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阿里云智能-AI基础设施解决方案架构师-智算解决方案
阿里云智能-AI基础设施解决方案架构师-智算解决方案
发布于 7 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公架构师
架构师
Ai基础设施
Llm
Pai
Rag
Vlm
大模型
解决方案架构
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
阿里智算核心架构岗，前沿技术栈与高商业价值并存，薪资优厚但工作节奏较快。
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
5万
比架构师中位数高
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 3340 个在招 · 其中架构师 28 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 架构师 · 58 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责为阿里云智算解决方案提供架构设计与技术支持，深入理解客户业务需求，提供AI基础设施及大模型落地的技术路径与产品组合
同时需参与PoC验证、推动产品优化，并作为领域专家支持市场活动与技术布道
最低要求
本科以上学历，有人工智能、计算机、大数据、电子信息等相关专业背景
年以上云计算、AI基础设施或高性能计算相关领域的解决方案规划、设计、交付等工作经验，能够持续学习并善于提出问题和解决思路
拥有LLM、VLM、开源机器学习和深度学习框架、数值编程框架（例如 Pandas、MATLAB）的经验，有一定的代码能力
良好的方案产出和沟通宣讲能力，能够很好完成面向客户中高层的方案汇报，及重大市场活动中的方案/技术分享
工作职责
深入理解客户业务需求，帮助客户选择适合其业务场景的技术路径和产品组合，利用AI技术知识、架构方法、咨询技能来影响客户技术决策
与客户合作进行模型选择、训练、推理和模型应用等PoC，验证软硬件产品的性能、兼容性、稳定性、安全性等方面
依据客户需求和技术研判，推动产研部门持续优化和提升产品竞争力，同时沉淀最佳实践，以及脚本、模板、参考架构等可复用的技术资产
持续跟踪行业动态和技术趋势，并与产品团队协作，打造创新的人工智能（大模型、服务器、超节点、智算平台、大模型应用平台等）解决方案
支持市场活动，作为领域专家参与市场洞察、行业标准、市场排名报告、白皮书撰写等活动，并在行业峰会、技术沙龙等市场活动中进行技术传播和分享
优先资格
有AI基础设施的核心组件，包括算力平台、容器编排（如Kubernetes）、AI开发平台（如PAI）、语料合成平台（如Data-Juicer）等经验者优先
在大模型落地业务场景识别、数据清洗/构造、大模型训练和调优（含后训练）、RAG、智能体Agent及Harness工程 等一个或多个方向，有实际经验者优先
具备大模型Agent建设、大规模GPU集群管理（包括高性能网络和分布式存储）的实际部署或交付经验者优先
熟悉阿里云公有云、专有云、智算产品体系，拥有阿里云ACP（高级认证专家）或ACE（专家级认证工程师）证书者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托阿里云强大的智算平台与丰富的客户资源，能接触到行业最前沿的大模型落地场景与顶尖技术
- 作为技术专家直接对话客户中高层，极大锻炼商业洞察与架构设计能力，职业壁垒高
- 需要同时兼顾技术深度与业务广度，面对客户复杂多变的定制化需求，方案设计与PoC验证的工作强度较大
- 同时需频繁出差或参与市场活动，对精力和持续学习能力要求极高
- 适合具备5年以上云计算或AI基础设施经验，既懂底层技术又擅长客户沟通，渴望在AI大模型商业化浪潮中发挥核心价值的复合型技术专家
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向资深解决方案架构师、首席架构师方向发展，或转型为云智能业务线的技术总监、行业解决方案负责人，成为AI商业化落地的核心领军人物
- 作为阿里云智算解决方案的架构师，你需要深入理解客户的AI业务需求，为其设计并落地基于阿里云AI基础设施的技术架构
- 同时负责PoC验证、推动内部产品优化，并作为技术专家参与市场布道与白皮书撰写
- 需要具备扎实的云计算与AI基础设施知识，熟悉大模型（LLM/VLM）、RAG、Agent等前沿技术栈及Kubernetes等容器编排技术
- 此外，还需要极强的方案规划、客户沟通宣讲及跨部门协同推动能力
申请策略
- 申请前可研究阿里云近期发布的智算解决方案白皮书或行业报告，在面试中展现对阿里云产品生态的熟悉度及对AI商业化趋势的独立思考
- 重点突出在AI基础设施、大模型训练/推理、GPU集群管理等方面的实际项目经验与架构设计成果
- 展示过往主导的PoC验证、解决方案落地案例，以及面向客户中高层的汇报或技术分享经历
- 建议深入了解阿里云智算产品体系（如PAI、Data-Juicer），并补充大模型Agent建设、RAG工程及Harness工程的最新实践经验
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验
- 在技术问题上，遵循“需求分析-架构设计-技术选型-验证优化-复盘沉淀”的逻辑闭环
- 在沟通类问题上，强调“客户价值导向”与“跨部门协同共赢”
- 请分享一个你主导的AI基础设施或大模型落地解决方案的完整案例，遇到了哪些技术挑战及如何解决？
- 面对客户对大模型推理性能或成本优化的严苛要求，你会如何设计架构并进行PoC验证？
- 如何平衡客户的定制化需求与阿里云标准化产品之间的差异？如何推动产研团队进行产品优化？
- 请谈谈你对当前大模型Agent、RAG技术在实际业务场景中落地痛点的理解
- 提前体验或深入了解阿里云PAI、ACK等核心智算产品，准备2-3个具有技术深度和商业价值的标杆案例
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活50
使命价值85
薪资福利
85较高
高级技术专家岗位，薪资处于行业头部水平，且享有完善的福利体系与长期激励，补偿性动机满足度高。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.5万/月）
成长发展
95较高
处于AI大模型与智算基础设施的最前沿，能接触顶尖技术场景与行业头部客户，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LLM、VLM、Kubernetes、PAI、Data-Juicer、RAG、Agent、GPU集群
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与WLB，但架构师岗位需频繁对接客户、支持市场活动及PoC验证，工作节奏通常较快，生活化动机满足度中等。
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
85较高
推动AI大模型技术在千行百业的落地，赋能客户业务创新，具有较强的技术使命感与行业推动价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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