阿里云阿里云智能-解决方案架构师（企业上云）-武汉/长沙

1、负责互联网/传统企业客户的售前工作，支持销售拿到业务结果，提升销售额 2、作为技术专家，提供客户迁移上云或者关键需求实现的解决方案，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、参与客户的方案比选，做POC演示和功能/性能测试，在保证性能和安全性的前提下做到成本最优，性价比最高 4、负责某一垂直细分行业（互联网/零售/制造等）的IT市场洞察、解决方案、打法策略的制定及落地，深入理解该行业的IT和DT需求，能够把握行业的市场和技术发展趋势，推动行业产品、解决方案和合作生态的落地 5、建立行业影响力，组织内外部行业沙龙，做技术分享，传播云原生最佳实践 6、为客户提供企业IT轻咨询服务，为企业整体IT规划提供支持，指导客户构建安全、弹性、高可用、可扩展的企业IT架构，包括业务系统、监控体系、DevOps、大数据、AI等子系统，从成本、效率、稳定性三个维度提升客户的IT能力

1.支持政企客户售前业务拓展，结合阿里云产品、技术、生态等优势，为客户提供云计算、大数据、AI大模型等解决方案与产品。 2.深刻理解客户需求，为客户提供业务和技术层面的架构咨询服务，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.支持阿里云混合云复杂项目运作，带领产品和服务团队进行技术、业务验证，参与项目投标流程、合同签约等工作。

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。

职位描述: 1. 负责盒马数据仓库搭建，建设包括交易、流量、营销、采配、库存、仓储、配送、履约、财务 等业务领域的通用数据集市； 2. 负责数据全链路的开发，包括日志埋点、内部与外部数据的采集、数据同步、数据清洗与标准化、数据模型设计、离线数据处理、实时数据处理、数据服务化、数据可视化等； 3. 参与数据治理工作，包括元数据管理、数据质量检查、数据分级管理等系统的设计、开发及应用，提升数据易用性、可用性及稳定性； 4. 参与用户CRM、流量分发、供应商绩效、库存健康、动态定价、智能排班等产品的规划，并保证其落地； 5. 参与盒马数据化运营，在深入了解盒马业务的基础上，制定系统性端到端的数据解决方案，通过数据+算法驱动业务优化，打造新零售应用标杆。