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阿里云智能-大模型技术服务专家(TAM）-AI原生业务-北京/西安/杭州
阿里云智能-大模型技术服务专家(TAM）-AI原生业务-北京/西安/杭州
发布于 2 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
Autogen
Llm
云原生
大模型应用
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
阿里大模型技术专家岗，处于AI前沿赛道，技术成长空间大，薪资竞争力强，但需承担客户交付与稳定性保障压力。
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
4.5万
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 3520 个在招 · 其中技术支持 18 个
市场机会
选择适中
杭州 · 技术支持 · 47 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要面向客户提供大模型AI应用方案及落地验证，负责云和AI产品的综合技术支持
你需要主导AI Agent技术栈设计，深入理解客户场景需求，提供方案评估、部署实施与模型调优，保障客户AI调用的稳定性与服务响应
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、多模态理解、视频创作等场景）
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
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托阿里云强大的云与AI产品生态，能接触到最前沿的大模型技术与海量企业级落地场景
- 作为技术专家，能深度参与头部客户的AI转型，积累丰富的ToB大模型交付与架构设计经验
- 大模型方向属于当前技术风口，岗位含金量高，个人技术壁垒与行业影响力提升快
- 适合具备扎实编程基础、对大模型和AI Agent有浓厚兴趣，且具备良好沟通能力和ToB交付经验的复合型技术人才
缺点 / 挑战
- 需要同时兼顾技术深度与客户沟通，面临多项目并行和紧急稳定性保障的压力
- 大模型技术迭代极快，需要持续学习以保持对前沿技术的敏锐度，学习压力较大
角色解读
- 从初级TAM向高级技术专家或架构师发展，也可转向AI解决方案总监或云智能业务线技术管理岗
- 随着大模型技术的普及，具备深厚业务理解与AI落地经验的复合型人才在行业内极具竞争力
- 作为大模型技术服务专家（TAM），你将作为客户与阿里云AI产品之间的技术桥梁，负责大模型应用方案的落地与技术支持
- 你需要主导AI Agent技术栈设计，深入客户业务场景进行方案评估、部署实施与模型调优，保障AI调用的稳定性
- 需要精通Python/Java/Golang至少一种语言，具备扎实的云原生/K8s基础
- 同时需深入理解LLM接入与AI Agent智能体应用，熟悉LangChain等开源框架，并具备企业级AI产品交付与推理优化经验
申请策略
- 了解阿里云百炼平台、通义千问等核心AI产品矩阵，在面试中展现对阿里云生态的理解
- 准备好具体的大模型落地案例，详细说明你在其中解决的技术难点和带来的业务价值
- 重点突出大模型应用落地经验，特别是AI Agent开发、LangChain/AutoGen等框架的实际项目案例
- 展示在云原生、K8s环境下的工程实践能力，以及解决模型交互、推理优化等复杂技术问题的经历
- 强调ToB客户沟通与需求拆解能力，体现将模糊业务需求转化为可落地技术方案的经验
- 深入学习AI Agent架构设计与多智能体协同技术，熟悉主流大模型的微调与推理加速方案
- 提升ToB客户沟通与项目管理能力，积累企业级项目交付与稳定性保障经验
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验，重点突出技术选型理由、解决的核心难点及最终业务收益
- 对于架构设计问题，从需求分析、技术选型、高可用设计、监控运维等维度系统性阐述
- 请分享一个你主导的大模型AI Agent落地项目，遇到了哪些技术挑战，如何解决的？
- 在模型交互和输出优化方面，你通常采用哪些策略来提升模型效果？
- 如何保障客户AI调用的高可用性和稳定性？请描述你的架构设计思路
- 对比LangChain、AutoGen等框架，它们在AI Agent开发中各有什么优缺点？
- 面对客户不明确的业务需求，你如何将其转化为可落地的大模型技术方案？
- 提前体验阿里云百炼平台及通义千问API，熟悉其核心功能与限制
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
85较高
阿里专家级岗位薪资具备较强竞争力，大模型方向属于当前市场高薪领域，整体薪酬回报丰厚。
薪资信号未披露（AI估算：3千–6万/月）
成长发展
90较高
处于大模型与AI Agent技术最前沿，能接触海量企业级落地场景，技术成长与行业视野拓展空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Java、Golang、LLM、AI Agent、LangChain、AutoGen、Agentscope、SpringAI、K8S、云原生
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
岗位需面向客户提供技术支持与稳定性保障，可能面临多项目并行及紧急响应压力，工作节奏较快。
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
推动大模型技术在企业级场景的落地，助力客户实现AI转型，具有较高的行业价值与技术使命感。
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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