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阿里云阿里云智能-AI基础设施解决方案架构师-上海/杭州/北京

社招全职5年以上云智能集团地点:北京 | 杭州 | 上海状态:招聘

任职要求


1、重点本科及以上学历,人工智能、计算机、大数据、电子等相关专业背景。
2、5年以上云计算、AI基础设施或高性能计算(HPC)相关领域的解决方案规划、设计、交付等工作经验。
3、拥有LLM、开源框架(例如 JaxPyTorch)、大数据机器学习框架以及数值编程框架(例如 PythonMATLAB)的经验,有一定的代码能力
4、良好的方案产出和沟通宣讲能力,能够很好完成面相客户中高层的方案汇报,及重大市场活动中的方案/技术分享
5、有AI基础设施的核心组件,包括算力平台、容器编排(如Kubernetes)、AI开发平台(如PAI)等经验者优先
6、在大模型落地业务场景识别、数据清洗/构造、大模型训练和调优、搜索增强RAG智能体Agent 等一个或多个方向,有实际经验者优先
7、具备大模型Agent建设、大规模GPU集群管理(包括高性能网络和分布式存储)的实际部署或交付经验者优先
8、熟悉阿里云公有云、专有云、智算产品体系,拥有阿里云ACP(高级认证专家)或ACE(专家级认证工程师)证书者优先
备注:持有阿里云ACA/ACP/ACE认证证书者优先

工作职责


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
包括英文材料
学历+
大数据+
HPC+
大模型+
JAX+
PyTorch+
机器学习+
Python+
MATLAB+
Kubernetes+
RAG+
智能体+
AI agent+
相关职位

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社招5年以上云智能行业解决方

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

更新于 2025-06-16
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社招5年以上云智能集团

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

更新于 2025-10-11
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社招5年以上云智能集团

1. 作为产品团队与海内外大客户的技术桥梁,负责客户需求分析、技术方案设计、POC验证和成功交付全流程。 2. 深入理解Agent Infra 相关产品技术架构和AI能力,将复杂业务需求转化为可行的技术实现方案。 3. 与销售、技术、产品团队紧密协作,负责大客户的技术交流、方案宣讲、技术评估和项目实施支持。 4. 负责客户成功案例的总结和推广,为产品团队提供客户需求洞察,推动产品功能优化和迭代。 5. 建立和维护与重点客户的技术合作关系,确保客户满意度和续约率。

更新于 2025-09-10
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实习阿里云2026届

阿里云持续推进AI 技术深化战略布局, 围绕AI 和云计算的基础设施建设、AI基础模型平台、企业级AI应用方向构建核心场景。为此,我们正积极招募优秀人才: 1、参与企业级客户AI智算大模型项目的技术落地与实施,为客户提供从方案评估、实施、演示到部署的全流程服务; 2、结合业务场景,洞察客户需求,设计整体解决方案,助力客户提升AI模型训练和推理效率,特别是在大模型知识问答、自动化BI、内容文摘生成、多模态等领域的算法实践; 3、与算法、售前架构师和产品团队合作,进行研发、验证及部署工作,确保算法解决方案按时且高质量交付; 4、结合项目沉淀大模型交付服务方案的最佳实践,利用开源工具或开发大模型交付工具推进方案的实际应用。

更新于 2025-04-29