阿里云阿里云智能-大模型应用解决方案架构师--北京/上海/杭州

■ 1、面向互联网和企业客户，在营销、游戏、社交、阅读、个人助手和教育等场景中，以大模型为基础，通过使用langchain、RAG、Agent等相关技术架构结合工公共云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，为互联网和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，了解大模型在营销、游戏、社交、阅读、个人助手和教育的使用，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。

1、 负责头部高增长KA客户的维护及商机持续挖掘，推动行业/区域高潜新客户的商机拓展与目标达成： -主动洞察所在区域/市场，识别出关键/潜在客户，并主动找到关键决策链，识别客户真实需求，构建立体的客户沟通界面； -协同SA（解决方案架构师）、产研等资源，挖掘客户向全栈AI转型的需求（如AI算力、大模型部署、智能体等），形成有效商机，明确销售及解决方案策略，设计合作路径并沟通执行； -持续开拓新老客户的高层关系，通过沟通和影响力、资源整合等策略的运用，提高call high技能，主导关键项目谈判，推动技术方案与客户需求的精准匹配，推进客户的AI全栈和云平台建设落地转化，达成业绩； -与内部电销团队配合，联合挖掘商机并关单，并Coach电销团队，提升关联团队的整体能力和市场嗅觉；   2、 AI全栈产品和技术价值传递： -深入理解AI全栈产品，深刻洞察客户业务需求，基于行业和客户需求洞察，帮助客户理解大模型、AI算力、云产品核心方案的技术价值，思考并设计与友商的差异化竞争优势，传递阿里云端到端的客户价值； -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；   3、 商务运作和业务支持： -完成Leads to Cash销售全流程的执行和跟踪，支撑复杂项目运作，参与招投标流程管理、项目管理、风险管理，协同产研、TAM交付和SA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； -将客户使用中遇到的影响客户体验的问题，反向推动内部产品解决方案和流程体系的改进； -积极发掘并推进与云、AI领域全方位合作伙伴和市场推广渠道，构建可持续的行业合作生态。

1.支持泛互联网和企业客户售前业务拓展，结合云产品技术和AI大模型，为客户定制云化解决方案、AI大模型解决方案，并能协同产品和服务团队进行技术验证，实现业务上云和AI应用场景落地。 2.作为云技术专家，向客户提供业务上云或者支撑关键需求的云计算解决方案，构建弹性、高可用的互联网架构；以最佳云上架构构建业务系统、云底座、监控体系、DevOps、大数据、AI等系统；从成本、效率、稳定性三个维度提升客户云化能力，确保方案可落地、有竞争力。 3.具备典型细分行业如泛互联网（游戏、在线教育、人工智能等）、泛企业（零售、电商等）的市场洞察、解决方案、打法策略及落地经验，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落地。 4.与产品研发团队合作，传递市场需求打磨优化产品竞争力，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。

1.需求分析与场景识别： 了解一个或多个领域的业务知识，能够跟客户有效沟通和洞察真实需求，并识别出可以使用人工智能技术的场景 2.技术判断与解决方案： 理解机器学习、深度学习、大模型的基本原理， 能够基于客户的需求，基于云+AI的产品设计出适合的解决方案，具备智能体开发demo的能力， 并可以向客户的业务/技术决策人阐述阿里云产品和解决方案的优势，以影响客户的技术选型决策 3.产品需求反馈与优化：依据市场/客户需求、技术动态，结合技术研判向产研部门反馈大模型应用解决方案及Agent工具等的优化建议，推动技术创新和解决方案的迭代升级，提升产品市场竞争力和市场占有率； 4.市场敏感与扩展复制：挖掘可复制、可规模化、符合市场逻辑的大模型解决方案，通过客户案例的落地对成功实践进行总结归纳完成从0到1；并对内部团队及客户进行知识和项目分享，促进从1到N的复制；