阿里云阿里云智能-AI产品解决方案架构师-AI产品架构
任职要求
1. 精通大模型算法和技术、分布式训练\推理优化、CV\NLP、搜推广算法、自动驾驶算法一项以上,包括: 1)熟悉深度学习框架Tensorflow或Pytorch; 2)熟悉主流大模型的结构、训推流程、阶段及样本处理过程: 3)熟悉主流的开源生态框架及相关原理(如:LangChain、CoT框架、MCP, A2A等热门协议和框架、熟悉Reasoning模型及训推); 4)熟悉机器学习模型基础算法原理及知识,熟悉sklearn、sparkml等开源机器学习类库; 5)熟悉强化学习框架PAl-Chartlearn、Verl等,以及强化学习策略、原理及其优劣势 6)熟悉分布式训练框架 Deepspeed、Megatron、FSDP等; 7)熟悉VLLM、sglang、LM Deploy、BladeLLM等推理框架,以及框架提供超参数的意义和效果 8)领域类模型和算法:LLM、VLM、多模态、自动驾驶、搜推广算法等 2. 具备5年以上AI解决方案或算法研发经验; 3. 熟悉Al Infra硬件基础知识,如异构计算服务器架构、高性能网络架构,GPU/AI芯片及芯片互联,CPU/GPU/内存/存储访问,服务器组网架构,多级存储系統架构以及能力边界 4. 熟悉分布式系統软件基础知识,如linux操作系統、kubernets、GPU 驱动及SDK,CUDA、容器服务等 5. 具备AI相关实操能力:包括Python/Shell编程能力、大模型SDK调用、使用主流的开源框架、产品SDK或标准化服务进行ML、 DL模型的推理、训练、部署,使用Asight, Nsight、torchprofiler等GPU性能分析工具进行AI任务的性能分析,并进行性能优化 6. 有良好的客户服务理念,强烈的工作责任心,执行力和自驱力,具备良好的团队合作能力; 7. 逻辑思维清晰,有出色的沟通、协调、演讲能力、文档编写能力。
工作职责
1、AI市场洞察和竞对分析 •洞察和AI相关的市场机会、市场容量和竞争格局。 •分析竞对产品核心指标、市场策略和市场价格。 •快速捕捉市场热点和客户业务痛点,挖掘产品商机,快速推动落地,形成领先竞争力。 2、AI产品商机判断和深度技术交流 •作为产品线代表,参与商业策略设计和商机判断。 •对复杂项目需求,协同销售团队与客户进行深度技术交流,结合对行业发展方向和技术变革方向的洞察,就具体技术场景引导客户关键决策人决策,促进商机转化。 3、AI产品方案设计和技术支持 •对复杂项目,理解客户的业务和功能性/非功能型需求、性能及可用性需求,基于客户场景,提供有技术竞争力和可行性、成本优势的产品组合方案,并在产品选型/POC/报价配置时, 提供技术支持。 •提炼基于客户业务场景的关键技术指标,形成领先的技术指标,在POC、winback等业务活动中落地验证。 •复杂项目推进方案跨团队协同优化,成本,性能,稳定性等多维度提升解决方案的竞争力。 •探索创新产品的方案和场景,推动新产品快速市场覆盖,保障产品创新活力。 •对大客户提供售后的关键技术答疑,用技术推动业务发展。 4、AI产品设计和优化支持 •通过对行业、场景的深入了解,参与产品的重大功能设计、定价设计、用户体验设计,协助产品在行业/场景下保持领先性。 •识别并精准提炼客户的共性需求和痛点,反哺产品设计,推动产品改进和多产品融合、新产品和功能孵化。 5、最佳实践沉淀和赋能 •沉淀面向细分场景的最佳实践,选择性输出IaC代码,通过项目实践总结标杆成功案例,提炼共性模块、统一标准化能力,加速产品方案规模化复制。 •提炼产品优势功能性能参数,并针对性的设计测试用例,放大产品和技术的影响力,沉淀基于测试用例、测试方案的解决方案竞争力。 •参与产品GTM材料编写、与伙伴共创联合解决方案、对销售团队和生态伙伴赋能。
1、AI市场洞察和竞对分析 •洞察和AI相关的市场机会、市场容量和竞争格局。 •分析竞对产品核心指标、市场策略和市场价格。 •快速捕捉市场热点和客户业务痛点,挖掘产品商机,快速推动落地,形成领先竞争力。 2、AI产品商机判断和深度技术交流 •作为产品线代表,参与商业策略设计和商机判断。 •对复杂项目需求,协同销售团队与客户进行深度技术交流,结合对行业发展方向和技术变革方向的洞察,就具体技术场景引导客户关键决策人决策,促进商机转化。 3、AI产品方案设计和技术支持 •对复杂项目,理解客户的业务和功能性/非功能型需求、性能及可用性需求,基于客户场景,提供有技术竞争力和可行性、成本优势的产品组合方案,并在产品选型/POC/报价配置时, 提供技术支持。 •提炼基于客户业务场景的关键技术指标,形成领先的技术指标,在POC、winback等业务活动中落地验证。 •复杂项目推进方案跨团队协同优化,成本,性能,稳定性等多维度提升解决方案的竞争力。 •探索创新产品的方案和场景,推动新产品快速市场覆盖,保障产品创新活力。 •对大客户提供售后的关键技术答疑,用技术推动业务发展。 4、AI产品设计和优化支持 •通过对行业、场景的深入了解,参与产品的重大功能设计、定价设计、用户体验设计,协助产品在行业/场景下保持领先性。 •识别并精准提炼客户的共性需求和痛点,反哺产品设计,推动产品改进和多产品融合、新产品和功能孵化。 5、最佳实践沉淀和赋能 •沉淀面向细分场景的最佳实践,选择性输出IaC代码,通过项目实践总结标杆成功案例,提炼共性模块、统一标准化能力,加速产品方案规模化复制。 •提炼产品优势功能性能参数,并针对性的设计测试用例,放大产品和技术的影响力,沉淀基于测试用例、测试方案的解决方案竞争力。 •参与产品GTM材料编写、与伙伴共创联合解决方案、对销售团队和生态伙伴赋能。
1. 深入理解云电脑或AI工作站所采用技术原理、产品架构和应用场景; 2. 跟踪行业趋势,分析市场和竞争态势,提炼行业典型场景,沉淀无影行业解决方案; 3. 具备产品内容整合能力,负责无影云电脑产品的用户内容引入,设定相关方案及流程; 4. 与PD及运营紧密合作,深入了解客户需求,输出无影产品方案及内容; 6. 负责技术影响力文档或者开发者/工作站等内容引入。
1. 基于蚂蚁数科AI相关产品技术,结合客户业务需求场景,设计可落地的产品解决方案,解决客户实际场景问题,加速AI相关产品的商业化落地; 2. 总结和沉淀客户以及合作伙伴的AI大模型最佳实践,形成可复制的产解决方案,赋能前线销售团队,帮助提升蚂蚁数科AI产品的竞争力; 3. 为客户和ISV提供技术解决方案,组织和引导POC验证,指导和配合ISV/客户完成项目实施; 4. 为客户/合作伙伴提供技术培训,提升客户/合作伙伴技能; 5. 发掘和推动蚂蚁内部AI技术和最佳实践的产品化和商业化,拉通产品/研发团队,高效推动方案/产品落地,创新协作/商务模式; 6. 收集客户需求,结合行业情况及市场需求,向产研团队反馈AI产品的优化需求,加速产品迭代,提升产品市场竞争力和市场占有率。
1、公共云售前业务支持:面向全球SMB客户(以泛互联网,Fintech和技术行业为主),提供以公共云和AI为主的产品方案支撑,联合销售团队完成收入目标; 2、客户解决方案设计与落地: • 根据客户需求制作针对性的云上解决方案,制定正确的云和AI产品选型策略,制定合理方案匹配客户需求,负责客户关键决策人(CTO)引导,形成有效商机。 • 作为客户界面解决方案负责人,拉通内部产研团队,负责客户侧解决方案全流程落地,包括商机引导,需求分析,方案沟通,POC测试,方案上线 • 联合服务团队等协同部门,指导客户正确使用云产品,优化方案与成本,协助解决客户的问题和故障处理 3、行业方案市场规模化: • 基于特定领域市场(泛互联网为主-游戏/互娱/Web3/Fintech/Media/SaaS等),分析、抽象与归纳客户场景化需求,制定针对性的公共云场景化产品解决方案 • 沉淀针对细分领域/场景的解决方案文档,通过官网运营,销售赋能,客户论坛等方式进行传播与市场培育,推动解决方案的市场规模化复制 4、市场洞察与营销; • 针对特定行业与区域市场,分析行业趋势、市场空间、区域分布,核心场景等需求信息,形成行业和客户分析,支持整体销售市场策略制定 • 与市场营销部门协同,负责各类workshop,论坛等市场活动的内容输出和speaker 5、产品需求与反馈:抽象和归纳细分领域的产品需求和缺陷,推动产品改进、新产品立项和重大功能上线,提升产品竞争力。