中级售前咨询经理

优缺点分析

角色解读

• 转型为行业解决方案专家，主导多个能源AI标杆项目，成为公司级技术顾问
• 晋升为售前总监或咨询团队负责人，带团队负责战略客户群
• 积累人脉和行业洞察，后期可进入甲方担任数字化负责人或创业
• 深入能源行业客户现场，诊断业务痛点，提供大模型和AI技术应用咨询服务
• 分析客户需求，设计定制化解决方案，包括技术架构、实施路径和效益评估
• 跟踪行业政策和技术趋势，为央国企客户制定长期数字化转型战略
• 协同销售团队进行技术交流、方案宣讲、招投标支持，推动项目落地
• 深耕能源行业（电力交易、风光储、微电网、绿电制氢等）业务逻辑，有2年以上相关经验
• 理解大模型及AI技术在产业端的应用场景，具备大型项目咨询或交付经验
• 强大的分析和问题解决能力，能独立完成复杂项目的需求调研和方案设计
• 出色的沟通和团队协作能力，能推动跨部门协作并适应高强度工作节奏

申请策略

• 研究科大讯飞在能源行业的公开案例和产品路线，面试时展现对公司的了解
• 准备一个完整的售前咨询案例，从需求挖掘到方案输出，突出你的方法论和贡献
• 突出能源行业具体项目经验，如电力交易系统、综合能源管理平台等，用数据量化成果
• 强调大模型或AI在能源领域的应用案例，包括技术选型、方案设计、落地效果
• 体现与央国企客户打交道的经历，如项目协调、高层汇报、投标中标情况
• 系统学习大模型（如LLM、RAG、知识图谱）在工业场景的落地方法
• 补足能源专业领域知识，如电力市场改革政策、碳排放交易、新型电力系统

面试指南

• STAR法则：描述情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，量化产出
• 结构化思考：问题分析→方法论→定制方案→风险预案，体现逻辑性和落地性
• 展示学习力：承认不足+主动学习+快速应用，适应能源和AI的交叉领域
• 请分享一个你主导的能源行业AI项目，包括业务痛点、方案设计和最终效果
• 你如何看待大模型在电力交易或风光储协同中的应用前景？
• 面对一个不熟悉的能源业务场景，你会如何快速学习和出具方案？
• 假设客户预算有限但期望很高，你如何平衡需求和投入？
• 介绍你与央国企客户高层沟通的一次经历，如何推动项目决策？