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阿里云智能-解决方案架构师（智能企业方向）-深圳/广州/厦门
阿里云智能-解决方案架构师（智能企业方向）-深圳/广州/厦门
发布于 2 天前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公解决方案
解决方案
Ai大模型
Poc测试
Rag
云架构设计
客户沟通
解决方案架构
跨部门协同
招投标策略
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
前沿AI技术驱动、业绩导向鲜明、成长空间广阔，需适应快节奏客户对接与项目攻坚
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
5.0万
比解决方案中位数高
发布情况
新岗位 · 2 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3810 个在招 · 其中解决方案 57 个
市场机会
选择不多
厦门 · 解决方案 · 9 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责为政企客户提供云及AI全栈解决方案的设计与落地指导
通过深度洞察客户业务场景与技术需求，制定前瞻性架构规划，主导POC测试与招投标策略，推动项目签约与收入转化，并持续反哺产品迭代
最低要求
年以上技术开发经验（架构设计、软件开发、SRE）
有云架构方案设计、大数据/数据库、云原生、AI技术领域经验优先
具备云和全栈AI技术理论，了解外部技术发展趋势，能向客户中高层阐述阿里云产品的差异化价值定位和方案的具体优势
能和客户CTO-D及以下层级独立建立技术互信，影响客户上云和AI策略，引导客户做出对阿里云有利的技术选择
熟悉多个云产品（七大件等）及全栈AI的功能架构、适用场景、市场策略和竞争策略等，能清晰描述在自身擅长领域内阿里云的完整核心技术优势
能够制作出细分领域的技术架构方案，撰写细分领域的通用招投标材料或汇报模版
深入了解客户业务，理解客户真实需求，识别、开发商业合作机会，能完成面向客户中高层的方案汇报，影响客户技术选型
在AI大模型方向具备落地实践能力，如数据处理、RAG、模型微调、大模型部署推理优化等，能向客户中高层展示阿里云AI全栈产品的竞争优势
能制定正确的产品选型策略、POC测试策略、招投标策略、产品配置策略等
能协调整合跨部门资源，推动上级主管通过跨BU、集团生态和外部资源的整合，保障重大项目赢单，沉淀组织能力
能提出细分领域有效的产品改进意见，推动产品缺陷修复、功能完善、迭代升级
工作职责
客户需求洞察及方案设计
掌握并理解客户的业务场景、整体技术架构、业务与IT战略优先级及业务成功指标，挖掘客户潜在需求，提供能满足客户需求的云和AI全栈方案，规划业务策略和实现路径，解答客户对产品、解决方案的常规问题
基于对技术发展趋势的把握，作为策略规划和架构专家，与客户共同规划未来云和AI业务与技术规划，成为其可信赖的顾问，识别其中潜在的合作机会，并提出具备前瞻性的方案和架构设计
售前引导与实操能力
针对客户对AI算力、大模型应用场景落地等需求，通过标杆案例及场景化演示，向客户高层展示阿里云AI全栈产品的竞争优势，确保技术方案与客户业务目标深度绑定
通过技术影响力的建立，维护客户关系，构建PoC测试和方案选型，对POC结果负责，就安全性、稳定性、性能、可持续性和运行效率给出技术建议
技术策略制定和项目赢单
分析复杂客户的情况，提出基于阿里云解决方案的建议，制定产品选型策略和技术路线图，将阿里云全栈AI产品技术与客户业务需求结合，帮助客户拓展AI应用新场景，推动技术采用
针对重点项目/客户，面向客户高层介绍阿里云产品和解决方案的优势，传递技术价值及其带来的业务收益，引领客户向AI转型，推动项目顺利签约
在售前规划和方案实施过程中，识别并有效应对技术和项目风险，协同产研及交付团队正常履约，实现收入转化，优化阿里云的效果与客户满意度
能力沉淀和赋能
构建可复用的知识资产：沉淀面向细分领域/场景的通用云架构模板、AI解决方案最佳实践、细分领域标杆案例等知识文档
内部团队、生态伙伴、客户赋能和培训
产品需求和改进反馈
识别和理解阿里云平台的技术问题和机会，传递客户需求和反馈给产品团队，影响功能开发和未来产品路线图，保持阿里云产品的市场竞争力
将客户使用中遇到的影响客户体验的问题，反向推动内部解决，推动内部产品解决方案和流程体系的改进
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触头部政企核心业务，技术视野开阔
- 深度参与AI大模型商业化落地，前沿技术实战机会多
- 平台资源丰富，可调动集团生态与产研力量
- 业绩导向明确，需兼顾技术交付与营收指标
- 高频出差与高强度客户对接易导致工作节奏紧凑
- 适合具备扎实技术底座、热爱与人打交道、抗压能力强且渴望在AI商业化浪潮中快速成长的复合型技术人才
缺点 / 挑战
- 技术更新极快，需持续保持学习压力
角色解读
- 可向首席解决方案架构师、行业技术总监演进
- 也可横向转型为云业务线负责人或售前技术管理岗
- 长期积累后可成为垂直行业数字化咨询专家
- 深入客户业务现场，诊断痛点并设计云与AI全栈架构方案
- 主导POC验证、招投标及技术路演，推动项目签约落地
- 收集一线反馈反哺产品研发，沉淀行业最佳实践
- 精通云原生架构与主流云产品矩阵
- 掌握AI大模型落地技术栈（RAG、微调、推理优化）
- 具备出色的技术方案撰写、招投标策略制定及高层汇报沟通能力
- 熟悉跨部门资源整合与项目管理流程
申请策略
- 提前研究目标行业（如政务、金融、制造）的数字化痛点
- 准备1-2个完整的“需求洞察-方案设计-落地验证”闭环案例
- 关注阿里云近期AI战略发布动态
- 突出主导过的复杂云/AI架构设计方案及成功中标案例
- 量化POC转化率、项目金额及客户满意度
- 强调大模型落地实操细节（如RAG架构搭建、性能调优）
- 系统梳理主流云厂商产品对比矩阵
- 强化招投标文档编写与商务谈判技巧
面试指南
- 采用STAR法则结构化陈述
- 先明确客户核心诉求与约束条件，再分阶段阐述技术选型逻辑与风险预案
- 强调数据驱动的决策过程与跨部门协同机制
- 请分享一个你主导的最复杂的云+AI架构设计方案，你是如何平衡技术先进性与客户预算的？
- 面对客户CTO对安全合规的质疑，你会如何回应并推进POC？
- 当内部产研资源紧张无法按时支持项目时，你如何协调破局？
- 复习云原生核心组件与大模型工程化知识
- 准备3个不同行业的标杆案例复盘
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
薪资结构对标一线大厂标准，结合项目奖金与长期激励，整体回报处于市场中上水平，但高度依赖业绩达成情况。
薪资信号偏高 (3.5千–6.5万/月)
成长发展
90较高
深度绑定AI大模型与云原生前沿技术，提供丰富的行业实战场景与内部培训赋能，技术成长路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI大模型、RAG、云原生、POC测试、招投标策略
成长机会构建可复用的知识资产、内部团队、生态伙伴、客户赋能和培训、推动产品缺陷修复、功能完善、迭代升级
业务类型profit_center
工作生活
60中等
岗位性质决定需频繁对接客户与跨部门协同，工作节奏较快，但公司通常提供弹性考勤与基础福利保障。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
致力于推动政企客户数字化转型与AI技术普惠，具有明确的产业赋能价值与社会应用前景。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号引领客户向AI转型、推动绿色发展
创新程度积极采用新技术
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