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阿里云智能-大模型商业技术工程师（互联网MaaS方向）-武汉/长沙
阿里云智能-大模型商业技术工程师（互联网MaaS方向）-武汉/长沙
发布于 4 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
Ai应用场景
Maas
Prompt Engineering
To B销售
售前支持
商机转化
多Agent协同
大模型
客户成功
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
核心MaaS商业化岗，前沿技术栈与高成长空间，华中区薪资优厚，但需适应To B大单的高压节奏。
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
3万
比解决方案中位数高
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 2960 个在招 · 其中解决方案 43 个
市场机会
选择适中
武汉 · 解决方案 · 16 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责阿里云MaaS（模型即服务）产品在华中区的To B销售与售前支持，挖掘AI原生及新兴赛道客户的业务需求，推动大模型应用场景落地与Token调用量增长
你需要深入理解客户业务，独立向客户高层讲解AI解决方案，并协调内外部资源完成商机转化与客户全生命周期服务
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
业务理解：理解客户基础业务流程和行业特点，能挖掘MaaS应用场景
场景匹配：能将标准MaaS产品与客户常见场景进行初步匹配，形成有效商机漏斗
理解阿里云主要MaaS产品技术核心价值和典型适用场景，能回答客户常规技术特性问题
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
能向客户解释MaaS产品的差异化价值，能与客户交流行业热点、AI新应用场景等
独立完成和肩部客户CEO-D、COO-D及腰部客户CEO、COO的业务交流，影响该层级的产品选择
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：
新客户开拓及覆盖：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
- 依托阿里云强大的MaaS产品矩阵，处于AI大模型商业化爆发的核心赛道，能接触各行业头部客户，积累极高价值的AI落地场景经验与人脉
- 大模型技术迭代极快，需要持续学习以保持技术敏锐度
- To B大模型项目周期长、决策链路复杂，对高层客情维护和跨部门资源协调能力要求极高
- 适合具备3年以上To B软件/AI销售或售前经验，对大模型技术有浓厚兴趣且渴望在AI商业化浪潮中拿结果、拿高薪的复合型人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从商业技术工程师向资深解决方案专家或区域销售管理方向发展，未来可深耕AI商业化赛道，成为大模型时代的顶尖行业专家或业务线负责人
- 负责阿里云MaaS产品在华中区的To B销售与售前支持，挖掘AI原生及传统行业客户的模型调用需求
- 独立向客户高层（CEO/COO级别）讲解AI解决方案，推动大模型应用场景落地与Token消耗增长
- 具备扎实的To B销售/售前经验，熟悉SaaS/MaaS商业模式及大模型技术原理（如Prompt、Agent、API调用）
- 拥有出色的业务理解力与高层沟通能力，能独立完成商机挖掘、方案匹配到招投标的全流程闭环
申请策略
- 准备一份针对特定行业（如汽车制造或泛娱乐）的MaaS解决方案Demo或商业分析，在面试中展示你的业务拆解与场景匹配能力
- 突出过往在SaaS/MaaS或AI领域的To B销售业绩与售前打单成功案例，量化Token消耗增长或ARR提升数据
- 强调与CEO/COO等高层对话的经验，以及在百炼平台或类似大模型平台的实操经历
- 提前熟悉阿里云百炼平台的操作，掌握Prompt编写、多Agent协同及MCP等前沿概念
- 深入了解华中区重点行业（如制造、游戏、政务）的AI落地痛点
面试指南
- 采用STAR法则讲述销售/售前案例，重点突出“业务痛点拆解-技术方案匹配-高层价值传递-商机转化”的闭环
- 对于技术或竞品问题，采用“承认差异-聚焦核心优势（如生态、稳定性、百炼平台易用性）-结合客户场景算经济账”的思路
- 请分享一个你主导的从0到1的MaaS/SaaS大单销售案例，你是如何挖掘需求并影响高层决策的？
- 如果客户认为大模型API调用成本过高，你如何从业务价值角度进行ROI测算和说服？
- 请现场演示或讲解一下你如何使用多Agent协同解决一个具体的企业业务流程痛点
- 面对竞对的低价竞争，你如何传递阿里云MaaS的差异化价值？
- 深度体验阿里云百炼平台，熟悉其核心功能、计费逻辑及典型行业案例
- 梳理过往最成功的3个To B打单案例，准备好应对高层挑战的“电梯演讲”
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值85
薪资福利
85较高
核心商业化岗位，薪资在华中区具备极强竞争力，且大模型赛道业务提成与奖金空间较大。
薪资信号未披露（AI估算：2千–4万/月）
成长发展
90较高
处于AI大模型商业化最前沿，能深度接触各行业头部客户与顶尖技术，个人能力与行业视野将得到跨越式提升。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈MaaS、大模型、百炼平台、Prompt、多Agent协同、MCP、API
业务类型profit_center
工作生活
50较低
To B大客户销售与售前岗位通常面临较高的业绩压力与较长的项目周期，出差及应酬可能较多，WLB情况视具体项目而定。
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大模型在各行业的实际落地，赋能企业数字化转型，具有显著的行业推动价值与时代使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号为客户提供价值、推动内部产品解决方案和流程体系的改进
创新程度开拓性创新（行业首创）
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