阿里巴巴
技术服务工程师-AI大模型/智算
技术服务工程师-AI大模型/智算
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公解决方案
解决方案
Ai Agent
Llm
Prompt工程
Rag
模型微调
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
大厂AI前沿岗，技术成长极佳，但工作强度与出差较多，WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
30K
比解决方案中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1580 个在招 · 其中解决方案 17 个
市场机会
选择适中
杭州 · 解决方案 · 20 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责企业级客户AI大模型项目的技术落地与交付，涵盖方案评估、实施、演示和部署全流程，需要深入客户场景，将LLM、RAG、Agent等技术转化为实际业务价值
适合有一定技术背景、喜欢解决实际问题和沟通协作的工程师
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先
熟练掌握 Python（核心要求），或具备良好的 Java/Golang 基础，能够编写高质量的测试或工程代码
有大模型相关研究或应用经验，特别是知识加工、语料生成、Prompt工程优化、LLM模型微调、模型效果评测等领域
对 Linux、云原生、Docker 等基础知识有一定了解
具备极强的逻辑分析能力，能够从复杂的现象中剥离出技术本质，享受解决 Bug 带来的成就感
具备出色的沟通能力和抗压能力，能够将复杂的技术方案通俗易懂地传达给客户，拥有极强的“客户成功”意识
工作职责
参与企业级客户AI智算大模型项目的技术落地与实施，为客户提供从方案评估、实施、演示到部署的全流程服务
结合业务场景，洞察客户需求，设计整体解决方案，助力客户提升AI模型训练和推理效率，特别是在大模型知识问答、自动化BI、内容文摘生成、多模态等领域的算法实践
与算法、售前架构师和产品团队合作，进行研发、验证及部署工作，确保算法解决方案按时且高质量交付
结合项目沉淀大模型交付服务方案的最佳实践，利用开源工具或开发大模型交付工具推进方案的实际应用
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI大模型热门赛道，技术前沿，发展前景广阔
- 阿里巴巴平台大，资源丰富，有机会接触千行百业客户
- 工作内容多元，既涉及技术又涉及沟通，能快速提升综合能力
- 薪资福利较有竞争力，且有多城市可选，灵活性高
- 技术更新快，需要持续学习，保持知识迭代
- 涉及现场交付，可能需要处理紧急问题，工作节奏不固定
- 适合技术基础扎实、喜欢解决实际问题、乐于与人打交道，且能适应高强度和出差要求的工程师
缺点 / 挑战
- 需要频繁与客户沟通，并接受出差可能，工作压力较大
角色解读
- 技术方向：深入AI基础设施与模型服务，成为大模型交付专家或AI解决方案架构师
- 管理方向：积累项目经验后可带团队，成为技术经理或项目负责人
- 行业方向：深耕特定行业（如金融、制造），成为行业解决方案专家
- 负责大模型项目在客户侧的技术落地，包括方案评估、环境搭建、模型部署和演示
- 深入行业场景，用RAG、Agent、Prompt工程等技术解决客户实际问题，如知识问答、自动化BI等
- 与算法和产品团队合作，验证和优化模型效果，确保交付质量
- 沉淀交付工具和最佳实践，可能开发开源工具提升效率
- 扎实的Python编程能力，了解Java/Golang，能编写工程代码
- 熟悉大模型相关技术，如LLM微调、RAG、Prompt工程、效果评测等
- 具备Linux、Docker、云原生基础知识，能够处理部署问题
- 优秀的沟通能力和逻辑分析能力，能向客户清晰传达技术方案
申请策略
- 了解阿里巴巴的AI业务和客户案例，在面试中展示行业洞察
- 准备1-2个自己主导的技术落地案例，说明从需求到交付的完整过程
- 突出Python编程项目经验和代码质量，展示实际工程能力
- 重点描述大模型相关项目，如RAG系统、模型微调、Prompt工程实践，并说明业务效果
- 强调沟通和协作经历，如跨部门合作、客户对接案例
- 如果有云原生、Docker部署经验，一定要列出
- 系统学习RAG和Agent技术，掌握LangChain等框架
- 加强对LLM微调和评估方法的理解，参与开源项目积累经验
面试指南
- 用STAR法则组织答案：情境、任务、行动、结果，突出个人贡献和量化成果
- 对于方案设计题，先拆解需求，再给出模块化方案，说明技术选型理由，并讨论可能的取舍
- 对于沟通类问题，强调同理心和结构化表达，举出实例说明你如何调整沟通方式
- 请介绍一个你使用大模型解决实际问题的项目，并说明技术难点和解决方案
- 如何设计一个基于RAG的问答系统？你会如何优化检索效果和回答质量？
- 当你需要向非技术客户解释复杂技术方案时，你会怎么做？
- 大模型微调时遇到过哪些问题？如何解决过拟合或数据不足？
- 描述一次你与团队紧密合作完成交付的经历，你担任什么角色？
职位点评
薪资福利78
成长发展90
工作生活45
使命价值85
薪资福利
78中等
阿里巴巴作为大厂，薪资福利有竞争力，但JD未披露具体包，且多城市办公，具体待遇需面谈。
薪资信号未披露（AI估算：20K-40K/月）
成长发展
90较高
处于AI大模型前沿领域，技能含金量高，技术迭代快，能接触最新技术场景，成长速度快。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、LLM、RAG、AI Agent、Prompt工程、模型微调、Docker、Kubernetes
业务类型ambiguous
工作生活
45较低
需客户现场交付，可能频繁出差，工作时间和节奏不确定性高，WLB一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
大模型赋能千行百业，解决实际问题，社会价值和技术推动作用明显，使命感和创新感强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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