智能互联阿里云智能-大模型商业技术工程师（公共云MaaS方向）-西安

1、客情建设和商机拓展 •主动洞察所在烟草行业，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。 •梳理客户决策链，识别关键客户，构建立体的客户沟通界面。 •通过关键事件的导演和策划、商务沟通、拜访交流等方式和客户对话，获取客户信任，挖掘和洞察客户业务需求，形成有效商机。 •定期与现有和潜在客户联系，及时了解客户的业务规划和预算、供应商情况、组织架构、技术环境等关键信息。 •与客户CXO或CXO-D建立长期的业务关系，在合作中获得关键性支持。 2、产品和技术价值传递 •深入理解混合云、公共云、大模型、AI、智算、XC建设方案，包括软件、硬件、网络、安全等各方面的整合，并深刻洞察客户业务需求。 •基于行业和客户需求洞察，帮助客户理解飞天云计算操作系统、七大件、AI/智算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。 3、需求匹配和商机转化 •协同SA、产研和生态伙伴等资源，形成明确的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，以及阿里云可标准化复制的解决方案，提供能满足客户需求的方案设计，解答客户对产品、解决方案的常规问题。 • 通过沟通和影响力、商务报价等一系列销售策略的运用，转化商机，达成业绩。 • 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。 4、商务运作和业务支持 •基于阿里云和客户商务流程规则，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。 •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。 •支撑混合云复杂项目运作，参与招投标流程管理、项目管理、风险管理，协调组织资源。

1、 负责头部高增长KA客户的维护及商机持续挖掘，推动行业/区域高潜新客户的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（解决方案架构师）、产研等资源，挖掘客户向全栈AI转型的需求（如AI算力、大模型部署、智能体等），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； -持续开拓新老客户的高层关系，通过沟通和影响力、资源整合等策略的运用，提高call high技能，主导关键项目谈判，推动技术方案与客户需求的精准匹配，推进客户的AI全栈和云平台建设落地转化，达成业绩； -与内部电销团队配合，联合挖掘商机并关单，并Coach电销团队，提升关联团队的整体能力和市场嗅觉；   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，帮助客户理解大模型、AI算力、云产品核心方案的技术价值，思考并设计与友商的差异化竞争优势，传递阿里云端到端的客户价值； -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Leads to Cash销售全流程的执行和跟踪，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、TAM交付和SA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领域全方位合作伙伴和市场推广渠道，构建可持续的行业合作生态。

客户关系管理 • 客户开发：主动了解所在区域/市场的关键行业knowhow，保持对AI趋势的深度、及时掌握，识别市场机会，开拓新客户或挖掘现有客户的产品和技术需求，形成有效商机。深入了解金融科技行业，如中心化交易平台方案、高频交易（HFT）行业等，定位关键决策人并评估客户的实际需求，快速转换商机。 • 客户业务理解及需求挖掘：充分了解客户商业模式、AI场景下的业务挑战，进行客户组织架构梳理和用云决策链摸排，获取客户信任，通过串联客户OKR，找到双方合作机会点。 • 建立组织客情：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，并与客户CXO或CXO-D建立长期的业务和技术关系，在合作中获得关键性支持。 产品和技术价值传递 • 理解阿里云产品及解决方案：深入理解飞天云计算操作系统、七大件、AI/智算等阿里云产品的技术价值，了解竞对的差异化竞争优势，能够根据客户需求初步制定解决方案。 • 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。 制定商务策略及商机转化 • 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。 • 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 • 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。 • 推动产品反向优化：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。

1、 负责头部高增长KA客户的维护及商机持续挖掘，推动行业/区域高潜新客户的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（解决方案架构师）、产研等资源，挖掘客户向全栈AI转型的需求（如AI算力、大模型部署、智能体等），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； -持续开拓新老客户的高层关系，通过沟通和影响力、资源整合等策略的运用，提高call high技能，主导关键项目谈判，推动技术方案与客户需求的精准匹配，推进客户的AI全栈和云平台建设落地转化，达成业绩； -与内部电销团队配合，联合挖掘商机并关单，并Coach电销团队，提升关联团队的整体能力和市场嗅觉；   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，帮助客户理解大模型、AI算力、云产品核心方案的技术价值，思考并设计与友商的差异化竞争优势，传递阿里云端到端的客户价值； -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Leads to Cash销售全流程的执行和跟踪，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、TAM交付和SA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领域全方位合作伙伴和市场推广渠道，构建可持续的行业合作生态。