阿里云阿里云智能-AI解决方案架构师-北京（运营商）
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…
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；
1、行业 AI 产品孵化与标准化深入政企核心业务场景（数字政府、大型央企、科研教育、运营商及文化传媒等），从高度定制化项目中提炼共性需求，加速客户业务系统的 AI 化改造，驱动云上模型调用量与业务价值双增长。负责从 0 到 1 孵化行业级 AI MVP（最小可行性产品），推动解决方案从“单点交付”向“标准化产品”演进。 2、Vibe Coding 场景研发与原型构建熟练运用前沿 AI 编程助手，实践自然语言驱动的意图编程，快速构建行业应用原型并实现敏捷迭代，充分展示阿里云 MaaS 平台的极致易用性与开发效率。 3、复杂智能体架构设计灵活调用百炼、PAI 及魔搭生态能力，设计并实现具备行业深度的 Agent 智能体工作流。确保 Agent 具备多步规划、行业知识图谱检索及复杂工具执行能力，解决垂直场景下的复杂任务。 4、全栈工程交付与项目管理主导核心代码编写，同时担任“技术 PM"角色管理项目全生命周期。协调内部研发资源与外部生态伙伴，确保 AI 解决方案在安全、稳定的前提下快速落地交付。
1、行业 AI 产品孵化与标准化深入政企核心业务场景（数字政府、大型央企、科研教育、运营商及文化传媒等），从高度定制化项目中提炼共性需求，加速客户业务系统的 AI 化改造，驱动云上模型调用量与业务价值双增长。负责从 0 到 1 孵化行业级 AI MVP（最小可行性产品），推动解决方案从“单点交付”向“标准化产品”演进。 2、Vibe Coding 场景研发与原型构建熟练运用前沿 AI 编程助手，实践自然语言驱动的意图编程，快速构建行业应用原型并实现敏捷迭代，充分展示阿里云 MaaS 平台的极致易用性与开发效率。 3、复杂智能体架构设计灵活调用百炼、PAI 及魔搭生态能力，设计并实现具备行业深度的 Agent 智能体工作流。确保 Agent 具备多步规划、行业知识图谱检索及复杂工具执行能力，解决垂直场景下的复杂任务。 4、全栈工程交付与项目管理主导核心代码编写，同时担任“技术 PM"角色管理项目全生命周期。协调内部研发资源与外部生态伙伴，确保 AI 解决方案在安全、稳定的前提下快速落地交付。
1、政企客户高价值 AI 场景挖掘： AI产品在教育科研、民生服务、文化文旅、智能硬件、客服等重点场景的 AI 机会，识别能带来高速增长的 AI 场景，将客户痛点转化为基于大模型的 Token 消耗方案。 2、MaaS 架构设计： 负责 AI Native 客户的端到端方案设计，包括但不限于 RAG（检索增强生成）、智能体（Agent）工作流、行业模型微调以及多模态能力的落地。 3、技术落地与陪跑： 具备复杂AI agent项目的落地实践经验，理解客户的业务场景和需求，帮助客户快速构建 AI 应用。 确保 AI 场景在实际生产中的落地，并持续优化以提升 Token 的质量与消耗规模。 4、行业能力沉淀： 将零散的项目经验提炼为标准化的行业解决方案，参与内部产品与研发部门沟通协调，促进解决方案落地及产品迭代，包括商务模式、项目进度、产品及服务交付等；可复用的行业解决方案与最佳实践并负责和各区域协同落地，为阿里云AI战略的长期发展储备关键客户与技术资产。 5、商业闭环驱动： 对 Token 消耗量及业务活跃度负责，负责客户接入及接入后的持续成功。从技术视角协助团队创新商业策略，实现规模与技术口碑的双赢。 6、AI 市场心智建设：联动AI解决方案、产品、市场等团队，打造面向细分市场与重点客户的价值主张；策划并执行线上线下技术研讨会、Demo演示等活动，激发客户兴趣，传递技术价值，赢得客户信任。 7、售前项目支持：配合 BTE 等高质量完成售前相关工作；
1、政企客户高价值 AI 场景挖掘： AI产品在教育科研、民生服务、文化文旅、智能硬件、客服等重点场景的 AI 机会，识别能带来高速增长的 AI 场景，将客户痛点转化为基于大模型的 Token 消耗方案。 2、MaaS 架构设计： 负责 AI Native 客户的端到端方案设计，包括但不限于 RAG（检索增强生成）、智能体（Agent）工作流、行业模型微调以及多模态能力的落地。 3、技术落地与陪跑： 具备复杂AI agent项目的落地实践经验，理解客户的业务场景和需求，帮助客户快速构建 AI 应用。 确保 AI 场景在实际生产中的落地，并持续优化以提升 Token 的质量与消耗规模。 4、行业能力沉淀： 将零散的项目经验提炼为标准化的行业解决方案，参与内部产品与研发部门沟通协调，促进解决方案落地及产品迭代，包括商务模式、项目进度、产品及服务交付等；可复用的行业解决方案与最佳实践并负责和各区域协同落地，为阿里云AI战略的长期发展储备关键客户与技术资产。 5、商业闭环驱动： 对 Token 消耗量及业务活跃度负责，负责客户接入及接入后的持续成功。从技术视角协助团队创新商业策略，实现规模与技术口碑的双赢。 6、AI 市场心智建设：联动AI解决方案、产品、市场等团队，打造面向细分市场与重点客户的价值主张；策划并执行线上线下技术研讨会、Demo演示等活动，激发客户兴趣，传递技术价值，赢得客户信任。 7、售前项目支持：配合 BTE 等高质量完成售前相关工作；