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阿里云智能-大模型技术服务专家TAM-AI原生业务-深圳/广州
阿里云智能-大模型技术服务专家TAM-AI原生业务-深圳/广州
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公技术支持
技术支持
Ai Agent
Llm
云原生
大模型
机器学习
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
前沿技术栈、发展空间大，但工作强度与地点需权衡。
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
33K
比技术支持中位数高
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 2090 个在招 · 其中技术支持 6 个
市场机会
选择适中
深圳 · 技术支持 · 27 个在招
职位详情
关于这个职位
作为阿里云智能的大模型技术服务专家，你将面向企业客户提供AI原生应用的落地支持，包括方案设计、技术实施和优化
工作涉及AI Agent技术栈、模型调优和稳定性保障，需要扎实的编程能力和对大模型应用生态的深入理解
这是一个技术深度与客户沟通并重的岗位，适合有AI应用落地经验的技术专家
最低要求
本科以上学历，2年以上AI相关产品实操经验
擅长Python/Java/Golang/中至少一种编程语言，能在生产环境编写高质量的Agent代码，有云原生或K8S实践者优先
熟悉LLM接入和AI Agent智能体综合应用，有langchain、Autogen、Agentscope、SpringAI等开源技术工具经验者优先
有企业级AI产品交付经验，具备AI Agentic技术实践，玩转vibe coding，有大模型应用项目落地者优先经验（如智能客服、内容生成、数据分析、多模态等场景）
具备大模型算法开发和推理优化者优先，如参与并实操过模型后训练、强化学习，结合异构算力进行推理类服务的部署及优化
具有优秀的沟通技巧、团队合作经验，和对前沿技术的感知
工作职责
面向客户提供创新的大模型AI应用方案并进行落地验证，为客户提供云和AI产品的综合技术支持
主导或参与AI Agent技术栈设计，并基于机器学习平台、低代码Agent平台、知识向量库的工程搭建和实施
深入理解客户场景需求，结合AI和云产品能力，提供方案评估、部署实施、测试与迭代，解决实际业务中遇到的模型交互、输出优化等问题
基于实际问题提供技术支撑和优化，包含不限于模型效果优化、应用指令和工程优化，并进行必要的AI应用落地开发，包括逻辑推理、生成创作、代码生成等
针对客户日常大模型工具链提供技术支持，参与客户AI相关产品使用及模型调优
负责客户AI调用的稳定性、服务保障响应
优先资格
在大模型领域，主导过有影响力开源作品或论文者优先
有数据库/云原生/大数据经验等大型项目交付、运维管理或解决方案设计经验，有云上业务治理、稳定性保障或服务经验，或持有阿里云ACP/ACE认证证书者优先
具备流利的英文对话能力者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度参与大模型应用落地，技术前沿性强，能积累丰富的AI工程化经验
- 平台资源丰富，接触多样化的客户场景，个人成长空间大
- 薪资待遇优厚，福利体系完善，职业发展路径清晰
- 技术迭代快，需要持续学习，保持对前沿技术的敏感度
- 工作地点可能在深圳或广州，需适应可能的出差或跨城市协作
- 适合热爱技术、有较强动手能力，并愿意与客户打交道，希望在AI领域深耕的技术专家
缺点 / 挑战
- 需要较强的沟通和客户服务意识，工作压力可能较大
角色解读
- 可向大模型技术专家或AI解决方案架构师方向发展，深入行业垂直领域
- 有机会参与前沿AI项目，积累丰富的实战经验，成为团队技术骨干或技术Leader
- 在阿里云平台，可接触海量客户场景，向技术管理或产品专家方向转型
- 为客户提供大模型AI应用方案的设计、落地验证和综合技术支持，确保AI项目成功实施
- 主导或参与AI Agent技术栈的设计与搭建，包括机器学习平台、低代码Agent平台和知识向量库的工程实施
- 深入客户场景，负责方案评估、部署实施、测试与迭代，解决模型交互、输出优化等实际问题
- 负责客户AI调用链路的稳定性保障，提供日常技术支持和模型调优服务
- 精通Python/Java/Golang中至少一种语言，能编写生产级代码，具备云原生或K8S实践经验
- 熟悉LLM接入和AI Agent应用，掌握LangChain、Autogen等主流开源技术工具
- 具备企业级AI产品交付经验，有实际的大模型应用落地案例（如智能客服、内容生成等）
- 优秀的沟通能力和团队合作精神，能够深入理解客户需求并提供解决方案
申请策略
- 了解阿里云AI产品线和大模型生态，在面试中展现对业务的理解
- 准备一个完整的项目案例，展示从需求分析到落地的全过程
- 突出大模型应用落地项目经验，特别是Agent开发、模型调优等实战案例
- 强调编程语言技能和云原生、K8S等基础设施经验
- 展示开源项目贡献或技术博客，体现技术影响力
- 如有阿里云认证或大型项目交付经验，务必重点提及
- 深入学习LangChain、AutoGen等主流Agent开发框架，并动手实践
- 补充云原生和Kubernetes相关技能，提升在阿里云环境下的部署和运维能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述项目经验，突出个人贡献和量化成果
- 回答技术问题时，先阐述原理，再结合实践案例，最后总结经验和思考
- 针对客户沟通问题，强调需求分析、方案设计和持续迭代的闭环过程
- 请介绍一个你主导的大模型应用落地项目，包括技术选型、架构设计和遇到的挑战
- 如何优化大模型应用的响应速度和输出质量？
- 谈谈你对AI Agent技术栈的理解，以及LangChain等工具的使用经验
- 面对客户提出的模糊需求，你会如何推进项目？
- 如何保障大模型应用在生产环境的稳定性和高可用？
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
该职位薪资水平较高，作为上市巨头企业，福利待遇相对完善，但具体薪资未披露。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿的大模型和AI Agent技术，能提供丰富的技术实践和成长机会，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI Agent、LangChain、Kubernetes、云原生、大模型
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在深圳或广州，未提及办公模式，可能涉及客户现场支持，工作强度未知。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
大模型技术处于高速增长赛道，岗位对推动AI应用落地有积极意义，但社会影响力中性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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