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阿里云智能-TAM技术服务专家-AI原生业务-杭州
阿里云智能-TAM技术服务专家-AI原生业务-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
Llm
Tam
云计算
客户成功
技术支持
故障排查
知识库建设
解决方案设计
项目管理
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
前沿AI技术加持、成长路径清晰、客户导向型技术专家岗，需兼顾服务响应强度与生态管理能力。
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 3810 个在招 · 其中技术支持 20 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 技术支持 · 52 个在招
职位详情
关于这个职位
本职位聚焦阿里云AI原生业务线的技术服务与支持，负责快速响应并解决客户技术难题与产品缺陷
通过沉淀标准化服务方案、技术文档与知识库，持续优化服务流程并推动内部技术培训
同时统筹生态合作伙伴的管理与赋能，构建高效技术服务体系，全面保障客户体验与业务关键指标达成
最低要求
年以上互联网、金融等行业大型互联网应用或集团型企业应用的服务端开发、交付、运维、售后技术相关经验
具备技术背景、有基于云产品的大规模应用开发或运维经验
掌握所支持产品的专业技术能力，具备产品问题排查分析能力，并能协助推动产品闭环及标准化解决方案或工具
可主导完成标准的方案或技术服务，并具备沉淀标准化能力
如工具、流程、方案等
具备将复杂技术问题进行分解，能够甄别优先顺序，依赖关系，形成综合技术判断和解决的能力
在独立完成上云技术解决方案的前提下，能够针对解决方案中通用的场景进行提炼，总结出场景化的解决方案
对竞品的解决方案有了解，并针对性输出应对措施
面对多模块复杂业务环境或特殊客户群体，借助服务技巧，主动探寻客户潜在诉求
能够基于全链路的客户分析及诊断，还原客户障碍链路
能够有效的识别客户特征，通过情绪代入及差异化的话术，做到最终与客户充分共情，感同身受
良好的成就客户服务意识，在部分专业领域比客户更懂自己
善于寻求资源解决问题，提前应对风险
能根据环境灵活运用多种组合的项目管理方式，达成项目目标
工作职责
职位描述
技术服务与支持
积极响应热线、官网反馈、工单等多渠道的客户反馈和咨询，快速定位问题，解决疑难技术问题
高效地排查并解决产品技术服务问题，在服务过程中关注客户体验提升、有效管控客情
理解客户技术问题，基于产品知识和工具进行解决，对于产品缺陷和bug问题，升级给产研
标准化方案沉淀
持续推进服务标准化的建设，例如服务升级处置流程、故障应急流程、知识沉淀流程等
沉淀标准化的服务方案及通用技术方案，比如推动产品、工具、知识库的建设和改进，引导客户向合理的解决方案方向前进
编写相关产品技术类分析报告，输出知识库、服务技术文档等
负责提供研发、运维、安全等的技术培训赋能
生态运营管理
通过技术赋能、认证培训、质量体系、工具平台和组织文化建设等手段，建设技术服务生态体系
管控生态伙伴的服务过程和结果，保证技术服务关键指标的达成，无重大安全生产事故
优先资格
熟悉LLM技术，对agent skill开发和使用熟练者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托头部云厂商平台，接触海量企业级客户与前沿AI技术栈，技术视野开阔
- 深度参与AI原生业务线，处于行业高速增长期，个人履历含金量高
- 完善的内部培训与知识沉淀机制，有利于系统化提升技术管理与生态运营能力
- AI技术迭代极快，要求持续高强度学习以保持技术敏锐度与方案前瞻性
- 适合具备扎实云原生技术背景、热爱技术支援工作、抗压能力强且追求长期职业发展的复合型技术人才
缺点 / 挑战
- 直面客户生产环境故障，需承担较高的应急响应压力与SLA考核指标
- 需频繁协调产研、生态伙伴等多方资源，跨部门沟通成本与复杂度较高
角色解读
- 纵向深耕：可向首席技术专家、技术总监或云产品架构师方向发展，主导核心业务线的技术战略
- 横向拓展：转向售前解决方案架构师、客户成功负责人或生态合作管理，拓宽商业与技术结合面
- 行业引领：积累AI原生云服务经验后，可成为该垂直领域的技术布道师或独立顾问
- 作为客户与产研之间的桥梁，快速响应并解决客户在使用阿里云AI产品时遇到的技术难题与故障
- 梳理并沉淀标准化服务流程、技术方案与知识库，定期为内部团队及客户提供技术培训
- 管理外部生态合作伙伴的服务质量，监控关键指标，确保技术服务体系的高效运转与安全合规
- 扎实的云端服务端开发、运维或交付经验，具备大规模系统故障排查与根因分析能力
- 熟悉LLM技术及Agent Skill开发，能快速理解AI原生业务架构与常见痛点
- 优秀的跨部门沟通与项目管理能力，能将复杂技术问题拆解并形成标准化解决方案
- 极强的客户服务意识与共情能力，擅长处理高压力客情与多模块复杂业务环境
申请策略
- 投递前深入研究阿里云通义系列及相关AI云服务的产品特性，准备1-2个典型故障排查案例
- 面试时重点展现“技术+服务”双轮驱动思维，避免只谈纯技术而忽视客户体验与生态价值
- 突出5年以上大型互联网/金融系统运维或交付经验，量化故障解决率与客户满意度指标
- 详细列举主导过的标准化方案沉淀案例，展示知识库建设、流程优化或工具开发成果
- 强调LLM/Agent相关实战经验，以及处理复杂客情与跨团队协作的具体项目
- 系统学习阿里云主流AI产品架构与API接口，掌握基础Agent开发框架（如LangChain等）
- 强化ITIL服务管理方法论与PMP项目管理知识，提升标准化流程设计与落地能力
- 练习结构化表达与高难度客诉沟通技巧，提升技术翻译与情绪安抚能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化陈述，重点突出技术排查逻辑、跨部门协同策略及最终的业务/客户价值
- 运用“倾听共情-专业诊断-方案承诺-跟进复盘”四步法，先处理情绪再处理问题，用通俗语言解释技术原理
- 以“现状评估-标准制定-工具赋能-生态管控-持续迭代”为主线，结合具体数据说明流程设计的合理性与可落地性
- 请分享一个你处理过的最复杂的线上故障，你是如何定位根因并推动产研闭环的？
- 面对情绪激动且技术背景较弱的客户，你会如何通过差异化话术建立信任并解决问题？
- 如果要求你从0到1搭建一套AI产品的技术服务标准化流程，你的设计思路是什么？
- 你对当前大模型及Agent技术在企业级应用中的常见痛点有哪些了解？
- 复习云原生架构、微服务治理及常见中间件原理，准备故障排查思维导图
职位点评
薪资福利78
成长发展88
工作生活65
使命价值75
薪资福利
78中等
薪资水平在杭州技术市场属中上梯队，配合大厂福利体系与年终奖预期，整体薪酬竞争力较强。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–6.0万/月）
成长发展
88较高
岗位深度绑定AI原生业务与云生态，技术栈前沿且注重标准化沉淀，提供清晰的专家与管理双通道成长路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent Skill、云计算、微服务、故障排查
成长机会知识沉淀流程、技术培训赋能、建设技术服务生态体系
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
岗位需响应多渠道客户反馈与紧急故障，存在一定SLA压力与弹性工时需求，但依托大厂体系通常享有相对规范的调休与假期制度。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况明确要求弹性/高强度
使命价值
75中等
致力于通过技术赋能与生态建设提升企业级AI应用稳定性，具有明确的产业数字化支撑价值与社会正向外溢效应。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号建设技术服务生态体系、引导客户向合理的解决方案方向前进
创新程度积极采用新技术
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