阿里云技术服务工程师-AI大模型/智算

1、了解一个或多个领域的业务知识，与客户有效沟通并分析客户需求，识别出AI技术的行业/领域价值场景，协助客户设计应用的智能化路径。 2、理解机器学习、深度学习、大模型、智能体的基本原理，基于云+AI的产品设计AI解决方案，与技术服务团队协同，快速搭建智能体应用场景，结合产品解决方案优势和性价比，影响客户的技术选型决策。 3、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AI 解决方案、算法以及工具链竞争力。 4、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。 5、关注最新技术趋势和行业动态，分享技术资源和经验，进行技术分析报告撰写，并与合作伙伴开展技术合作项目。

1、了解一个或多个领域的业务知识，与客户有效沟通并分析客户需求，识别出AI技术的行业/领域价值场景，协助客户设计应用的智能化路径。 2、理解机器学习、深度学习、大模型、智能体的基本原理，基于云+AI的产品设计AI解决方案，与技术服务团队协同，快速搭建智能体应用场景，结合产品解决方案优势和性价比，影响客户的技术选型决策。 3、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AI 解决方案、算法以及工具链竞争力。 4、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。 5、关注最新技术趋势和行业动态，分享技术资源和经验，进行技术分析报告撰写，并与合作伙伴开展技术合作项目。

1、售前工作：负责区域央国企、区域企业等行业项目的需求、规划、方案、招投标等工作，协同内部部门与外部生态伙伴等资源，在方案规划、售前、交付等关键里程碑节点联合攻坚，保障项目成功； 2、解决方案：作为技术专家，与客户紧密合作，深入了解其业务需求和技术挑战，提供客户智算中心、大模型、云平台等从规划到实施落地全过程技术交流及解决方案，并在落地过程中提供对内外部团队提供必要的技术指导，确保方案可落地、有竞争力。协助客户方案比选，通过POC演示和功能、性能测试验证技术优势； 3、行业识别：负责支持区域市场洞察、竞争分析、行业打法策略分析与制定，支撑行业机会点识别、行业整体业务规划和策略落地，行业包括但不限于烟草、文化传媒、工业制造、集成电路、信息服务、商贸流通等； 4、外部影响：负责开展面向企业、合作伙伴的培训与市场宣贯活动。

1、金融行业AI与云业务的市场拓展、商机拓展与目标达成： •主动洞察所在区域/市场，识别出关键/潜在客户，并主动找到关键决策链，识别客户真实需求，构建立体的客户沟通界面。 •协同SA、产研和生态伙伴等资源，挖掘金融机构AI转型需求（如AI算力、智能体开发、大模型部署等），形成有效商机，明确销售及解决方案策略，设计合作路径并沟通执行。 •结合对客户业务需求的理解，提供能满足客户需求的云及AI全栈方案，规划业务策略和实现路径，解答客户对产品、解决方案的常规问题。 •开拓维护金融机构中高层合作关系，通过沟通和影响力、商务报价等一系列销售策略的运用，主导关键项目谈判，推动技术方案与客户需求的精准匹配，推进所负责客户的AI全栈和云平台建设落地转化，达成业绩。 2、AI全栈产品和技术价值传递： •深入理解AI全栈产品，深刻洞察客户业务需求，基于行业和客户需求洞察，帮助客户理解AI/智算、七大件、飞天操作系统等阿里云产品的技术价值，以及相对竞企的差异化竞争优势，传递阿里云作为客户最佳合作伙伴的定位。 •针对客户对AI算力、大模型应用场景落地等需求，通过标杆案例及场景化演示，向客户高层展示阿里云AI全栈产品的竞争优势，确保技术方案与客户业务目标深度绑定。 3、商务运作和业务支持： •完成客户招投标及商务合同签署等商务工作，动态跟踪客户需求变化，推动合同变更。 •支撑复杂项目运作，参与招投标流程管理、项目管理、风险管理，协同产研、交付和生态伙伴等资源，及时发现并解决项目交付问题，支撑客户业务目标达成。 •将客户使用中遇到的影响客户体验的问题，反向推动内部解决，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。 •积极发掘并推进与云、AI领域生态伙伴的合作，构建可持续的行业合作生态。