智能互联阿里云智能-行业云技术资深架构师-北京/杭州

GKA FIN 是阿里巴巴国际云的全球大客户部门，专注于金融行业的服务与支持。该部门致力于为全球金融领域的关键客户提供服务和支持，帮助金融机构实现数字化转型，提升运营效率和服务质量。通过利用阿里巴巴云领先的科技和解决方案，GKA FIN旨在满足金融客户的多种业务场景需求，包括但不限于云计算、数据智能、风险管理等。 我们的助理解决方案架构师(SA)将在资深解决方案架构师的指导下，通过阿里巴巴云的解决方案为客户贡献IT知识和金融行业见解。实习生将有机会参与到设计云技术解决方案以及跨功能团队的合作中，这一角色为培养技术和专业技能提供极好的机会。 职责： 1. 研究与分析： •调查客户需求，分析其业务技术环境，识别云解决方案的机会，以推动业务增长和创新。 2. 文档编制与产品演示： •编写清晰全面的文档，解释云架构和解决方案，促进理解和采纳； •设计并提供引人入胜的产品演示，有效传达阿里巴巴云产品的特点和优势。 3. 利益相关者互动与信任建立： •与关键利益相关者合作，共同开发定制化解决方案，解决特定业务挑战和目标； •建立和维护与关键决策者的强有力关系，通过专业知识和支持树立信任和信誉。 4. 发掘机会与压力管理： •积极发现客户需求和痛点，创造新的商业机会，推动增长； •展示在压力下高效工作的能力，并同时管理多个任务。

1. 主导RDMA高性能网络架构设计： 设计并优化万卡级RDMA网络协议、拓扑，流控技术，支持AllReduce、All-to-All等通信模式，保障吞吐率>90%。 联动PyTorch、NCCL等框架，通过RDMA配置、内存注册策略降低CPU干预，提升训练效率。 2. 构建全栈可观测性与智能运维： 开发覆盖NIC、交换机、内核层的监控体系，结合ML模型预测拥塞风险，实现故障分钟级定位与恢复。 制定拥塞控制算法参数、NUMA绑定等跨平台部署规范，确保异构芯片/多云环境下的网络一致性。 3. 推动技术标准化与生态兼容： 主导RDMA网络协议栈（Verbs API、拥塞控制算法，多路径传输协议）的定制化开发，优化驱动与固件性能。 评估UCX、eRPC、xLink over ethernet等新技术，制定下一代AI网络演进路线。 4、技术规划 • 理解业务战略及重点，基于业务需求作出高可用、高可靠、高拓展性的技术架构规划和落地。

一、客户开拓与商机挖掘 1、新客户开拓及覆盖：负责AI原生及新兴增长赛道的市场机会识别及快速、敏锐判断，通过各种渠道开拓新客户，或挖掘现有客户的maas产品和技术需求，形成有效商机。 2、客户业务理解及需求挖掘：深度理解客户所在行业，了解客户商业模式和业务流程，能够进行业务分析，解构客户生产链路及对应的痛点，挖掘有效AI切入场景,找到双方合作机会点。 3、驱动Token价值挖掘与跃迁： 推动标准化AI产品、平台及Agent类应用的推广，通过深入挖掘客户使用场景，驱动模型调用量（Token）实现跨越式增长，为客户提供价值。 4、建立组织客情：能与客户业务负责人对话，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，作为“铁三角”的导演，进行良好的内部项目协调。与客户各层级建立长期的业务和技术关系，赢取客户信任，在合作中获得关键性支持。 二、AI 价值传递 1、理解阿里云MaaS产品及市场产品的差异化：深入理解阿里云MAAS产品的技术价值及适用场景，了解国内外市场先进模型特点及阿里云的差异化竞争优势，能够根据客户需求初步制定模型、应用及方案的匹配。 2、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 1、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。 2、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。 三、持续做好客户服务 1、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。 2、竞对与趋势研究，推动产品反向优化：主动研究市场动态及竞对产品优劣，理解与阿里云的产品差异化优势，结合用户体验，持续输出产品优化建议，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。

一、客户开拓与商机挖掘 1、新客户开拓及覆盖：负责AI原生及新兴增长赛道的市场机会识别及快速、敏锐判断，通过各种渠道开拓新客户，或挖掘现有客户的maas产品和技术需求，形成有效商机。 2、客户业务理解及需求挖掘：深度理解客户所在行业，了解客户商业模式和业务流程，能够进行业务分析，解构客户生产链路及对应的痛点，挖掘有效AI切入场景,找到双方合作机会点。 3、驱动Token价值挖掘与跃迁： 推动标准化AI产品、平台及Agent类应用的推广，通过深入挖掘客户使用场景，驱动模型调用量（Token）实现跨越式增长，为客户提供价值。 4、建立组织客情：能与客户业务负责人对话，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，作为“铁三角”的导演，进行良好的内部项目协调。与客户各层级建立长期的业务和技术关系，赢取客户信任，在合作中获得关键性支持。 二、AI 价值传递 1、理解阿里云MaaS产品及市场产品的差异化：深入理解阿里云MAAS产品的技术价值及适用场景，了解国内外市场先进模型特点及阿里云的差异化竞争优势，能够根据客户需求初步制定模型、应用及方案的匹配。 2、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 1、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。 2、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。 三、持续做好客户服务 1、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。 2、竞对与趋势研究，推动产品反向优化：主动研究市场动态及竞对产品优劣，理解与阿里云的产品差异化优势，结合用户体验，持续输出产品优化建议，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。