阿里云阿里云智能-公共云解决方案架构师-AI基础设施领域
任职要求
● 具备深厚的技术背景,熟悉大语言模型(LLM)、Stable Diffusion及其他多种前沿模型架构的相关技术,涵盖模型设计、微调、分布式训练到推理加速的全流程; ● 在推理加速框架(例如 vLLM、SGLang、TensorRT 等)、跨 PyTorch 和 TensorFlow 生态系统的模型训练和服务系统方面拥有深厚的专业知识; ● 熟悉NVIDIA GPU 性能优化技术和生态系统,并能运用这些知识协助客户进行阿里云技术方案的选型; ● 具备优秀…
工作职责
1、解决方案开发及沉淀推广 ● 基于阿里云AI与大模型相关产品,开发可复用的技术解决方案,包括模型训练、模型推理、AI 应用构建。 ● 参与重点项目,后训练、推理优化和 AI Agent 构建,在项目中与一线 SA 协作,根据客户需求制定针对性的解决方案,开展技术工作坊(workshops),指导客户进行产品选型,进行关键方案的验证(PoC); ● 从项目实践中提炼最佳实践、参考架构,沉淀并在内部面向一线 SA 团队分享; 2、内部赋能与外部支持 ● 开展面向多人的培训与分享会,赋能内、外部团队; ● 开展面向一线架构师团队的解决方案培训,开发培训课程,担任讲师,提升架构师在AI基础设施领域的架构设计和解决方案编制能力; ● 在重点项目中,面向客户开展技术工作坊(workshops),加深客户对阿里云 AI 基础设施领域产品和技术解决方案的了解和采用; 3、市场洞察和竞争分析 ● 洞察 AI 基础设施领域的市场机会,将客户的实际需求和反馈传递给产研团队,为产品技术路线图规划提供真实输入; ● 分析市场上领先的产品与方案,结合实际项目,分析阿里云所面临的挑战,提出新的功能建议,以简化客户采用阿里云产品过程并提升阿里云产品的市场竞争力;

● 解决方案开发:基于阿里云百炼、AgentScope、AgentRun 等 Agent 基础设施产品,开发 Agent 应用构建解决方案; ● 内部培训:开发 Agent 应用解决方案培训课程,开展面向一线架构师的培训,提升架构师团队为客户设计 Agent 应用架构能力; ● 外部赋能:面向客户开展解决方案 Workshop,加深客户对阿里云 Agent 基础设施领域产品和技术解决方案的了解和采用; ● 重点项目支持:在项目中根据客户需求制定针对性的解决方案,开展技术工作坊(workshops),指导客户进行产品选型,进行关键方案的验证(PoC); ● 竞争分析与市场洞察:研究市场上Agent Infra 领域领先的产品和方案,分析阿里云方案的竞争优劣势以支持项目中的技术竞争;洞察该领域技术发展趋势,为产品改进提供建议;
1、市场洞察和竞争分析 •基于细分领域市场发展趋势、市场空间、核心场景及痛点等需求信息,输出细分领域的市场洞察分析报告; •收集竞争情报,通过竞争项目中竞对的策略和方案分析,给出差异化竞争方案。 2、商机识别和售前引导 •负责客户关键决策人的售前引导工作,用客户的语言展开对话,获取信任,挖掘客户真实需求,形成有效商机。 •深挖客户的业务技术现状和发展趋势,建立完整准确的客户业务技术档案。 3、解决方案设计和推广 •根据客户需求制作针对性的解决方案,项目中制定正确的产品选型策略、POC测试打击策略、招投标策略、产品配置策略等,达成合同签约,持续保障阿里云在该客户的份额提升。 •推动公共云解决方案在细分领域的孵化和规模化复制。 •在方案落地过程中及时发现并处理技术和项目风险,协同产研及交付团队正常履约,实现收入转化。 4、能力沉淀和赋能 •沉淀面向细分领域/场景的通用云架构模板、最佳实践、细分领域案例等知识文档。 •对销售团队和生态伙伴宣讲、布道和赋能培训。 5、产品需求和缺陷反馈 •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。 6、打法策略制定和技术影响力建立(仅8级及以上) •带领实线团队或者横向拉通虚拟团队完成团队业务目标,根据外部竞争情况和细分领域发展趋势,主导输出完整的销售指导书或者打法策略文档(如解决方案、赋能材料、实施计划等)。 •完成高质量的外部技术交流或行业会议发言,影响客户技术决策、建立阿里云技术影响力。
AI 客户开拓与商机挖掘: ● 新客户开拓及覆盖:负责AI原生及新兴增长赛道的市场机会识别及快速、敏锐判断,通过各种渠道开拓新客户,或挖掘现有客户的maas产品和技术需求,形成有效商机。 ● 客户业务理解及需求挖掘:深度理解客户所在行业,了解客户商业模式和业务流程,能够进行业务分析,解构客户生产链路及对应的痛点,挖掘有效AI切入场景,找到双方合作机会点。 ● 驱动Token价值挖掘与跃迁: 推动标准化AI产品、平台及Agent类应用的推广,通过深入挖掘客户使用场景,驱动模型调用量(Token)实现跨越式增长,为客户提供价值。 ● 建立组织客情:能与客户业务负责人对话,维护好关键决策点的客情关系,协调我司管理层和客户建立连接,作为“铁三角”的导演,进行良好的内部项目协调。与客户各层级建立长期的业务和技术关系,赢取客户信任,在合作中获得关键性支持。 AI 价值传递与场景共创 ● 理解阿里云MaaS产品及市场产品的差异化:深入理解阿里云MAAS产品的技术价值及适用场景,了解国内外市场先进模型特点及阿里云的差异化竞争优势,能够根据客户需求初步制定模型、应用及方案的匹配。 ● 独立面向客户讲解业务解决方案:针对客户特定场景业务需求,独立面向客户讲解阿里云业务解决方案,清晰的传递阿里云竞争力以及能够为客户创造的业务价值。 AI 客户商务转化策略与业务收入 ● 促进客户决策及商机转化:能摸清并影响客户决策链路,制定应对商务方案,运用销售策略,转化商机,达成业绩,实现与客户的双赢。对AI MaaS业务的Token用量和收入增长负责 ● 客户运营和管理:作为第一责任人,从商机获取、客户交流、招投标商务流程管理、客户交付及问题解决,到内部产研、财税法等支撑部门有效协同,整合内外部资源,识别管理风险点,做好精细化运营和项目落地。 持续做好客户服务与市场洞察 ● 客户全生命周期的业务支持:持续做好客户服务,及时解决客户问题,提高客户满意度。 ● 竞对与趋势研究,推动产品反向优化:主动研究市场动态及竞对产品优劣,理解与阿里云的产品差异化优势,结合用户体验,持续输出产品优化建议,推动内部产品解决方案和流程体系的改进。
AI 客户开拓与商机挖掘: ● 新客户开拓及覆盖:负责AI原生及新兴增长赛道的市场机会识别及快速、敏锐判断,通过各种渠道开拓新客户,或挖掘现有客户的maas产品和技术需求,形成有效商机。 ● 客户业务理解及需求挖掘:深度理解客户所在行业,了解客户商业模式和业务流程,能够进行业务分析,解构客户生产链路及对应的痛点,挖掘有效AI切入场景,找到双方合作机会点。 ● 驱动Token价值挖掘与跃迁: 推动标准化AI产品、平台及Agent类应用的推广,通过深入挖掘客户使用场景,驱动模型调用量(Token)实现跨越式增长,为客户提供价值。 ● 建立组织客情:能与客户业务负责人对话,维护好关键决策点的客情关系,协调我司管理层和客户建立连接,作为“铁三角”的导演,进行良好的内部项目协调。与客户各层级建立长期的业务和技术关系,赢取客户信任,在合作中获得关键性支持。 AI 价值传递与场景共创 ● 理解阿里云MaaS产品及市场产品的差异化:深入理解阿里云MAAS产品的技术价值及适用场景,了解国内外市场先进模型特点及阿里云的差异化竞争优势,能够根据客户需求初步制定模型、应用及方案的匹配。 ● 独立面向客户讲解业务解决方案:针对客户特定场景业务需求,独立面向客户讲解阿里云业务解决方案,清晰的传递阿里云竞争力以及能够为客户创造的业务价值。 AI 客户商务转化策略与业务收入 ● 促进客户决策及商机转化:能摸清并影响客户决策链路,制定应对商务方案,运用销售策略,转化商机,达成业绩,实现与客户的双赢。对AI MaaS业务的Token用量和收入增长负责 ● 客户运营和管理:作为第一责任人,从商机获取、客户交流、招投标商务流程管理、客户交付及问题解决,到内部产研、财税法等支撑部门有效协同,整合内外部资源,识别管理风险点,做好精细化运营和项目落地。 持续做好客户服务与市场洞察 ● 客户全生命周期的业务支持:持续做好客户服务,及时解决客户问题,提高客户满意度。 ● 竞对与趋势研究,推动产品反向优化:主动研究市场动态及竞对产品优劣,理解与阿里云的产品差异化优势,结合用户体验,持续输出产品优化建议,推动内部产品解决方案和流程体系的改进。