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阿里云阿里云智能-AI解决方案架构师-北京(运营商)

社招全职3年以上云智能集团地点:北京状态:招聘

任职要求


1. 1-5年工作经验,有机器学习深度学习大模型的相关学习/工作经历,对机器学习深度学习、智算、大模型智能体等技术趋势有持续关注和独立思考;
2. 泛计算机、自动化、理工类相关专业,在该领域CCF- A/B级会议发表论文优先;
3. 熟悉PyTorch、T…
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工作职责


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;
包括英文材料
机器学习+
深度学习+
大模型+
智能体+
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社招5年以上

1、洞察行业趋势:跟踪基础大模型、行业大模型、SaaS及AI原生软件的发展动态,梳理典型应用场景与技术架构,为解决方案提供方向指引。 2、理解客户痛点:深入一线,与客户共同梳理生产流程中对AI的实际需求(如Token消耗、响应时效、准确率等),明确AI能带来的业务价值。 3、挖掘高价值场景:基于对客户业务和技术架构的理解,识别适合引入大模型的关键环节,与客户一起定义问题边界和成功标准。 4、设计端到端方案:围绕客户目标和约束条件,规划从模型选型、推理部署、微调策略、RAG构建到Agent编排的完整技术路径,并建立可衡量的效果评估体系。 5、推动技术共识:面向客户技术团队及管理层,清晰传递阿里云AI全栈能力的优势,确保技术方案与业务战略对齐。 6、动手验证方案:主导PoC实施,包括Prompt工程、RAG搭建、多Agent工作流设计、微调实验等,用实际效果赢得客户信任,并形成科学的评估方法论。 7、赋能合作伙伴:结合阿里云百炼平台、通义大模型、智能体等核心产品,协助ISV和软件企业打造可落地的大模型解决方案。 8、沉淀最佳实践:总结细分行业或场景的落地经验,形成可复用的方法论、案例文档和工具包,助力团队能力持续提升。

更新于 2026-03-31北京|杭州
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社招3年以上云智能集团

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;

更新于 2026-01-14北京
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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;

更新于 2025-12-02北京|杭州
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社招5年以上云智能集团

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。

更新于 2026-01-12北京|深圳|上海