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阿里云智能-技术服务工程师-大模型TAM-北京/杭州/上海/深圳/广州
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发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公技术支持
技术支持
Ai Agent
Go
云原生
大模型
系统架构
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
前沿AI技术栈、高薪平台、高成长潜力，但工作强度大、需出差
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
比技术支持中位数高
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 4680 个在招 · 其中技术支持 32 个
市场机会
选择面较广
北京 · 技术支持 · 76 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责为大客户提供云与AI技术解决方案的落地实施，包括架构设计、Agent开发及系统稳定性保障
你需要深入理解客户业务场景，利用Python/Java等技能解决复杂技术问题，并推动大模型应用在生产环境中的高效运行
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、通信或相关专业优先
具有3年及以上云计算、企业软件、AI应用或技术服务相关经验
具备大型互联网应用、集团型企业应用或AI原生应用的研发、架构设计、交付实施、运维保障或高可用改造经验，能够结合业务场景分析和解决复杂技术问题
熟练掌握Python、Java、Go中至少一门编程语言，具备良好的工程实践能力，能够完成生产环境中的应用集成、Agent开发、自动化工具开发或故障排查
熟悉大模型接入及AI Agent应用开发，了解LangChain、Dify、LlamaIndex、AutoGen、AgentScope、Spring AI、百炼等一种或多种框架或平台
具备企业级AI应用落地经验，能够处理模型交互、提示词与上下文、知识检索、效果评估和工程优化等问题
理解云原生系统架构和生产环境的稳定性保障方法，熟悉Kubernetes、容器、微服务、监控告警、DevOps/AIOps等相关技术或实践
具备容量规划、性能分析、故障应急或高可用治理经验
在以下技术方向中，至少一个方向具备较深入的理解和实战经验：
AI应用与Agent工程
大模型推理服务与AI基础设施
云原生与分布式系统
数据库、中间件或大数据平台
网络、存储、安全或可观测性
应用及数据迁移、架构改造与云上治理
具备良好的客户沟通、需求分析、方案表达和项目推进能力，能够协调多方资源推动复杂问题闭环
具有较强的责任心、学习能力、执行力和抗压能力
关注云计算与AI技术发展，能够学习并将相关技术应用于客户场景
能够接受一定频率的出差及现场服务
工作职责
客户技术服务：深入了解客户业务场景、系统架构和云产品使用情况，识别技术问题与实际需求
负责复杂问题的分析和处置，协同产品及研发团队改进产品能力和服务体验
云与AI方案落地：结合客户需求与云、AI产品能力，开展技术选型、方案评估、架构设计、部署实施、测试验证和迭代，推动方案在客户生产环境中落地
AI Agent工程：主导或参与企业级AI应用及Agent技术栈的设计与实施，围绕机器学习平台、大模型平台、Agent开发平台、知识库与向量检索等能力，完成应用集成、模型接入、提示词与上下文工程、效果评估及工程优化
根据项目需要参与应用开发和问题排查
稳定性保障：负责客户云上业务及AI调用链路的稳定性保障，开展负载与容量评估、风险巡检、监控告警设计、变更风险识别和全链路分析
参与重大故障应急、故障隔离与业务恢复、高可用演练、性能压测及重大活动护航
架构治理与优化：围绕云上架构治理，为客户提供高可用、性能、资源利用率、弹性伸缩、成本及安全合规等方面的改进建议，协助客户形成适合自身业务的云与AI实践方案
伙伴技术赋能：面向生态伙伴开展云与AI技术赋能，支持方案设计、场景验证和联合交付，帮助伙伴提升AI应用实施、问题处置和客户服务能力，并沉淀可复用的技术方案与实践案例
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触最前沿的大模型与AI Agent技术，积累高端客户资源，平台背书强，职业发展空间广阔
- 工作强度较大，需频繁出差应对客户紧急需求，对技术广度与深度要求极高，抗压能力强
- 适合热爱新技术、具备扎实工程能力且善于沟通的技术型人才，能适应快节奏与出差
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向高级技术专家、解决方案架构师或技术管理方向发展，深耕AI与云计算交叉领域
- 作为连接客户与阿里云技术的桥梁，深入客户现场提供技术咨询与解决方案落地
- 需精通至少一门后端语言（Python/Java/Go），熟悉大模型框架（LangChain等）及云原生架构（K8s）
申请策略
- 准备具体的技术难题解决案例，展示从需求分析到方案落地的全流程能力，体现客户沟通技巧
- 突出AI应用落地案例、大模型框架使用经验、云原生架构设计及故障排查成功案例
- 强化LangChain/Dify等主流Agent框架的深度应用，提升云原生稳定性保障与性能调优能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，重点突出技术决策依据、问题解决思路及最终量化成果
- 请分享一个你主导的大模型或AI Agent落地项目，遇到的最大技术挑战是什么？
- 如何设计高可用的云原生架构以保障AI服务的稳定性？
- 面对客户复杂的定制化需求，如何进行技术选型与方案评估？
- 请描述一次你处理的重大线上故障及其恢复过程
- 复习大模型基础原理、常见Agent框架特性、K8s核心概念及云原生最佳实践，准备2-3个深度技术案例
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
作为上市巨头核心部门岗位，薪资竞争力强，福利体系完善，满足度高。
薪资信号偏高 (2.5千–4.5万/月)
成长发展
95较高
处于AI与大模型技术前沿，技术栈先进，成长空间巨大，满足度极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、AI Agent、LangChain、Dify、Kubernetes、Python、Java、Go
业务类型profit_center
工作生活
40较低
需接受出差及现场服务，工作节奏快，WLB相对一般，满足度有限。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
70中等
助力企业数字化转型与AI应用落地，具有明确的商业价值与社会影响力，满足度较好。
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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