阿里云阿里云智能-平台技术专家-阿里云上的Salesforce业务-杭州/上海
任职要求
1.本科及以上学历，曾就读计算机/泛计算机专业者优先。
2.Salesforce产品五年以上实施/开发/研发经验，精通Salesforce Platform。
3.具备英文沟通能力，有两年以上服务跨国公司或海外工作经历者优先。
4.熟悉公共云/AI相关产品特性，能够基于需求…工作职责
1.负责阿里云上的Salesforce产品销售过程中，技术平台（Salesforce Platform）相关领域的解决方案工作。 2.有效支撑销售团队，以项目签约为目标，梳理技术平台特点优势、形成解决方案、完成客户的POC验证等工作，最终促进签约。 3.基于Salesforce产品本身的特性，探索与阿里云产品联动的机会点和客户价值，形成相关解决方案并支撑商业化销售。 4.收集市场需求，与Salesforce相关技术接口团队充分协同，推动阿里云上的Salesforce产品持续优化。
1. 建设灵骏监管控系统核心能力，不断提升客户在云上使用灵骏智算集群产品的自动化、智能化程度。 2. 建设智算集群库存管理、节点调度、性能分析、故障自动化处理、租户运维功能等核心体系能力，持续提升灵骏智算集群产品竞争力。 3. 建设系统自身高可用体系，如管控组件故障自动定位、自动恢复、自适应容灾、云原生技术实施及落地等，保障业务持续可用、保障线上系统稳定性。 4. 建设异构算力统一管理及资源调度系统，持续智算集群资源利用率、降低计算成本。 5. 持续跟踪AI智算、云原生及智能运维领域新技术，结合业务场景进行创新。 6. 该职位涉及值班响应的职责，在服务级别协议（SLA）时间内做出对客响应，推动客户问题的解决，改善客户体验。
1. 建设灵骏监管控系统核心能力，不断提升客户在云上使用灵骏智算集群产品的自动化、智能化程度。 2. 建设智算集群库存管理、节点调度、性能分析、故障自动化处理、租户运维功能等核心体系能力，持续提升灵骏智算集群产品竞争力。 3. 建设系统自身高可用体系，如管控组件故障自动定位、自动恢复、自适应容灾、云原生技术实施及落地等，保障业务持续可用、保障线上系统稳定性。 4. 建设异构算力统一管理及资源调度系统，持续智算集群资源利用率、降低计算成本。 5. 持续跟踪AI智算、云原生及智能运维领域新技术，结合业务场景进行创新。 6. 该职位涉及值班响应的职责，在服务级别协议（SLA）时间内做出对客响应，推动客户问题的解决，改善客户体验。
1. 建设灵骏集群监管控系统核心能力，不断提升客户在云上使用灵骏智算集群产品的自动化、智能化程度。 2. 建设满足业务场景和数据合规要求的智算集群库存管理体系，结合节点调度、性能分析、故障自动化处理、租户运维功能等核心体系能力，持续提升灵骏智算集群产品竞争力。 3. 建设智算集群和管控系统自身高可用体系，如智算集群健康检测、节点与集群异常快速处置体系、管控组件故障自动定位、自动恢复、自适应容灾、云原生技术实施及落地等，保障业务持续可用、保障线上系统稳定性。 4. 建设异构算力统一管理及资源调度系统，持续智算集群资源利用率、降低计算成本。 5. 持续跟踪AI智算、云原生及智能运维领域新技术，结合业务场景进行创新。 6. 该职位涉及值班响应的职责，在服务级别协议（SLA）时间内做出对客响应，推动客户问题的解决，改善客户体验。
您将作为阿里云MaaS平台及通义系列模型（Qwen/Wan）的核心技术专家。您的核心使命是通过技术硬实力，加速客户业务系统的AI化改造，直接带动模型Token消耗与业务价值产出。不同于传统的咨询顾问，这是一个强调工程落地与实战能力的岗位。您不仅需要设计架构，更需要深入代码层面，亲自通过构建原型（POC）、调试代码和优化算法，扫除客户接入大模型的工程障碍。 核心职责 1. AI解决方案设计与售前支持 • 与核心企业客户深度合作，精准洞察其业务目标，并基于阿里云MaaS平台，为其量身定制创新的AI解决方案。 • 主导并设计针对复杂应用场景的POC项目，包括但不限于：检索增强生成（RAG）、模型微调、多模态生成、以及基于智能体（Agent）的复杂系统。 • 全链路技术攻坚，针对RAG（检索增强生成）、Agent（智能体）构建、多模态交互等复杂场景，可以在AI的配合下进行现场演示。解决客户在向量数据库对接、Context Window管理、Prompt工程调优中遇到的实际工程难题。 • 负责将客户需求转化为稳健、可扩展且安全的架构设计，以支持AI Models在阿里云上的高效部署与管理。 2. 技术资产代码化 • 沉淀可运行的代码库：构建并维护高质量的Demo Code、SDK示例代码库（Repositories）和Jupyter Notebooks，让客户的开发人员可以“开箱即用”，而非仅提供PDF文档。 • 最佳实践工程化：将通义大模型在特定行业（如代码辅助、客服、内容生成）的最佳实践固化为可复用的解决方案包或自动化脚本。 3. 技术影响力与布道 (Technical Evangelism) • 开发者视角的沟通：具有能与客户的CXO级别对话的能力，更能与客户的一线架构师和开发者进行代码级交流。通过Live Coding演示、技术Workshop和Hackathon（黑客松），展示阿里云MaaS平台的极致易用性。 • 作为客户信赖的技术顾问，确保项目成功落地，并围绕模型生命周期管理、成本优化及安全合规等方面提供最佳实践。 • 产品反馈闭环：基于深度的应用开发体验，向阿里云产品研发团队（R&D）提供精准的API改进建议、SDK易用性反馈，直接推动产品技术迭代。