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阿里云智能-大模型商业技术工程师MTE（数字金融）-新金融行业线（北京）
阿里云智能-大模型商业技术工程师MTE（数字金融）-新金融行业线（北京）
发布于 40 分钟前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公销售与零售
销售与零售
Maas
Prompt Engineering
商业策略
大模型
客户开拓
百炼平台
销售
Agent协同
Token价值
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
阿里云AI前沿平台、技术商业化机会多、薪资有竞争力，但工作强度和灵活性未明确。
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
比销售与零售中位数高
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 2250 个在招 · 其中销售与零售 23 个
市场机会
选择面较广
北京 · 销售与零售 · 约 1060 个在招
职位详情
关于这个职位
这个职位负责阿里云AI MaaS产品的客户开拓与商业技术交付
你需要深度理解客户业务，挖掘AI应用场景，驱动模型调用量增长，并制定商务策略完成商机转化，最终实现销售业绩
岗位需要兼具技术理解力和商务沟通能力，服务于数字金融行业客户
最低要求
年以上工作经验
有MAAS相关领域的To B销售或售前相关工作经验（大厂AI应用、AI 2B行业应用、AI 2C应用等）
有saas软件等相关行业，To B销售或售前、客户成功相关工作经验
AI native 公司创业经历，运营、商业化、产品经理、销售经验等
新客户开拓及覆盖能力：能够对AI原生及新兴增长赛道的市场机会进行快速识别，通过各种渠道开拓新客户，或挖掘现有客户的maas产品和技术需求，形成有效商机
具备商业理解能力，能深度理解客户业务及其所在竞争环境，了解客户商业模式和业务流程，能够进行业务分析，解构客户生产链路及对应的痛点
有敏锐的判断力，能挖掘客户有效场景,初步匹配对应MAAS产品和解决方案，找到双方合作机会点
熟悉阿里云AI产品矩阵的特点、能力边界、适用场景及技术演进熟悉阿里云AI产品矩阵
了解国内外市场同类产品的技术特性异同，与阿里云产品的差异化优势，回答客户对AI产品技术发展趋势和技术特性的常规问题
保持对AI趋势的及时掌握和深度理解，熟悉生成式AI服务、人工智能、机器学习及基础模型产品知识
具备初步MAAS动手实操能力，能够在百炼平台熟练使用多模态大模型、写prompt、及新生的AI应用工具，能理解上下文、MCP、Skills、插件及多Agent协同
AI产品推介：能快速讲清阿里云API优势、模型差异化及Tokens计费逻辑、适配场景
能进行MAAS布道，结合客户关心的话题（战略规划、业务及产品规划、组织规划、行业热点、竞对发展等）讲透给客户带来的技术和业务价值，影响客户心智
具备与头部客户CEO/COO-D，业务BU一号位，肩部客户CEO、COO对话能力，完成有效的业务和技术交流，影响并加速决策
制定完整的商务策略，把控谈判节奏，独立完成项目谈判，获得目标结果
准确识别和分类客户及关键干系人，针对不同的客户群体建立不同的应对措施
主导营造沟通氛围，把握他人的沟通要点，有效倾听他人的观点，清晰的表达自己的观点
具备良好的服务意识和应变能力，能够对客户问题一跟到底，切实帮助客户解决难题，并能保证客户满意度
工作职责
客户开拓与商机挖掘：负责AI原生及新兴增长赛道的市场机会识别及快速、敏锐判断，通过各种渠道开拓新客户，或挖掘现有客户的maas产品和技术需求，形成有效商机
客户业务理解及需求挖掘：深度理解客户所在行业，了解客户商业模式和业务流程，能够进行业务分析，解构客户生产链路及对应的痛点，挖掘有效AI切入场景,找到双方合作机会点
驱动Token价值挖掘与跃迁：推动标准化AI产品、平台及Agent类应用的推广，通过深入挖掘客户使用场景，驱动模型调用量（Token）实现跨越式增长，为客户提供价值
建立组织客情：能与客户业务负责人对话，维护好关键决策点的客情关系，协调我司管理层和客户建立连接，作为“铁三角”的导演，进行良好的内部项目协调
与客户各层级建立长期的业务和技术关系，赢取客户信任，在合作中获得关键性支持
AI 价值传递：理解阿里云MaaS产品及市场产品的差异化：深入理解阿里云MAAS产品的技术价值及适用场景，了解国内外市场先进模型特点及阿里云的差异化竞争优势，能够根据客户需求初步制定模型、应用及方案的匹配
独立面向客户讲解业务解决方案：针对客户特定场景业务需求，独立面向客户讲解阿里云业务解决方案，清晰的传递阿里云竞争力以及能够为客户创造的业务价值
制定商务策略及商机转化：促进客户决策及商机转化：能摸清并影响客户决策链路，制定应对商务方案，运用销售策略，转化商机，达成业绩，实现与客户的双赢
客户运营和管理：作为第一责任人，从商机获取、客户交流、招投标商务流程管理、客户交付及问题解决，到内部产研、财税法等支撑部门有效协同，整合内外部资源，识别管理风险点，做好精细化运营和项目落地
持续做好客户服务：客户全生命周期的业务支持：持续做好客户服务，及时解决客户问题，提高客户满意度
竞对与趋势研究，推动产品反向优化：主动研究市场动态及竞对产品优劣，理解与阿里云的产品差异化优势，结合用户体验，持续输出产品优化建议，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
- 站在AI技术前沿，能直接接触和推动大模型等新兴技术的商业落地
- 在阿里云这样的头部平台工作，资源丰富，有利于积累行业人脉和客户案例
- 岗位综合性强，能同时锻炼技术理解、销售能力和项目管理能力
- 需要处理复杂的客户关系和内部协调，对沟通和应变能力要求高
- 适合具备技术背景、善于沟通、对AI商业化充满热情，并希望将技术价值转化为商业成果的销售或售前人才
缺点 / 挑战
- 数字金融行业增长潜力大，合作客户通常具有较高影响力
- 需要快速跟进AI技术的迭代更新，保持学习压力
- 作为销售岗位，业绩指标明确，工作节奏可能较快，压力较大
角色解读
- 纵向发展：从商业技术工程师晋升为高级销售经理、销售总监，负责更大区域或行业线
- 横向转型：转向AI产品经理、解决方案架构师或客户成功负责人，深化技术或运营角色
- 行业积累：成为数字金融或AI垂直领域的专家顾问，影响产品战略和市场策略
- 开拓新客户并挖掘现有客户的AI MaaS产品需求，识别市场机会
- 深入理解客户业务，分析生产链路痛点，将AI技术与业务场景匹配
- 向客户传递阿里云AI产品的技术价值和差异化优势，驱动模型调用量增长
- 制定商务策略，管理客户关系，协调内部资源完成商机转化和项目落地
- 具备AI产品（特别是MaaS、生成式AI、大模型）的技术理解力和市场洞察力
- 拥有To B销售或售前经验，擅长客户沟通、需求挖掘和商务谈判
- 能够进行业务分析，将复杂技术方案转化为客户价值主张
- 熟悉阿里云产品生态，并能快速学习行业和竞对动态
申请策略
- 深入研究阿里云MaaS产品的最新动态、竞争格局和成功案例，以便在面试中展现洞察力
- 准备几个具体的客户场景，说明你如何挖掘需求、匹配产品并推动合作
- 了解阿里巴巴和阿里云的企业文化，展现与“铁三角”等协同模式的契合度
- 突出在AI、MaaS或SaaS领域的To B销售、售前或客户成功经验，量化业绩成果
- 展示对生成式AI、大模型等技术的理解，例如相关项目或学习经历
- 强调客户开拓、需求分析、方案讲解和商务谈判的成功案例
- 如有阿里云产品使用经验或认证，可作为加分项
- 系统学习阿里云AI产品矩阵（如百炼平台、通义千问等），掌握MaaS核心概念
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出个人角色和具体成果
- 对于技术问题，结合具体产品特性和客户场景来回答，避免空泛，可引用JD中的关键词如“Token价值”、“Agent协同”
- 在分析市场和竞争时，基于公开信息和你的理解，展现客观和深度
- 请举例说明你如何从0到1开拓一个新客户，并成功转化商机？
- 如果客户对阿里云AI模型的技术特性和定价有疑问，你会如何讲解和应对？
- 请描述你如何深度理解一个客户的业务，并找到AI技术的有效切入点？
- 在项目执行中，你如何协调内部产研、法务等资源来支持客户需求？
- 你如何看待当前AI MaaS市场的竞争格局？阿里云的差异化优势在哪里？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值80
薪资福利
70中等
职位为大厂正式岗位，薪资福利体系通常较有竞争力，但JD未明确披露具体薪资和福利。
薪资信号未披露（AI估算：20K-40K/月）
成长发展
85较高
岗位涉及前沿AI技术（MaaS、大模型）的商业化应用，技术迭代快，能提供显著的学习和成长机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈生成式AI、基础模型、Prompt Engineering、Agent协同、百炼平台、MaaS
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及具体工作模式（如远程、弹性）或WLB政策，办公地点位于北京科技园，通勤和加班情况需进一步确认。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
AI大模型是当前高速增长的科技赛道，该岗位直接参与技术商业化，具有创新性和行业影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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