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阿里云智能-大模型解决方案架构师（华北）-新金融行业线（北京）
阿里云智能-大模型解决方案架构师（华北）-新金融行业线（北京）
发布于 大约 2 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
Maas
Prompt Engineering
Rag
售前
大模型
模型微调
解决方案
金融行业
阿里云
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
阿里云大模型解决方案架构师，技术前沿，薪资高，但工作强度大。
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
48K
与解决方案中位数基本持平
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 1900 个在招 · 其中解决方案 23 个
市场机会
选择适中
北京 · 解决方案 · 25 个在招
职位详情
关于这个职位
作为阿里云智能的大模型解决方案架构师，你将深入新金融行业客户一线，洞察其业务场景，设计并推动端到端MaaS解决方案落地
工作涵盖售前技术引导、POC验证、方案宣讲与项目赢单，同时沉淀最佳实践并赋能团队，是连接客户需求与阿里云AI产品的关键角色
最低要求
年以上技术解决方案、AI产品/项目、算法工程或AI创业经验
在大模型调用或AI Agent搭建方面有实际项目经验或个人作品
具备AI的标准化理论和方案能力，能向客户解释阿里云大模型的标准产品和技术，阐述阿里云AI产品的差异化价值
能和客户一线主管独立建立技术互信，引导客户做出对阿里云有利的技术选择
熟悉大模型产品的功能架构、适用场景、市场策略和竞争策略等，能够指导客户做模型产品选型
能够熟练掌握所负责赛道的AI解决方案，协助客户做相关方案的落地实施
理解客户需求，识别、开发商业合作机会，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
能从技术及方案层面和客户中层进行流畅的沟通和技术宣讲，能独立完成大模型调用一般场景的POC测试
能准确理解客户需求，并能将客户需求翻译成产品需求，推动大模型产品功能完善
工作职责
客户需求洞察及方案设计
大模型场景洞察：理解客户业务场景、整体技术架构，主动挖掘客户核心业务中的高价值的大模型应用场景，与客户共创业务和技术的关键问题与效果标准，理解行业内AI场景的价值
方案设计：基于客户业务目标与技术约束，设计端到端MaaS解决方案，涵盖模型选型、工程链路（推理/微调/RAG/Agent）、效果评估体系及上线路径
售前引导和支持与实操能力
结合客户的业务场景需求，通过标杆案例及demo演示展示阿里云大模型的竞争优势，建立在客户侧的技术影响力，影响客户的决策
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
技术验证：动手搭建Prompt、RAG、多Agent工作流及微调实验，快速验证业务可行性，对POC结果的安全性、稳定性、性能、可持续性和运行效率给出技术建议
对客户业务与技术双线相关人员清晰阐述AI带来的效率提升、成本节约或收入增长，建立科学的AI效果评估共识
技术策略制定和项目赢单
分析客户的业务和技术情况，将阿里云大模型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大模型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/场景的大模型调用最佳实践、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
识别和理解阿里云大模型的技术问题和机会，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
了解客户大模型使用的情况和效果，将客户使用中遇到的问题，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
- 阿里云平台，技术资源丰富，接触前沿大模型技术
- 薪资待遇优厚，福利完善
- 工作强度大，需要频繁出差和应对客户需求
- 技术更新快，需要持续学习
缺点 / 挑战
- 新金融行业线，客户价值高，项目挑战大，成长快
- 售前岗位压力大，需要平衡客户期望和产品能力
- 适合有技术背景，喜欢挑战，善于沟通，对AI应用有热情，能适应快节奏的求职者
角色解读
- 在阿里云内部可晋升为高级解决方案架构师或技术专家
- 可转向产品管理或技术管理岗位
- 积累行业经验，成为AI解决方案领域的专家
- 深入客户业务场景，挖掘大模型应用机会，设计端到端MaaS解决方案
- 进行售前技术引导，通过demo和POC验证方案可行性，影响客户决策
- 制定技术策略，推动项目签约，协同产研和交付团队实现收入转化
- 沉淀最佳实践，赋能内部团队和客户，反馈产品需求
- 熟悉大模型技术栈，包括RAG、Agent、微调等
- 具备解决方案设计能力，能结合客户需求定制方案
- 优秀的沟通和宣讲能力，能面向客户高层进行技术交流
- 具备项目管理能力，能推动项目落地
申请策略
- 了解阿里云AI产品线，准备相关案例
- 在面试中展示对大模型技术趋势的理解
- 突出大模型项目经验，包括RAG、Agent、微调等
- 强调售前或解决方案经验，展示客户沟通和方案设计能力
- 展示行业知识，尤其是金融行业背景
- 深入学习阿里云大模型产品，如百炼平台
- 提升POC演示能力，掌握Prompt工程和Agent搭建
面试指南
- 采用STAR法则，结合具体项目经验，突出技术能力和商业思维
- 请描述一个你设计的大模型解决方案，并说明如何落地
- 如何向客户解释大模型的价值？
- 面对客户的技术质疑，你会如何处理？
- 如何平衡客户需求与产品能力？
- 准备一个完整的POC案例，展示技术细节
- 了解阿里云大模型产品功能，如模型选型、RAG等
- 准备对金融行业AI应用的见解
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
薪资水平较高，福利完善，但JD未明确具体薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展
90较高
岗位涉及前沿大模型技术，有大量学习和成长机会，且能影响产品路线图。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、MaaS、RAG、Agent、微调
成长机会赋能和培训、能力沉淀
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在北京，但可能需要频繁出差和客户沟通，工作强度大，JD未提及弹性工作。
工作模式仅现场办公
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
70中等
推动金融行业AI转型，有社会价值，但主要商业导向。
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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