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，为金融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，了解大模型在客服、投研、投顾、风控、营销、内部工作提效的使用，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。