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.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；

1、深入理解客户业务需求，帮助客户选择适合其业务场景的技术路径和产品组合，利用AI技术知识、架构方法、咨询技能来影响客户技术决策 2、与客户合作进行模型训练、推理和模型应用等POC，含展示功能、调整模型、优化模型性能、测试分析、Agent搭建、模型调用等内容 3、依据客户需求和技术研判，推动产研部门持续优化产品，助力提升产品竞争力，同时沉淀最佳实践，以及脚本、模板、参考架构等可复用的技术资产 4、持续跟踪行业动态和技术趋势，并与产品团队协作，打造创新的人工智能（大模型、智算、一体机等）解决方案 5、支持市场活动，作为领域专家参与市场洞察、行业标准、市场排名报告、白皮书撰写等活动，并在行业峰会、技术沙龙等市场活动中进行技术传播和分享