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阿里云智能-大模型商业技术工程师MTE（华东大区）-新金融行业线（杭州/南京/上海）
阿里云智能-大模型商业技术工程师MTE（华东大区）-新金融行业线（杭州/南京/上海）
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解决方案
Maas
售前顾问
商业转化
大模型
客户关系管理
技术架构
金融行业
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
前沿AI技术、商业挑战大、大平台机会，但工作生活平衡可能一般
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
比解决方案中位数低
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 2510 个在招 · 其中解决方案 36 个
市场机会
选择适中
杭州 · 解决方案 · 45 个在招
职位详情
关于这个职位
负责阿里云大模型平台（MaaS）的AI商业解决方案设计与推广，理解客户业务需求，将AI能力转化为商业价值，推动客户AI转型并建立长期合作关系
最低要求
年以上AI相关工作经验，具备以下任一背景：AI产品经理 / 解决方案（主导过AI产品的需求定义、方案设计或客户交付）
技术型销售 / 售前顾问（曾面向客户讲解AI方案并推动商业决策）
算法 / 工程背景转商业方向（有AI项目经验，现在想走客户侧）
AI方向创业者 / 独立开发者（既懂技术也懂市场，做过从0到1）
甲方AI项目负责人（理解企业如何评估、选型和采购AI产品）
能帮助客户建立AI效果的评估标准（如效率提升、成本降低、转化率变化等），让客户对AI投入产出有清晰预期
有明确的意愿从技术/产品角色转向「面对客户、推动签约、经营关系」的商业角色
具备良好的表达与共情能力：能把复杂的AI技术逻辑翻译成客户听得懂的业务价值语言
结果导向：关注方案是否真正落地、是否创造了业务价值，而非只交付一份PPT
具备主动性和韧性：面对客户拒绝、长周期跟进、跨团队协调等挑战时，能持续推进不放弃
具备开放学习心态：愿意补齐商务谈判、客户关系管理、竞争策略等方面的能力
工作职责
一、客户需求洞察与业务方案设计：深入了解客户的业务场景、组织架构和战略目标，识别客户核心业务中具备高价值的AI应用机会
与客户共同梳理业务问题和效果预期，明确AI介入的价值点和成功标准
基于客户业务目标和现有技术约束，设计完整的AI解决方案路径——包括场景选择、模型选型方向、效果评估框架和上线计划
二、售前技术引导与价值传递：结合客户业务需求，通过标杆案例、Demo演示和方案讲解，向客户展示阿里云大模型产品的竞争优势和落地效果
向客户的业务决策者（CEO/VP/BU负责人）和技术决策者（CTO/架构师）分别传递AI带来的业务价值和技术可行性
在客户侧建立影响力，确保方案与客户业务目标深度绑定，影响客户技术选型决策
三、商机管理与项目推进：主动识别和开发商业合作机会，制定客户经营策略，将AI方案优势转化为商业签约
面向重点客户高层，清晰阐述阿里云AI全栈能力的价值主张，引导客户AI转型方向
制定正确的产品选型策略、POC验证策略、商务策略和招投标策略，把控项目推进节奏
在售前到交付的全过程中，识别和应对技术与项目风险，协同产研和交付团队保障项目成功
四、客户关系经营与持续增长：与客户建立长期的业务与技术信任关系，成为客户在AI转型中的首选咨询对象
持续跟踪客户AI应用的使用效果和满意度，发掘新场景、拓展合作范围，推动收入持续增长
面向内部团队和生态伙伴输出行业最佳实践、标杆案例等知识资产，提升组织能力
五、产品反馈与改进驱动：将客户侧的真实需求和使用反馈系统性传递给产品团队，影响产品功能开发和路线图
对客户使用过程中遇到的问题反向推动内部解决，持续优化产品和流程
优先资格
曾主导或深度参与从0到1的AI场景孵化，理解从业务需求到落地上线的全链路
曾向非技术决策者（CEO、业务VP）清晰阐述过AI的价值和ROI，并影响了实际决策
曾深度参与客户业务会议，理解客户的决策链条、预算逻辑和采购流程
有POC测试、招投标、方案答辩等商业流程的参与经验
熟悉金融、制造、零售、医疗等行业的业务场景和数字化现状
具备技术博客、开源项目、专利或行业演讲等技术影响力载体
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里云大平台，能接触前沿大模型技术和行业头部客户
- 金融行业高价值客户，商业机会多，收入潜力大
- 技术与商业结合，职业路径宽，可向管理或专家方向发展
- 跨团队协调复杂，项目推进涉及产研、交付等多方协作
- 持续学习要求高，需跟进AI技术和行业动态
缺点 / 挑战
- 商业转化压力大，需应对客户拒绝和长周期跟进
- 适合有AI技术背景、沟通能力强、愿意面向客户推动商业价值并接受挑战的候选人
角色解读
- 从解决方案工程师成长为解决方案总监或AI业务负责人
- 转向AI产品管理或高级销售管理角色
- 成为行业AI转型顾问或技术商业专家
- 深入理解客户业务场景和痛点，设计定制化AI解决方案
- 向客户高层和技术团队传递AI价值，推动商业决策
- 管理商机和项目进程，协同内外部团队保障落地
- 建立长期客户关系，持续挖掘新合作机会
- AI产品与解决方案知识，包括大模型和MaaS平台
- 商业沟通与谈判能力，能翻译技术为业务价值
- 客户关系管理，建立信任并推动签约
- 金融等行业理解，熟悉业务场景和数字化现状
申请策略
- 研究阿里云最新大模型产品和成功案例，准备面试讨论
- 在面试中展示对客户业务的理解和解决方案设计思维
- 突出AI项目经验，尤其是客户交付和商业成果案例
- 强调沟通和协调能力，展示推动签约或ROI提升的实例
- 展示对金融行业或大模型技术的理解，如相关项目或学习
- 加强商务谈判和客户关系管理技能，如通过课程或实践
- 深入了解阿里云MaaS平台产品特性和竞品情况
- 补充金融行业业务知识，了解AI在该领域的应用趋势
面试指南
- 使用STAR方法（情境、任务、行动、结果）结构化回答案例问题
- 结合具体业务场景，强调技术可行性如何转化为商业价值
- 展示主动性和韧性，举例说明如何克服困难推进项目
- 请描述一个你主导的AI解决方案设计案例，如何从需求到落地？
- 如何向非技术决策者（如CEO）解释AI的ROI并影响其决策？
- 面对客户拒绝或项目停滞时，你如何推进？
- 你对大模型在金融行业的应用有哪些具体场景和挑战的理解？
- 如何协调产研团队保障项目成功？
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值80
薪资福利
80较高
阿里云作为已上市企业，薪资体系通常具有市场竞争力，但JD未披露具体薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：20K-40K/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿大模型技术，商业角色提供技能多样化成长机会，但JD未明确提及培训或晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、MaaS、AI解决方案
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未提及工作模式和WLB信息，商业角色可能需要频繁客户对接和加班，通勤地点取决于具体办公室位置。
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
80较高
AI和云计算是高速增长赛道，帮助客户AI转型具有一定社会价值，但JD更强调商业增长而非社会使命。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号帮助客户AI转型成功、推动收入持续增长
创新程度积极采用新技术
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